元胞自动机与多智能体的地理模拟系统

前言

第1章绪论

1．1地理元胞自动机

1．2空间多智能体系统

主要参考文献

第2章地理模拟系统

2．1地理学研究方法的回顾

2．2地理模拟系统的提出及定义

2．3地理模拟系统的发展历史

2．4地理模拟系统在地理研究中的重要性

2．5地理模拟系统的研究内容与手段

2．6地理模拟系统与GIS的关系

2．7地理模拟系统与多智能体系统的关系

2．8地理模拟系统与系统动力学的关系

2．9地理模拟系统与空间信息网格的关系

主要参考文献

第3章地理模拟系统的空间数据获取

3．1空间数据采集的一般方法

3．2利用各种GIS空间分析方法获取进一步数据

3．3利用GIS获取城市模拟的输入数据

3．4利用遥感获取地理模拟的输入数据

主要参考文献

第4章元胞自动机在地理模拟中的基本原理

4．1元胞自动机的发展历史

4．2元胞自动机进行地理模拟的原理及方法

4．3常用的CA模拟软件

主要参考文献

第5章转换规则获取的一般方法

5．1基于多准则判断的方法

5．2基于Logistic回归的CA

5．3基于5个因子的SLEUTH模型

5．4基于“灰度”的转换规则

5．5基于主成分分析的元胞自动机

5．6基于神经网络的元胞自动机

主要参考文献

第6章转换规则获取的智能式方法

6．1数据挖掘及转换规则

6．2遗传算法与CA的参数选择

6．3基于Fisher判别和离散选择的CA

6．4基于非线性核学习机自动提取地理元胞自动机的转换规则

6．5基于支持向量机的元胞自动机

6．6基于粗集的知识发现与地理模拟

6．7基于案例(Case-Based)的地理元胞自动机

主要参考文献

第7章元胞自动机：过程模拟与知识发现的工具

7．1利用逻辑回归模型进行城市模拟

7．2基于主成分分析的CA与城市模拟

7．3利用基于神经网络的CA模拟土地利用变化

7．4基于数据挖掘的CA及城市模拟

7．5城市形态演变“基因”的知识挖掘及优化模拟

7．6Fisher判别及元胞自动机转换规则的自动获取

7．7从高维特征空问中获取元胞自动机的非线性转换规则

7．8基于支持向量机的元胞自动机及土地利用变化模拟

7．9基于粗集的知识发现与地理模拟

7．10基于案例推理的CA动态转换规则及大区域城市演变模拟

主要参考文献

第8章元胞自动机：城市与区域规划的工具

8．1引言

8．2约束性CA及可持续城市发展形态的模拟

8．3基于元胞自动机的城市发展密度模拟

8．4利用CA和GIS自动生成农田保护区

8．5基于神经网络的CA及真实和优化的城市模拟

8．6约束性CA在城市规划中的应用：以广东省东莞市为例

8．7基于城市扩张的动态选址模型以深圳垃圾转运站选址为例

主要参考文献

第9章地理元胞自动机的不确定性研究

9．1引言

9．2城市CA的不确定性

9．3城市CA中的不确定性评价

9．4结论

主要参考文献

第10章元胞自动机在其他地学领域的应用

10．1CA在交通领域的应用

10．2CA在森林火灾模拟中的应用

10．3CA在景观模拟中的应用

10．4CA在地表流模拟中的应用

10．5元胞模型在岩石断裂演化模拟中的应用

10．6CA在传染病传播研究中的应用

10．7结论与展望

主要参考文献

第11章多智能体的基本原理

11．1多智能体的历史根源与基本概念

11．2多智能体系统(MAS)的原理

11．3基于计算机的多智能体

11．4基于地理空间的多智能体

11．5多智能在经济、资源环境中的应用

11．6多智能体与CA及GIS的集成

11．7多智能体系统的公共建模平台

主要参考文献

第12章基于多智能体系统的空间决策行为及土地利用格局演变的模拟

12．1引言

12．2基于多智能体的城市土地利用变化模拟模型

12．3模型的应用

12．4模型的检验

12．5结论

主要参考文献

第13章多智能体和元胞自动机：城市土地利用的微观规划模型

13．1可持续发展与城市土地资源规划

13．2城市发展预测的微观模型

13．3基于MAS和CA的城市土地资源可持续发展及规划模型

13．4模型的应用

13．5结论和讨论

主要参考文献

第14章基于多智能体系统的城市工业及基本就业空间增长过程的微观模拟

14．1引言

14．2工业企业及基本就业空间增长的CAMAS微观模型

14．3应用

14．4结论

主要参考文献

附录：利用ArcObject9．O控件设计地理元胞自动机的例子

　　本书总结了如何利用启发式方法来定义CA的转换规则，包括介绍了多准则判断方法、SLEUTH模型和主成分分析等。对CA的纠正和参数自动获取进行了研究，例如采用神经网络、遗传算法和数据挖掘等技术来改善CA的模拟效果。并尝试探讨CA的动态转换规则换取方法，以使得模型能适应快速变化的复杂资源环境的特点。并将一些最新发展的计算科学技术，如支持向量机和核学习机等，引进CA非线性转换规则的获取中。　　本书提出并阐述了基于元胞自动机、多智能体系统和GIS的地理模拟系统(GeographicalSimulationSystems)的新概念。地理模拟系统的核心技术是元胞自动机(CA)与多智能体系统(MAS)。本书首先对元胞自动机的发展历史进行了回顾，介绍了CA与GIS结合来对复杂资源环境系统进行模拟的一般原理和方法，以及对模型有效性进行验证的方法。接着根据作者近年来的研究成果，对CA最核心的内容，即转换规则，进行了深入分析。还对MAS与CA的结合进行了探讨，以处理地理模拟中所涉及复杂的人一地关系。并介绍了多智能体系统在地理模拟中的一些应用例子，包括城市形态模拟与优化、土地利用变化模拟、土地利用规划、传染病的模拟和交通模拟等。