基于遗传算法的土地利用优化:NSGA-II和NSGA-III的对比研究

摘要：

土地利用优化通常要兼顾不同群体的多种要求,理论上是复杂的超多目标(4个及以上)优化问题.但实际操作中却往往被简化为多目标(2—3个)优化问题,通过一种流行的多目标优化算法第II代非支配排序遗传算法(NSGA-II)求解.究其原因是对超多目标优化算法认知的缺失和与多目标优化算法理论对比的匮乏.对NSGA系列中应用最广泛的多目标优化算法NSGA-II和最新提出、面向超多目标优化的算法NSGA-III进行探究,从理论和实验两方面对III和II进行对比,从而探究二者进行土地利用优化时的优劣.在理论上,对比两种算法原理的异同.在实验中,分别设计多目标(3个目标)和超多目标(13个目标)土地利用优化问题,利用两种算法进行求解.对实验结果采用四层架构、六大指标进行全面评价,以对比两种算法的可用性.理论对比发现,两个算法只有种群多样性保护的方法不同,其中NSGA-III是基于与固定的参考点的距离,而NSGA-II则是基于相邻解间的距离.通过实验对比发现,NSGA-III在超多目标优化时运算速度快,且产生的最优方案实用价值更高,NSGA-II在算法的有效性方面更有优势.

关键词：土地利用、NSGA-II、NSGA-III、对比、遗传算法

所属期刊栏目：43

分类号：TP301.6;TP18;TM732

资助基金：次青藏高原综合考察研究;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-03-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：639-649