Генетичний алгоритм в геоінформаційному середовищі для підтримки реструктуризації землекористування та управління

Макаренко, В, Рюкер, Г, Соммер, Р, Джанібеков, Н, Штрунц, Г, Колодяжний, О
Косм. наука технол. 2007, 13 ;(Supplement1):033-037
Язык публикации: англійська
Аннотация: 
Для підтримки прийняття рішень щодо сільськогосподарського менеджменту та розробки оптимальних просторових планів реструктуризації земель було розроблено програмне забезпечення (ПЗ) "Genetic Algorithms for Land use and Land management Optimization" (GALLOP), яке інтегрує адаптований багатоцільовий генетичний алгоритм, гео-інформаційну систему та бази даних в ArcGIS середовищі. В якості тестової території була обрана ферма в Хорезмській області у західній частині Узбекистану. Результати тестування ПЗ показали, що багатоцільова оптимізація є безпрограшною стратегією, яка дозволяє досягти найкращого компромісу між екологічною та економічною складовими. Запропоноване ПЗ GALLOP є іноваційно зручним та швидким засобом вирішення комплексних просторових задач оптимізації та реструктуризації земельного менеджменту.
Ключевые слова: генетичний алгоритм, гео-інформаційна система, тестова територія
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.