Генетический алгоритм в геоинформационной среде для поддержки реструктуризации землепользования и управления

Макаренко, В, Рюкер, Г, Соммер, Р, Джанібеков, Н, Штрунц, Г, Колодяжний, О
Косм. наука технол. 2007, 13 ;(Supplement1):033-037
Язык публикации: английский
Аннотация: 
Для поддержки принятия решений насчет сельскохозяйственного менеджмента и разработки оптимальных пространственных планов реструктуризации земель было разработано программное обеспечение (ПО) "Genetic Algorithms for Land use and Land management Optimization" (GALLOP), которое интегрирует адаптированный многоцелевой генетический алгоритм, гео-информационную систему и базы данных в ArcGIS среде. В качестве тестовой территории была выбрана ферма в Хорезмской области в западной части Узбекистана. Результаты тестирования ПО показали, что многоцелевая оптимизация является беспроигрышной стратегией, которая позволяет достичь наилучшего компромисса между экологической и экономической составляющими. Предложенное ПО GALLOP является инновационно удобным и быстрым средством решения комплексных пространственных задач оптимизации и реструктуризации земельного менеджмента.
Ключевые слова: генетический алгоритм, гео-информационная система, тестовая территория
References: 
1. Ducheyne   E.   I.,   Robert  R.   De   Wulf,   Bernard   de   Baets Bi-objective genetic algorithms for forest management: a comparative study.
2.  Fonseca С. М., Fleming P. J. Multiobjective optimization and multiple constraint handling with evolutionary algorithms I: A unified formulation. — Sheffield, UK, University of Sheffield, January 1995.—Technical Report 564.
3.  Feng C, Lin J. Using a genetic algorithm to generate alternative sketch maps for urban planning // Computer Environment and Urban Systems.—1999.—23.—P. 91 — 108.
4.  Goldberg D. E. Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. — Addison-Wesley, 1989.
5.  Holland J. H. Adaptation in natural and artificial systems. — Ann Arbor: The Univ. of Michigan Press, 1975.
6.  Malczewski J. GIS-based land-use suitability analysis: a critical overview Progress in Planning 62.—2004.—P. 3—65.
7.  Matthews К. В. Applying genetic algorithm to multi-objective Land-Use Planning // Phd thesis: The Robert Gordon University, UK, October 2001.

8.  Stewart T. J., Janssen R., van Herwijnen M. A genetic algorithm approach to multiobjective land use planning // Computer and operations Res.—2004.—31.—P. 2293—2313.