張龍飛，趙筱青，謝鵬飛

(云南大學(xué) 資源環(huán)境與地球科學(xué)學(xué)院，云南 昆明 650091)

隨著城鎮(zhèn)化、工業(yè)化進(jìn)程的不斷加快，土地需求與日俱增，這與土地的稀缺性和有限性形成一對(duì)發(fā)展的矛盾。而且，過(guò)分追求經(jīng)濟(jì)效益，忽視生態(tài)與社會(huì)效益，使土地利用結(jié)構(gòu)極不合理，對(duì)國(guó)土資源的有效利用構(gòu)成了嚴(yán)重的威脅[1]。土地利用優(yōu)化是實(shí)現(xiàn)土地資源合理利用和區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的重要途徑和手段?？茖W(xué)的土地利用優(yōu)化能充分發(fā)揮土地利用潛力、提高土地聚集效應(yīng)、保持土地生態(tài)系統(tǒng)平衡，實(shí)現(xiàn)土地的可持續(xù)利用[2]。我國(guó)在土地利用數(shù)量?jī)?yōu)化方面理論和技術(shù)已經(jīng)發(fā)展成熟，但在土地利用空間優(yōu)化方面發(fā)展還不足，如果土地利用數(shù)量上的優(yōu)化不能落實(shí)到空間上來(lái)，就不能最大的體現(xiàn)土地利用優(yōu)化的價(jià)值。近年來(lái)，隨著GIS、RS等空間分析技術(shù)的應(yīng)用，土地利用空間格局分析的研究逐漸增多，不少學(xué)者在土地利用數(shù)量?jī)?yōu)化的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了土地利用空間優(yōu)化布局的研究。鑒于此，本文對(duì)當(dāng)前土地利用空間優(yōu)化研究的相關(guān)概念、理論和方法進(jìn)行了梳理和回顧，重點(diǎn)闡述和探討多智能體系統(tǒng)模型(MAS模型)在土地利用空間優(yōu)化過(guò)程中的運(yùn)用優(yōu)勢(shì)和前景，以期促進(jìn)人們對(duì)土地利用空間優(yōu)化研究的創(chuàng)新和深化。

1 土地利用空間優(yōu)化的概念和方法

土地利用優(yōu)化是為了達(dá)到一定的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)最優(yōu)目標(biāo)，依據(jù)土地資源的自身特性和土地適宜性評(píng)價(jià)，對(duì)區(qū)域內(nèi)土地資源的各種利用類型進(jìn)行合理的數(shù)量安排和空間布局，以提高土地利用效率和效益，維持土地生態(tài)系統(tǒng)的相對(duì)平衡，實(shí)現(xiàn)土地資源的可持續(xù)利用[3]。土地利用空間優(yōu)化布局也可稱為土地利用空間優(yōu)化配置，即根據(jù)特定的規(guī)劃目標(biāo)，依靠一定的技術(shù)手段，在時(shí)空尺度上，對(duì)區(qū)域內(nèi)土地的利用結(jié)構(gòu)、方向進(jìn)行系統(tǒng)的安排、設(shè)計(jì)、組合和布局，并得到由點(diǎn)、線、面、網(wǎng)組成的多目標(biāo)、多層次、多類別的土地利用空間配置方案，綜合比較得到土地空間配置方案的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)效益，最終確定目標(biāo)效益最優(yōu)的方案的過(guò)程[2]。

土地利用空間優(yōu)化是一種復(fù)雜的多目標(biāo)的空間優(yōu)化問(wèn)題，認(rèn)識(shí)復(fù)雜系統(tǒng)的方法包括實(shí)驗(yàn)觀察、理論解釋、以及模型模擬。對(duì)于土地變化科學(xué)而言，模型模擬是認(rèn)識(shí)土地系統(tǒng)復(fù)雜性的重要方法[4]。因此本文把當(dāng)前土地利用空間優(yōu)化配置的方法歸為4類：數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型、CLUE-S模型、元胞自動(dòng)機(jī)模型和MAS模型。

數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型是一種簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型，是在一組線性約束條件下求線性目標(biāo)函數(shù)最大值或最小值(如土地利用效益最大或成本最小)的方法。模型自上而下進(jìn)行模擬，著眼于區(qū)域整體狀況，層層分析到具體的土地利用單元，以得到一系類的最優(yōu)解，主要包括線性規(guī)劃模型、灰色線性規(guī)劃模型、多目標(biāo)規(guī)劃模型。劉彥隨指出在一定生產(chǎn)力條件下，對(duì)于如何在區(qū)域各產(chǎn)業(yè)間、部門間合理分配有限的土地資源這類宏觀配置問(wèn)題，線性規(guī)劃模型比較理想[5]。但是模型偏重于土地利用上數(shù)量結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，空間上優(yōu)化不足，往往是根據(jù)學(xué)者的經(jīng)驗(yàn)來(lái)分配優(yōu)化后的數(shù)量結(jié)構(gòu)在空間上的布局；多是一種靜態(tài)模型，土地利用系統(tǒng)復(fù)雜多變，往往求出來(lái)的結(jié)果不符合現(xiàn)實(shí)情況，且該類模型不能反映土地利用空間的變化過(guò)程，也不能把土地利用主體的行為考慮進(jìn)去。

CLUE-S模型也是一種自上而下的模型，該模型是將線性規(guī)劃模型、專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和GIS相結(jié)合的定量化土地利用系統(tǒng)分析方法。2002年Verburg等對(duì)CLUE模型進(jìn)行了改進(jìn)，提出了適用于區(qū)域尺度土地利用/覆被變化研究的CLUE—S模型。該模型兼顧了土地利用系統(tǒng)中的社會(huì)經(jīng)濟(jì)和生物物理驅(qū)動(dòng)因子，并在空間上反映土地利用變化的過(guò)程和結(jié)果，具有很高空間模擬的可信度[6]。但是CLUE-S模型采用從宏觀角度層層向下分析的建模思維，缺乏土地利用時(shí)空演變機(jī)制的分析，而且對(duì)驅(qū)動(dòng)因素和參數(shù)變化要求十分高，要求研究者對(duì)案例區(qū)的土地利用變化特點(diǎn)有深入的把握，限制了模型的進(jìn)一步推廣應(yīng)用[7]。

元胞自動(dòng)機(jī)模型(CellularAutomata)是通過(guò)局部規(guī)則轉(zhuǎn)換的運(yùn)算來(lái)模擬空間上離散、時(shí)間上離散的復(fù)雜性現(xiàn)象的模型，從局部的微觀土地利用變化決策過(guò)程著眼，推算出宏觀的土地利用空間優(yōu)化變化，是一種自下而上的模型。元胞自動(dòng)機(jī)模型通過(guò)設(shè)定元胞的轉(zhuǎn)換規(guī)則和鄰域函數(shù)，很好的闡述了土地利用類型在空間上的演變過(guò)程，基于元胞的智能性來(lái)揭示土地利用方式的轉(zhuǎn)變?cè)?，客觀性和科學(xué)性大大提高，但對(duì)于影響元胞轉(zhuǎn)變的自然和人文因素以及土地利用主體的考慮不足，影響模型模擬的真實(shí)性。黎夏等把CA和Agent結(jié)合起來(lái)研究城市土地利用空間優(yōu)化問(wèn)題[8]，很好的解決了元胞自動(dòng)機(jī)模型這方面的不足。

MAS模型是多個(gè)智能體組成的集合，它的目標(biāo)是將大而復(fù)雜的系統(tǒng)建設(shè)成小的、彼此互相通信和協(xié)調(diào)的，易于管理的系統(tǒng)，也是一種從微觀的角度來(lái)研究宏觀問(wèn)題，屬于自下而上的模型。在土地利用空間優(yōu)化過(guò)程中，MAS模型從土地利用的主體出發(fā)，選擇影響土地利用空間優(yōu)化的驅(qū)動(dòng)因素，來(lái)抽象定量化表達(dá)智能體的行為準(zhǔn)則，利用智能優(yōu)化算法來(lái)選擇土地利用類型在空間上的演變過(guò)程方案，并在多目標(biāo)函數(shù)及約束條件下判斷土地利用空間優(yōu)化方案的優(yōu)劣性，很好的解決了土地利用空間優(yōu)化配置過(guò)程中土地利用主體、土地利用環(huán)境、土地利用類型這三個(gè)最主要的問(wèn)題在空間上演變。袁滿、劉耀林把MAS模型與遺傳算法結(jié)合在一起研究區(qū)域土地利用空間優(yōu)化過(guò)程，設(shè)計(jì)智能體選擇、交叉、突變?nèi)N情景，很好的闡述了智能體之間的相互交流和影響，而且縮短了模型運(yùn)行的迭代次數(shù)，理論和現(xiàn)實(shí)意義突出[9]。

對(duì)于地理科學(xué)來(lái)說(shuō)，土地利用變化是一個(gè)復(fù)雜開(kāi)放的時(shí)空系統(tǒng)，是人地關(guān)系的結(jié)果，只有從土地利用的主體出發(fā)，才能科學(xué)的揭示土地利用演變的過(guò)程、原因及結(jié)果。從這個(gè)角度出發(fā)，MAS模型正好能提供理論和技術(shù)的支撐，解決了數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型、CLUE-S模型、元胞自動(dòng)機(jī)模型中土地利用主體考慮不足的問(wèn)題，使得MAS模型在土地利用空間優(yōu)化方面更具有優(yōu)勢(shì)。

2 MAS模型

2.1 MAS模型簡(jiǎn)介

MAS模型是復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論、人工生命以及分布式人工智能技術(shù)的融合，其“自下而上”的研究思路、強(qiáng)大的復(fù)雜計(jì)算功能和時(shí)空動(dòng)態(tài)特征使得它在模擬空間復(fù)雜系統(tǒng)的時(shí)空動(dòng)態(tài)方面具有非常突出的優(yōu)勢(shì)[10]。MAS模型可以看作是由多個(gè)智能體(agents)組成的系統(tǒng)，這里智能體代表具有相同屬性的一類人或者結(jié)構(gòu)，而不是單個(gè)的個(gè)體，智能體在相同的環(huán)境受到環(huán)境的影響并相互作用，通過(guò)各自的行為改變對(duì)象和周邊環(huán)境。系統(tǒng)組成元素可歸納為：智能體、行為、對(duì)象、環(huán)境(見(jiàn)圖1)。

圖1 智能體系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖

在土地利用空間優(yōu)化配置中，智能體代表存在于地理空間中土地利用實(shí)體，如土地經(jīng)營(yíng)者、土地政策制定者等。在研究城市土地利用空間優(yōu)化尺度上講，智能體一般為政府、居民、農(nóng)民、開(kāi)發(fā)商；在區(qū)域土地利用空間優(yōu)化的尺度上講，智能體的選擇具有層次性，宏觀層次為政府，中觀層次為土地利用組織部門，微觀層次為公眾。這些智能體并不占據(jù)地理空間單元，而是參與土地利用決策過(guò)程，從這個(gè)角度講MAS模型實(shí)際上是一個(gè)土地利用的空間行為決策模型。

政府作為宏觀決策主體，其行為主要為確定土地利用戰(zhàn)略方向，制定土地利用控制指標(biāo)，實(shí)施空間管制措施；各部門組織土地利用功能分區(qū)，進(jìn)行部門用地布局規(guī)劃；公眾(居民、農(nóng)民、開(kāi)發(fā)商)根據(jù)個(gè)人利益需求，選擇具體土地單元空間配置行為。

MAS模型中的對(duì)象是指具體的土地利用類型，如交通用地、居住用地、商業(yè)用地、農(nóng)用地、水域等。環(huán)境是指具體研究區(qū)域的人文環(huán)境和自然環(huán)境，特別是影響土地利用類型在空間上配置的環(huán)境因素。研究區(qū)域和研究的空間尺度不同，土地利用類型的選擇及環(huán)境因素的選擇也不同。

2.2 MAS模型的建模架構(gòu)

建立多智能體模型的關(guān)鍵問(wèn)題是如何對(duì)Agent行為進(jìn)行適當(dāng)?shù)某橄笈c描述，說(shuō)明各類Agent是如何探測(cè)外部信息并對(duì)此作出反應(yīng)以及外部信息如何影響Agent之間的選擇行為。因此在土地利用空間優(yōu)化配置過(guò)程中，MAS模型主要有三方面構(gòu)成：多目標(biāo)函數(shù)及約束條件，智能體行為準(zhǔn)則的選擇和定量化表達(dá)，智能體在空間上的優(yōu)化算法表達(dá)(見(jiàn)圖2)。

土地利用空間優(yōu)化是一個(gè)多目標(biāo)的選擇，除了追求土地利用的經(jīng)濟(jì)最大化外，其生態(tài)效益和社會(huì)效益也越來(lái)越受到人們的關(guān)注，這也與土地利用的可持續(xù)發(fā)展理念符合。因此在土地利用優(yōu)化建模過(guò)程中，首先要設(shè)置多目標(biāo)函數(shù)及約束條件，并用線性函數(shù)進(jìn)行定量化表達(dá)。經(jīng)濟(jì)效益一般是求土地利用經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出最大化，比如求各地類單位面積上的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值與各地類的面積的乘積最大化；生態(tài)效益主要是從空間優(yōu)化配置對(duì)土地利用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能和生態(tài)環(huán)境友好程度的影響體現(xiàn)，不同的學(xué)者設(shè)置的生態(tài)效益目標(biāo)函數(shù)不同，例如求取各土地利用地類的環(huán)境兼容系數(shù)最大和固碳量最大；社會(huì)效益經(jīng)常選取最大化區(qū)域土地集約節(jié)約程度作為量化指標(biāo)，即某一地類鄰域內(nèi)相同地類的數(shù)量最大。約束條件一般分為數(shù)量約束和空間約束，數(shù)量約束是指土地?cái)?shù)量在優(yōu)化過(guò)程中的供需平衡；空間約束是指土地利用在空間集聚方面不能低于特定的指標(biāo)，或者是保護(hù)性用地不能發(fā)生轉(zhuǎn)變。

圖2 MAS模型的建模框架圖

研究對(duì)象研究者時(shí)間主要內(nèi)容和方法城市Parker[11]2003依據(jù)元胞自動(dòng)機(jī)和智能體優(yōu)勢(shì),介紹了多智能體系統(tǒng)模型在土地利用/覆被變化中的應(yīng)用,其目標(biāo)是創(chuàng)造微觀的LUCC模型現(xiàn)象,關(guān)注土地利用/覆被變化中人文環(huán)境的交互和影響。城市Arend[12]2004分析多智能體的信仰和偏好,得出智能體的行為決策與土地利用類型在空間上的關(guān)系,建立智能體的行為決策模板,進(jìn)而構(gòu)建智能體參與的土地利用類型在空間上分配的MAS模型。農(nóng)村Castella[13]2005概述了政府政策變化下農(nóng)民的行為在土地利用和環(huán)境演變中的作用,基于家庭調(diào)查和遙感數(shù)據(jù),利用多智能體系統(tǒng)進(jìn)行仿真模擬,解釋了在土地所有權(quán)政策變化下土地利用系統(tǒng)多樣性之間的交互和土地利用的動(dòng)態(tài)變化。城市楊青生[8]2005將Agent引進(jìn)元胞自動(dòng)機(jī)模型中,在元胞自動(dòng)機(jī)模擬土地利用變化自然性、連續(xù)性規(guī)律的基礎(chǔ)上,將Agent的人為性、不確定性加入到模型模擬中,對(duì)CA模型中以隨機(jī)數(shù)體現(xiàn)的不確定性通過(guò)Agent給予地理意義的解釋。城市劉小平[14]2006模型由相互作用的多智能體層、元胞自動(dòng)機(jī)層和環(huán)境因素層組成,可方便地探索不同土地利用政策下城市土地利用發(fā)展情景,能夠?yàn)槌鞘幸?guī)劃提供有用的決策依據(jù)。城市劉小平[15]2006模型是由相互作用的環(huán)境層和多智能體層組成,旨在探索城市中居民、房地產(chǎn)商、政府等多智能體之間,以及多智能體與環(huán)境之間的相互作用而導(dǎo)致城市空間結(jié)構(gòu)的演化過(guò)程。城市古琳[16]2007綜合利用GIS的空間分析功能和Agent模型的復(fù)雜系統(tǒng)模擬預(yù)測(cè)功能,嘗試解決土地利用變化的模擬預(yù)測(cè)問(wèn)題,以期對(duì)科學(xué)制定城市與區(qū)域規(guī)劃有所裨益。農(nóng)村Parkb[17]2008模型框架有四部分組成:一是定義農(nóng)戶的土地使用決策的具體行為模式;二是土地利用系統(tǒng)的景觀環(huán)境描述與屬性介紹,代表作物和森林產(chǎn)量的動(dòng)態(tài)變化以及土地利用/覆蓋變化對(duì)家庭行為和自然約束;三是選擇對(duì)土地利用影響重大的政策因;四是家庭、家庭環(huán)境和政策信息納入土地利用決策主體的決策過(guò)程。城市張鴻輝[18]2008以多智能體系統(tǒng)理論為基礎(chǔ),建立城市土地資源時(shí)間和空間配置規(guī)則,構(gòu)建動(dòng)態(tài)描述影響城市土地?cái)U(kuò)張的智能體間互動(dòng)關(guān)系的城市土地?cái)U(kuò)張模型。城市聶云峰[19]2009為動(dòng)態(tài)模擬城市土地利用變化,以復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論為基礎(chǔ),通過(guò)集成多智能體、GIS和元胞自動(dòng)機(jī)建立城市發(fā)展模型。城市劉小平[20]2010提出了基于多智能體的居住區(qū)位優(yōu)化選擇模型,模型由表征各類居民的多智能體層和表征地理環(huán)境的元胞自動(dòng)層組成,對(duì)應(yīng)人地關(guān)系中的兩個(gè)基本要素———人類與自然環(huán)境。城市張鴻輝[21]2011在多目標(biāo)函數(shù)及約束條件下,構(gòu)建了應(yīng)用于城市土地利用空間優(yōu)化配置的多智能體系統(tǒng)與微粒群集成優(yōu)化算法,開(kāi)展了基于該算法的城市土地利用空間優(yōu)化配置應(yīng)用研究。城市符蓉[22]2012運(yùn)用典型相關(guān)分析、Logistic回歸分析等方法設(shè)計(jì)智能體的行為規(guī)則,綜合權(quán)衡地塊的轉(zhuǎn)換概率,智能體在自身行為之余,還進(jìn)行智能體之間、智能體與環(huán)境層的交互,用來(lái)模擬人類對(duì)土地利用變化的決策行為。城市Behzadi[23]2013從人的信仰、愿望、意圖出發(fā),考慮智能體的行為方式,并與地理信息系統(tǒng)(GIS)結(jié)合,建立新型的MAS模型來(lái)研究城市土地利用規(guī)劃的空間規(guī)劃,區(qū)域張?jiān)迄i[24]2013從政策特征因子、全局特征因子和空間特征因子3個(gè)方面構(gòu)建土地利用情景特征因子體系,并設(shè)定快、中、慢3種經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展條件下的土地利用情景,運(yùn)用多智能體建模方法構(gòu)建基于主體的土地利用優(yōu)化模擬模型。城市Prunetti[25]2014把元胞自動(dòng)機(jī)模型歸納到MAS模型下,土地利用/覆蓋變化通過(guò)元胞自動(dòng)機(jī)模型表示,建立研究土地利用空間優(yōu)化的新型MAS模型。區(qū)域袁滿[9]2014將多智能體在空間決策行為與遺傳進(jìn)化算子相結(jié)合,構(gòu)建基于多智能體遺傳算法的土地利用優(yōu)化配置模型,促進(jìn)區(qū)域土地利用數(shù)量結(jié)構(gòu)與空間布局向可持續(xù)方向發(fā)展。

智能體行為準(zhǔn)則的選擇和定量化表達(dá)是MAS模型的核心部分，是從人的角度選擇土地利用方式的驅(qū)動(dòng)因子的過(guò)程。針對(duì)智能體行為準(zhǔn)則的因素選擇，根據(jù)研究區(qū)條件的不同，因素選擇也不同，當(dāng)前的研究并沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，但是都要包括人文因素和自然因素。利用logistic回歸分析得出土地利用驅(qū)動(dòng)因子和土地利用類型的線性函數(shù)，來(lái)進(jìn)行空間上優(yōu)化的定量化表達(dá)。這個(gè)過(guò)程實(shí)際是在土地適宜性評(píng)價(jià)基礎(chǔ)上進(jìn)行土地利用空間優(yōu)化的過(guò)程。

智能體在空間上的智能優(yōu)化算法表達(dá)是闡釋多個(gè)智能體在空間上自治性、智能性、主動(dòng)性選擇優(yōu)化方案的過(guò)程，解決了智能體之間在空間上相互交流和影響的復(fù)雜問(wèn)題。智能優(yōu)化算法常用的有遺傳算法、微粒群算法、蟻群算法，它們具有開(kāi)放性大、效率高、問(wèn)題優(yōu)化求解能力強(qiáng)的特點(diǎn)，對(duì)整個(gè)模型的運(yùn)行和求解十分重要。

MAS模型對(duì)用地類型的空間優(yōu)化決策過(guò)程可以看作是智能體在參考多個(gè)土地利用驅(qū)動(dòng)因子的基礎(chǔ)上，對(duì)用地單元進(jìn)行空間選擇以追求個(gè)體極值用地效用的過(guò)程。MAS模型用來(lái)模擬參與土地利用空間優(yōu)化的決策主體行為準(zhǔn)則，智能優(yōu)化算法在多智能體的輔助下，計(jì)算得到最優(yōu)的區(qū)域土地利用空間配置方案。多智能體的目標(biāo)與約束構(gòu)成了模型的目標(biāo)體系與約束體系，并轉(zhuǎn)化為智能優(yōu)化算法的適應(yīng)度函數(shù)，以指導(dǎo)生成最優(yōu)的土地利用配置方案，實(shí)現(xiàn)區(qū)域土地利用的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)效益最大化。

3 基于MAS模型的土地利用空間優(yōu)化研究方法進(jìn)展

利用MAS模型來(lái)研究土地利用空間優(yōu)化配置，是近幾年土地利用變化科學(xué)的研究新點(diǎn)、熱點(diǎn)，起初學(xué)者主要是利用MAS模型來(lái)研究土地利用變化的模擬和預(yù)測(cè)，研究多以城市土地利用為對(duì)象，研究方法已經(jīng)很成熟，其實(shí)這里面已經(jīng)包含了在土地適宜性評(píng)價(jià)基礎(chǔ)上的土地利用空間優(yōu)化的設(shè)計(jì)，在此基礎(chǔ)上許多學(xué)者明確提出應(yīng)用MAS模型進(jìn)行土地利用的空間優(yōu)化配置(見(jiàn)表1)。

從上述不同年代的研究文獻(xiàn)來(lái)看，MAS模型在土地利用空間優(yōu)化的運(yùn)用是一個(gè)逐漸發(fā)展完善的過(guò)程。以研究對(duì)象的空間尺度變化來(lái)看，從農(nóng)村到城市，再到區(qū)域，MAS模型的適應(yīng)空間范圍越來(lái)越廣泛；智能體的選擇也從具體的政府、居民、農(nóng)民到具有區(qū)域?qū)哟涡缘恼?、各用地部門，公眾；智能體的行為表達(dá)從定性的描述到定量的智能化的優(yōu)化算法轉(zhuǎn)變。線性規(guī)劃模型的多目標(biāo)函數(shù)及約束條件引用解決了MAS模型在實(shí)現(xiàn)土地利用空間優(yōu)化過(guò)程中的土地?cái)?shù)量供需平衡問(wèn)題；元胞自動(dòng)機(jī)模型和GIS的加入更明晰的闡述了土地利用空間優(yōu)化的微觀空間演變過(guò)程。

4 結(jié)論與展望

土地利用空間優(yōu)化的方法有很多，各有優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，利用模型進(jìn)行土地利用空間優(yōu)化研究是未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，從單向、靜態(tài)的模型到雙向、動(dòng)態(tài)的模型發(fā)展是主流方向。MAS模型從土地利用的主體出發(fā)，解決了數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型、CLUE-S模型、元胞自動(dòng)機(jī)模型不能考慮從土地利用主體來(lái)進(jìn)行土地利用空間優(yōu)化的問(wèn)題。在多目標(biāo)函數(shù)和約束條件、智能優(yōu)化算法、元胞自動(dòng)機(jī)及GIS的協(xié)助下，實(shí)現(xiàn)土地利用類型在土地利用空間上的優(yōu)化配置，科學(xué)的闡釋了土地利用空間優(yōu)化復(fù)雜開(kāi)放的過(guò)程，可以看出未來(lái)的MAS模型應(yīng)該是走融合這幾種方法的發(fā)展道路。

在研究區(qū)域選擇上，MAS模型在土地利用空間優(yōu)化的運(yùn)用主要集中在城市和東中部平原地區(qū)，山區(qū)土地利用空間優(yōu)化很少涉及。我國(guó)的土地后備資源主要集中在西部山區(qū)，山區(qū)土地利用空間優(yōu)化的研究更有利于我國(guó)土地利用效率的提高。山區(qū)土地利用類型在空間上布局主要取決于土地利用主體的選擇行為，因此MAS模型在山區(qū)土地利用空間優(yōu)化的應(yīng)用研究，既是新的值得探討研究的方向，也有重要的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)價(jià)值。

參考文獻(xiàn)：

[1]張前進(jìn)，李笑笑.土地利用結(jié)構(gòu)優(yōu)化配置方法研究綜述[J].天津城市建設(shè)學(xué)院學(xué)報(bào)，2013，19(1)：10-15.

[2]羅鼎，許月卿，邵曉梅.土地利用空間優(yōu)化配置研究進(jìn)展與展望[J].地理科學(xué)進(jìn)展，2009，28(5)：791-797.

[3]李 超，張鳳榮，宋乃平.土地利用結(jié)構(gòu)優(yōu)化的若干問(wèn)題研究[J].地理與地理信息科學(xué)，2003，19(2)：20-25.

[4]余強(qiáng)毅，吳文斌，唐華俊，等.復(fù)雜系統(tǒng)理論與Agent模型在土地變化科學(xué)中的研究進(jìn)展[J].地理學(xué)報(bào)，2011，66(11)：1518-1530.

[5]劉彥隨.土地利用優(yōu)化配置中系列模型的應(yīng)用——以樂(lè)清市為例[J].地理科學(xué)進(jìn)展，1999，18(1)：26-31.

[6]VerburgP.H，SoepboerW，VeldkampA.Modelingthespatialdynamicsofregionallanduse：theCLUE-Smodel[J].EnvironmentalManagement，2002，30(3)：391-405.

[7]鄧祥征，林英志，黃河清.土地系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模擬方法研究進(jìn)展[J].生態(tài)學(xué)雜志.2009，28(10)：2123-2129.

[8]楊青生，黎夏，劉小平，等.基于Agent和CA的城市土地利用變化研究[J].地球信息科學(xué)，2005，7(2)：78-81.

[9]袁滿，劉耀林.基于多智能體遺傳算法的土地利用優(yōu)化配置[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2014，30(1)：191-199.

[10]ChebeaneH，EchalierF.Towardstheuseofamulti—agentseventbaseddesigntoimprovereactivityofproductionsystem[J].Computers&IndustrialEngineering，1999，37：9-13.

[11]ParkerDawnC，MansonStevenM.Multi-AgentSystemsfortheSimulationofLand-UseandLand-CoverChange[J].AnnalsoftheAssociationofAmericanGeographers，2003，93(2)：314-337.

[12]LigtenbergArend，WachowiczMonica.Adesignandapplicationofamulti-agentsystemforsimulationofmulti-actorspatialplanning[J].JournalofEnvironmentalManagement，2004，72(1/2)：43-55.

[13]Castella，Jean-Christophe.Agrariantransitionandlowland-uplandinteractionsinmountainareasinnorthernVietnam：applicationofamulti-agentsimulationmodel[J].AgriculturalSystems，2005，86(3)：312-322.

[14]劉小平，黎夏，艾彬，等.基于多智能體的土地利用模擬與規(guī)劃模型[J].地理學(xué)報(bào)，2006，61(10)：1101-1112.

[15]劉小平，黎夏，葉嘉安，等.基于多智能體系統(tǒng)的空間決策行為及土地利用格局演變的模擬[J].中國(guó)科學(xué)D輯，2006，36(11)：1027-1036.

[16]古琳，程承旗.基于GIS-Agent模型的武漢市土地利用變化模擬研究[J].城市發(fā)展研究，2007，14(6)：47-51.

[17]SooJinParkb，Land-UseDynamicSimulator(LUDAS)：Amulti-agentsystemmodelforsimulatingspatio-temporaldynamicsofcoupledhuman-landscapesystem[J].EcologicalInformatics，2008，3(2)：135-153.

[18]張鴻輝，曾永年，金曉斌，等.多智能體城市土地?cái)U(kuò)張模型及其應(yīng)用[J].地理學(xué)報(bào)，2008，63(8)：869-881.

[19]聶云峰，陳紅順，夏斌，等.基于多智能體與GIS城市土地利用變化仿真研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2009，26(7)：2613-2616.

[20]劉小平，黎夏，陳逸敏，等.基于多智能體的居住區(qū)位空間選擇模型[J].地理學(xué)報(bào)，2010，65(6)：695-707.

[21]張鴻輝，曾永年.城市土地利用空間優(yōu)化配置的多智能體系統(tǒng)與微粒群集成優(yōu)化算法[J].武漢大學(xué)報(bào)，2011，36(8)：1003-1007.

[22]符蓉，濮勵(lì)杰，錢敏，等.區(qū)域土地利用變化情景模擬設(shè)計(jì)與實(shí)證分析——基于多智能體系統(tǒng)(MAS)模型[J].資源科學(xué)，2012，34(3)：468-474.

[23]Behzadi，Saeed.Introducinganovelmodelofbelief-desire-intentionagentforurbanlanduseplanning[J].EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence，2013，26(9)：2028-2044.

[24]張?jiān)迄i，孫燕，陳振杰，等.基于多智能體的土地利用變化模擬[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2013，29(4)：255-265.

[25]Prunetti，Dominique.Utility-basedMulti-agentSystemwithSpatialInteractions：TheCaseofVirtualEstateDevelopment：AStochasticSimulation-basedModelingApproach[J].ComputationalEconomics，2014，43(3)：271-299.