【摘 要】
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提出了基于蚁群智能的空间选址模型,通过蚁群智能和GIS的结合来解决复杂的空间优化配置问题。这种启发式的智能搜索方法大大提高了空间搜索能力。为符合选址问题的求解,从信
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提出了基于蚁群智能的空间选址模型,通过蚁群智能和GIS的结合来解决复杂的空间优化配置问题。这种启发式的智能搜索方法大大提高了空间搜索能力。为符合选址问题的求解,从信息素更新方式和禁忌表调整策略两方面对基本蚁群算法进行改进。同时,为了使得模型能实用于大区域的基础设施选址,提出了"分步逼近"的策略,取得了较好的效果。将所提出的模型应用于广州市公共设施的空间优化选址。实验结果表明,该方法比简单搜索方法和遗传算法更有优势。
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