一、遗传算法在城市土地功能配置规划中的应用（论文文献综述）
阮一晨[1]（2021）在《基于数据驱动的杭州萧山区公共中心体系认知与优化研究》文中认为随着我国经济社会的发展由高速增长转为高质量增长,人民生活水平不断提升,社会主要矛盾发生转变,城市生活性空间的发展随之转变为引领城市建设、提升城市居民生活幸福感的主要动力之一。城市公共中心体系是承载城市居民生活性活动的主要空间,在城市公共服务与消费空间的发展中起到重要作用。近年来,城市研究数据与技术快速发展,特别是大数据与机器学习算法的引入,为城市空间结构研究提供了强有力的量化支撑。但同时也引申出公共中心体系研究中,数据表征的充分性、研究方法的适应性、表征关系的实效性等数据技术应用层面的问题。为此,本研究以杭州市萧山区为对象,针对城市公共中心体系研究,在数据技术选择与应用、影响要素与机制分析、优化布局手段等多方面文献综述基础上,结合规划研究中数据应用的特征,总结出本研究着力探索的三个主要问题:如何观察并总结公共中心的特征、公共中心体系发展类型特征与影响要素有哪些、怎样正确引导公共中心空间优化。并借鉴弱假设强表征的数据驱动范式,形成了由理论线索指导表征数据,再构建表征关系,从而推导特征规律的研究逻辑,将之应用于研究问题所对应的空间认知、空间分析与空间优化三个主要流程,以实现空间认知与优化的研究目的,解释公共中心体系空间特征与规律,完善其优化方法与流程。研究内容与结论主要包括三方面:一是公共中心体系的识别与空间特征认识。从供给与需求的角度入手,针对公共中心体系的构成要素,搭建手机信令、POI与调研数据结合的多源数据识别框架,实现杭州市萧山区公共中心体系识别,并从中心的空间布局、结构关系与功能关联认识其基本空间特征。初步认识了体系内的公共中心路径依赖与道路亲缘特征规律与“一主一副数次多基”的4级中心体系,同时发现政府主导配置的公共服务设施在中心关联中具有重要引领性作用。二是在公共中心体系的发展程度与影响要素分析。构建常态化和非常态化两大层面的分析框架:在常态化层面,遵循先扩样后收缩的思路,从浙江省扩样识别公共中心体系的初长型、增长型、成熟型、完善型四大聚类,定位出与萧山区近似的成熟型与完善型聚类样本。同时地形条件、经济规模、人口规模、城市建设、居民消费力与公共交通6类影响要素存在显着的类型性差异,其变化特征主要由发展初期政府主导的投资拉动型增长模式转变为后期由市场引领的消费主导型发展模式。各影响要素间呈现相互作用的网络机制,其中人口规模是发展程度最直接最核心的影响要素。在非常态化要素方面,萧山区公共中心体系深受G20、亚运会与新冠疫情防控等大事件中正向推动力的促进,并在后续使其持续影响。三是在公共中心体系优化分析。杭州市萧山区的研究范围,通过人口与公共中心体系具有强关联的线索,从人口的居住、就业、旅游三方面入手构建“人口—公共中心”的空间关联模型,推导出中心优化的空间基础。在此基础上借助三方面目标准则:一是通过公共中心发展的监督学习模型、满意度与亚运会大事件分析结合,总结出经验目标。二是通过人本主义价值尺度下总结出效率与公平的发展目标,三是在公共中心现状特征中总结的规律性原则。最终在空间与非空间两个层面提出了针对萧山区公共中心体系的优化指引。经三方面内容的逐层推进,实现了公共中心体系认知与优化的数据驱动研究框架搭建,通过实证案例分析与认知,总结具有时空背景的特征经验与一般性的规律,丰富了新数据环境下的城市空间结构研究。
王晓爽[2]（2021）在《基于遗传算法的安东高铁新区核心区用地功能布局研究》文中研究说明
李娟[3]（2021）在《土地利用适宜性分析与规划问题的混合启发式算法求解研究》文中研究指明土地利用适宜性的分析与规划问题作为进行土地利用规划研究的根本依据,对于土地利用的结构调节、地块划分等都具有重大意义。土地利用适宜性分析及规划问题是在考虑多个互相冲突的影响因素后,规划出某区域未来最具适宜性的土地利用类型,在数学上可表示为一个多目标的数学模型。目前土地利用适宜性分析与规划问题的研究多以单目标优化模型为主,常用的求解方法也主要局限于单一的启发式算法,而单一的启发式算法难以适应土地利用适宜性分析与规划问题模型的多目标性和复杂性,导致易陷入局部最优而得不到最优解。针对这些问题,本文首先采用层次分析法（AHP）结合决策试行与评价实验室方法（DEMATEL）获得土地利用类型的综合权重,然后将禁忌搜索算法（TS）、变邻域搜索算法（VNS）、遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）结合,构造混合启发式算法,以求解土地利用适宜性分析与规划问题。本文的研究工作主要包括:（1）研究了土地利用适宜性分析与规划问题及其对应的多目标数学模型,该数学模型包括土地利用适宜性最大化、紧密性最大化、交通流成本最小化三个目标函数和土地类型单元数量、土地单元类型唯一、决策变量为二元决策变量三个约束条件。由于土地利用适宜性影响因素具有补偿性,采用了AHP结合DEMATEL的权重赋值法,求取影响因素与不同土地利用类型的综合权重,提高权重的准确性。（2）构造了求解土地利用适宜性分析与规划问题的三种混合启发式算法。在充分研究TS、VNS、GA、PSO的算法结构、算法基本流程以及优缺点之后,将它们相互结合,构造TS-VNS,TS-VNS-GA和TS-VNS-PSO三种混合启发式算法。在TS算法中增大解空间,增加解的多样性,即增加全局最优解的概率;在VNS算法中运用了扰动shaking算子,swap算子、Flip-first算子、Flip-two算子的搜索,提高了搜索速度,解决区域过大导致搜索速率慢的问题;在GA算法的交叉算子中加入了对目标紧凑性的约束,提高了土地利用适宜性目标函数的准确性;在PSO中,结合该算法的空间搜索特性,利用粒子群的空间分布用来模拟目标模型的空间格局,从而优化该多目标模型。（3）以郑州航空港区土地利用为实例,对构造的三种混合启发式算法进行验证。结果表明,与现有多目标分散邻域搜索（MOSVNS）算法相比,构造的三种混合启发式算法生成的目标最优解在三个目标函数上均优于MOSVNS算法,其中TS-VNS-GA算法效果最好,并且搜索能力均明显提高,能有效避免算法运行过程中的局部最优陷阱,实现更大程度地搜索可行解,使算法的复杂度与求解土地利用适宜性分析与规划问题的有效性得到平衡。
陈军腾[4]（2021）在《浦东新区用地布局低碳化策略研究》文中提出低碳城市的建设与发展是应对如今全球变暖问题的重要解决途径,伴随我国碳排放量高居不下的严峻形势,低碳城市的建设将成为未来城市发展的趋势。国内外相关学者对低碳城市的研究已经形成了丰富的理论与方法,但在国家级新区层面对于城市低碳空间规划的相关研究较少,并且传统的规划手段在城市低碳规划计算方法、碳排放计算模型与低碳指标方面存在不足,用地布局低碳化的研究对于未来城市的建设发展以及对于低碳城市的科学研究均具有重要意义。本文以浦东新区建设用地为研究对象,梳理现状资料以及发展背景,基于kaya恒等式,结合回归拟合、灰色预测等研究方法,构建碳排放峰值预测模型,对浦东新区建设用地碳排放峰值进行预测。利用碳排放强度法、多元线性回归等方法从用地碳排放以及交通碳排放对浦东新区建设用地规划方案碳排放进行核算,与浦东新区碳排放峰值下的碳排放量进行对比,发现浦东新区规划建设用地碳排放未达到上海总体规划、浦东总体规划所提出目标要求的问题。同时,对浦东新区建设用地碳排放影响因素进行分析,发现浦东新区在职住空间匹配程度、用地混合度以及生态空间等方面均有可优化空间。基于浦东新区建设用地“零增长”的发展趋势、建设用地碳排放将超过峰值的问题以及传统的规划手段存在不足的研究现状,并且因遗传算法可以弥补传统低碳规划中缺少解决非线性、多维问题的定量研究方法这一不足的优点,以浦东新区碳排放目标与问题出发,从优化碳排放目标、优化职住平衡目标、优化用地混合度目标、优化生态空间目标以及约束条件五个方面构建用地布局低碳化模型,采用遗传算法进行定量模拟分析。通过遗传算法的染色体编码、种群初始化、遗传操作算子设定对遗传算法模拟优化流程进行配置,得到模拟结果。选取适应度函数收敛后的模拟结果,并结合文章对浦东新区规划方案职住空间、用地混合度、生态空间可优化空间的分析进行综合调整,得到浦东新区理想低碳模拟情景下的用地布局方案。从整体上看,低碳模拟情景下的建设用地碳排放量为2787.90万t C,较原规划方案减少11.2%,符合上海总体规划、浦东总体规划所提出的目标要求,低碳模拟情景的用地结构符合浦东新区用地布局发展的要求。基于低碳模拟情景,结合文章的分析从职住空间优化、土地混合使用优化以及构建良好的生态格局提出浦东新区用地布局低碳化策略。
阮泽景[5]（2021）在《城市轨道交通站点周边土地利用多目标优化建模研究》文中研究说明随着我国城市化进程的不断深入,各大城市普遍面临区域居住人口规模扩张、用地规模紧张以及交通拥堵等系列问题。同时,借鉴先进的TOD（Transit-Oriented Development）理论与实践成功经验,促进城市轨道交通与城市土地利用的统筹协调发展,将是未来城市规划发展的重要方向。其中,在大城市交通需求和空间资源矛盾日渐突出的情况下,如何运用综合开发理念将土地的高效利用与以城市轨道交通为中心的城市区域规划相结合,充分利用现有空间支撑建立以城市轨道交通站点为关键节点的整体区域布局,成为上层规划方亟需解决的问题。本文以轨道交通站点周边区域的未开发土地作为研究对象,基于TOD理论运用定量模型对城市轨道交通站点周边土地利用进行优化布局,以此提供高效可行的土地利用规划方案。考虑城市轨道交通站点周边土地开发的经济、社会和环境效益等因素,本研究同时考虑最大化轨道交通乘客数、道路交通可达性、土地利用紧凑度、土地利用功能混合度以及最小化土地利用冲突程度和环境影响等因素建立多目标优化模型,并考虑已开发地块对未开发地块优化过程的影响,为轨道交通站点周边土地现状的定量优化研究提供解析基础。之后,在充分结合免疫优化机制以及遗传算法的基础理论下设计了改进的免疫遗传算法（immune genetic algorithm,IGA）对所提出的站点周边土地利用优化多目标模型进行求解。相比于传统的IGA,本文提出的算法以抗体活力作为适应度衡量指标,并设置了完善的精英策略和自适应的交叉变异概率,以此获得更加有效的近似最优解以及不同目标偏好下的非支配解。依托多目标模型对应的优化解集,城市规划者可根据利益取向从备选解中选择不同的土地利用规划方案,并进而获得轨道交通站点周边的土地利用布局和土地开发强度。最后,本研究通过实地调研获取北京市亦庄区经海路地铁站周边土地开发的相关数据,对该站点周边的土地利用现状进行评价。针对该站点土地布局现状中存在的问题进行土地利用优化,以此支撑所提出的模型及改进的IGA方法的有效性。此外,本文在案例研究中将所提出的土地利用多目标优化模型与既有常用模型进行综合的对比分析,相应结果表明所提出的模型可以为城市规划者提供更为实际有效的轨道交通站点周边土地规划方案。本论文包含图19幅,表11个,参考文献81篇。
陈刚[6]（2021）在《无线充电模式下城市电动公交充电设施选址与线网优化问题研究》文中研究指明温室气体排放已经逐渐成为威胁人类可持续发展的主要问题之一,给世界各国的经济发展都造成了巨大影响。由于城市客货运需求不断增加,交通运输业已经成为城市温室气体排放的最主要来源之一。为了降低城市温室气体排放增速,世界各个国家和地区都在致力于新能源交通技术的研究,其中纯电动公交车因其“无直接尾气排放”、“低噪音”、“无直接温室气体排放”和“高能效”等特点受到了国际社会与各国政府的广泛认可。然而,较高的电池造价,较低的持续行驶里程与较长的充电时间阻碍了其进一步推广。近年来,多个国家地区的研究机构都在致力于快速充电技术的研究,其中无线快速充电技术克服了传统快充技术安装设备占地面积大的缺点,将充电设施安装在地下,进而实现公交车辆运营过程中的无线化能源补充,被视为缓解电动公交持续行驶里程不长这个瓶颈问题的最有效手段之一。本研究以无线充电为技术背景,从网络规划层面出发,结合数学建模方法与算法编程设计,在考虑城市公交实际运行线网与运营条件的前提下,研究了无线充电技术在常规公交系统,接驳公交系统和灵活接驳公交系统中的应用与优化问题。首先,本文以城市常规公交系统为对象,研究了无线充电技术在城市常规公交系统中的应用与优化问题。研究选取了无线充电技术应用在常规公交系统的两个主要变量—无线充电设施选址和车载电池容量适配作为优化对象,在考虑电动公交车充放电约束和车载电池寿命的前提下,构建了无线充电模式下常规公交充电设施选址非线性优化模型,并针对问题结构设计了一种结合模拟二进制交叉和多项式变异的改进遗传算法对模型进行求解。通过与插电线充常规公交系统进行比对分析,从经济和环境两个角度显示出应用无线充电技术的优越性。参数分析发现:当无线充电技术应用在常规公交系统中时,车载电池容量对电动公交车的电量消耗更加敏感,而当电池单位成本降低,无线充电功率降低或无线充电设施单位成本增加时,系统倾向于使用更大容量的车载电池。其次,本文以城市接驳公交系统为研究对象,研究了无线充电技术在城市接驳公交系统中的应用与优化问题。研究选取了无线充电技术应用在城市接驳公交系统中的四个主要变量—接驳公交路径选择,线路发车频率,无线充电设施选址和车载电池容量适配作为优化对象,在考虑电动公交车充放电约束的前提下,构建了无线充电模式下接驳公交充电设施选址与运行线路非线性优化模型,并针对问题结构设计了一种内部优化公交路径,外部优化发车频率,无线充电设施选址和车载电池容量适配的嵌套遗传算法对该模型进行求解。分别使用LINGO软件,传统遗传算法和嵌套遗传算法对一系列不同规模算例分别求解,结果显示所提出的嵌套遗传算法可以有效求解该模型。通过与插电线充接驳公交系统进行比对分析,从经济层面显示出应用无线充电技术的优越性。参数分析发现:在总成本最优的前提下,当无线充电接驳系统内开行更多的接驳公交线路时,会增加线网内需要的车队规模进而降低每一条线路的发车频率,进一步增加车载电池容量,而当电池单位成本增加,无线充电功率更高或者能量消耗率更高时,接驳公交系统内需要修建更多的无线充电设施。最后,本研究以城市灵活接驳公交系统为研究对象,研究了无线充电技术在城市灵活接驳公交系统中的应用与优化问题。研究选取了无线充电技术应用在城市灵活接驳公交系统中的两个主要变量—灵活接驳公交路径优化和车型适配作为优化对象,在考虑乘客出行时间约束和电动公交车充放电约束的前提下,构建了无线充电模式下灵活接驳公交线网非线性优化模型,并针对问题结构设计了一种结合变邻域搜索策略的混合变邻域模拟退火算法。分别使用GAMS软件,传统变邻域搜索算法和混合变邻域模拟退火算法对一系列不同规模算例分别求解,结果显示所提出的混合变邻域模拟退火算法可以有效求解该模型。通过与插电线充灵活接驳公交系统进行比对分析,从经济层面显示了应用无线充电技术的优越性。参数分析发现:与其他因素相比,电动公交耗电率对无线充电灵活接驳公交系统的车型选择影响较大,而当设定的松弛时间或充电时间增加时,系统中偏向于使用车载电池容量更大的车型。
韩赜[7]（2020）在《雄安新区建设对北京市土地利用时空格局演变的影响》文中指出当前,大都市在发展过程中普遍遇到人口膨胀的问题,人口疏解成为特大城市规划的重要目标。2017年4月,国家提出了建设雄安新区的千年大计,这对集中疏解非首都功能,调控北京市人口及土地利用具有重要影响。合理的预估雄安新区建设对北京市人口疏解的贡献,揭示雄安新区建设对于北京市城市发展格局的影响,将对北京市与雄安新区建设有重要意义。本研究基于“以业带人”的疏解思路,将雄安新区建设视为促进北京市产业结构优化和人口疏解的政策冲击,基于北京市历史土地利用数据、遥感影像、城市兴趣点（POI）、产业投入产出表和统计年鉴等数据资料,构建了基于跨区SD与MAS-CA的土地利用模拟模型,揭示了雄安新区建设对北京市土地利用时空格局演变的影响。主要研究工作及结果如下:（1）提出了基于Landsat影像和POI的城市功能用地分类方法,揭示了北京市城市功能用地空间分布。结合历史土地利用数据,发现北京市城市土地扩张呈现出由“圈层扩展”向“圈层扩展+分散扩展”过渡的态势。基于城市兴趣点（POI）数据,考虑不同产业POI密度分布的距离衰减性及衰减距离的空间异质性,识别了北京市包含居住、商服和工业等主要产业的集聚中心,发现除工业以外,北京市首都功能核心区是诸如居住、商业和公服等功能等主要集聚区,而远郊区的商服类产业发展规模仍偏小。（2）构建了非线性多目标产业结构优化模型,基于北京市经济、就业和能源的发展目标的权重设定了包括中性增长、就业偏向和能源控制的产业疏解情景,利用遗传算法（Genetic algorithms）识别和测算了不同情景的待疏解行业及疏解规模。从平均疏解规模来看,批发和零售、住宿和餐饮、房地产、农林牧渔业、电力、热力的生产和供应、租赁和商务服务变化、建筑和制造业是未来主要的疏解行业,而批发和零售业、住宿和餐饮的疏解幅度最大,分别下降到2012年产值比重的45.63%和38.56%。不同产业疏解情景之间,就业偏向情景的行业疏解规模基本与中性增长情景保持一致,但能源控制情景会增加制造业和建筑业的疏解规模,但减少租赁和商务服务业疏解。（3）基于远程耦合的视角,构建了包含发送系统（北京—疏解子系统）和接收系统（雄安新区—承接子系统）的跨区SD模型,测算了产业疏解对人口规模的影响。结果表明,雄安新区的建设一定程度上可抑制北京市人口持续增长的趋势。不同产业疏解情景下,能源控制情景将基本维持现状（2018年）人口规模,而中性增长和就业偏向情景下的人口规模相较于现状略有下降。从人口规模的影响贡献上看,北京市人口疏解主要依赖产业疏解带动的劳动力迁出,2018-2035年间劳动力疏解总量将达到309.05～368.42万人左右。短期来看,直接从北京直接迁出至雄安新区的人口规模相对较小,约占劳动力疏解总量的8.3%～9.2%左右,但该迁出规模总体呈现快速增加趋势。（4）通过对企业主体、居民主体和政府主体的土地利用决策与行为建模,基于Python语言结合Num Py、Sci Py和Pandas库,构建了耦合多主体（MAS）与元胞自动机（CA）的土地利用模拟模型。应用该模型模拟了常规情景下2015-2018年的北京市城市功能用地的空间格局变化,并采用逐点对比法进行精度验证,模拟精度达78.62%。（5）综合跨区SD和MAS-CA的土地需求与空间格局模拟模型,预测了2035年北京市城市功能用地空间分布。结果表明,受产业疏解的影响,北京市工业用地、批发零售用地、住宿餐饮用地和公共服务用地相对于常规情景有所减少,其中,批发零售和住宿餐饮用地的下降幅度最大;但未来商务金融用地和其他商服用地将进一步扩大,其中商务金融用地增幅相较于常规情景增加近一倍。在地类的转出规模上,相较于常规情景,工业用地在首都核心功能区、平谷、延庆和密云等区域将增加转出规模;而批发零售用地将在东城、西城、丰台和石景山等区域的转出规模上有所增加;住宿餐饮用地在首都核心功能区内转出规模较高。在地类转入规模上,远郊区城市居住用地的增幅较大;首都核心功能区的批发零售用地相对于常规情景略有增加,而商务金融用地和其他商服用地转入量相对常规情景有所减少,但远郊区县的转入量在增加。
柴树山[8]（2020）在《城市轨道交通线网定量生成模型研究》文中认为城市轨道交通线网规划是确定线网形态、布局和结构的重要阶段,不仅直接影响城市整个线网建设成本,决定线网运行效率和服务水平,而且还关系到城市的发展形态和可持续发展。由于线网规划影响因素众多,各因素错综复杂,目前工程实践中线网规划方案的形成以定性分析为主。北京、上海、广州、深圳等城市轨道交通网络运营实践中逐渐暴露出一些问题,主要表现为网络与客流需求不相适应,致使网络中出现客流瓶颈、部分交通枢纽车站人满为患、车站限流成为常态等问题。这些问题产生的原因很多,但很重要的一个原因是线网规划过程中网络层面的问题没有解决好。如果在线网规划阶段能够在网络层面关注、量化分析这些问题,则运营中出现的一些问题是可以避免的。基于这些认识,本文开展了规划线网生成量化模型的研究工作。本文以城市主要特征和指标为约束,考虑客流需求的不确定性和线网对客流需求的适应能力,以线网客流吸引量、线网节点服务性能、线网路径流通能力可靠性、乘客出行成本为优化目标,建立了城市轨道交通线网规划量化模型,实现了多主要因素影响下规划线网的自动计算生成。论文主要研究内容和成果如下:（1）城市轨道交通规划线网应与城市主要特征相匹配。模型中为表达这种匹配关系,本文研究构建了匹配度量化指标:用网络中站点重要度分布重心与居民出行量重心之间的空间偏离度描述线网与城市出行特征之间的匹配度;用网络中站点重要度分布分维与市区人口分布分维之间的偏离度描述线网与城市人口和土地利用强度之间的匹配度。线网生成模型中,在“基础网络”构建阶段,将城市主干道路网和城市主要客流集散点作为约束边界,用以表达线网与城市主要客流走廊和主要客流点的匹配关系。（2）研究提出了线网节点服务性能和线网路径流通能力可靠性两个指标的计算模型和方法,使线网生成模型可以考虑客流需求的不确定性,提高了规划线网对未来客流需求变化的适应能力。关于线网节点服务性能指标,本文将线网各节点间的预测OD（Origin,Destination）量作为客流量的期望值,构建了以该期望值为参数的线网各节点间的OD随机流,通过建立随机流输入下线网节点的客流状态演化模型,设计线网节点客流状态推演算法,对节点客流排队、排队区滞留等状态进行推演,再根据推演结果计算线网节点的服务性能指标,并用算例验证了该计算方法的适用性;关于线网路径流通能力可靠性指标,本文在计算路径选择概率的基础上,建立了线网饱和流加载模型,仿真计算不同饱和流状态下线网路径的流通能力值,将路径流通能力作为随机变量,提出线网路径流通能力可靠性指标计算方法。通过对基本形态线网进行试算,表明了该计算方法的可行性。（3）研究提出了城市轨道交通规划线网量化生成模型。本文以单位长度线网客流吸引量最大、乘客平均广义出行成本最小、线网节点平均服务性能最大、线网路径流通能力可靠性最大为目标,以线网与城市主要特征间的匹配性、线网规模、锚固节点、服务水平等为约束,建立了城市轨道交通线网生成模型。模型运用线网节点服务性能指标和线网路径流通能力可靠性指标,较好地考虑了客流需求和规划线网方案之间的耦合性以及未来客流需求的不确定性。由于该模型的求解是一个NP-hard问题,具有较高的复杂性与求解难度,本文提出了基于分层序列和Pareto优化的求解方法,求解过程中,基于NSGA-II算法,提出具有较高全局寻优能力的候选线网集生成算法,并通过数值计算与既有文献对比验证了该算法的适用性。（4）对线网量化生成模型进行了验证。以X市的城市轨道交通线网规划为例,运用建立的线网生成模型进行计算,最终生成了该市的轨道交通规划线网。结果表明,基于该模型生成的线网与城市主要特征匹配度较高,线网具有较高的客流吸引力和运行效率,同时对未来客流需求的变化具有较好的适应性。本文研究成果提供了一种城市轨道交通规划线网定量化生成模型和方法,使线网规划理论向定量化方向前进了一步,对于提高规划线网的合理性和科学性具有一定的贡献。
孙圣举[9]（2020）在《基于路网密度的城市功能空间分布评价及优化研究 ——以西安市为例》文中研究指明城市功能空间分布评价是配置优化的基础,基于大数据的城市功能空间分布评价,能够在城市中微空间尺度下精细化地定量测度城市功能的空间资源配置情况,甄别不合理空间并进行优化调整,对于有效应对交通拥堵、资源分配不均等城市问题,实现城市可持续发展具有重要意义。论文以西安市中心城区为研究对象,利用历版总规资料、统计数据、POI数据和道路网数据,通过GIS空间分析、Geoda空间分析、数学定量模型和实证研究等方法,基于路网密度的视角,分析西安市功能空间的演变历程与现状特征,建构城市功能空间分布评价的分析框架,对城市功能空间分布进行综合评价,进而提出适宜性的优化策略。研究的主要结论包括:（1）西安城市空间演变历程可划分为工业主导的起步期、综合发展的过渡期、急速增长的加速期和演替进化的转型期等四个阶段,具有城市规模不断扩大、增速先快后缓、功能分布日趋合理并不断优化的演变特征;目前,城市功能均表现出集聚的显着性,呈现以旧城区为核心的复杂圈层性特征,并且由于各功能的特点导致在具体的空间分布上有所差异,即城市功能空间分布具有集聚显着性、复杂圈层性和分布差异性三个主要特征。（2）基于路网密度的城市功能空间分布评价的分析框架包括三个步骤:首先,分别分析城市功能和路网密度的空间分布特征;其次,引入双变量LISA进行路网密度与城市功能的空间耦合特征分析,并形成五类不同的地域类型;最后,将空间分为功能合理空间（“H-H”、“L-L”和“Non”）、功能拥挤空间（“L-H”）和功能低效空间（“HL”）三种类型,实现城市功能空间分布的合理性评价。（3）在对西安市路网密度空间分布特征分析的基础上,认为城市功能与路网密度的整体耦合度较高,合理空间占自然街区单元总数的70.6%,城市功能空间分布评价结果总体表现良好;空间格局总体呈“合理（功能合理空间‘H-H’）——不合理（功能拥挤空间‘L-H’和功能低效空间‘H-L’）——合理（功能合理空间‘L-L’）”环状分布格局;在此基础上,认为社会经济、制度政策、历史文化、交通系统和旧城改造等是影响城市功能空间分布的主要因素。（4）在明确绩效最优、互动平衡和公平效率优化原则的基础上,提出城市功能空间分布应采用适宜性的分类优化策略,其中功能拥挤空间采取疏解置换、品质提升的优化策略,功能低效空间采取功能混合、集聚提升以及包容性改造的策略,以有效应对当前城市发展的机遇与挑战,促进城市的良性发展。同时,以大兴新区周边地区和青龙寺周边城中村分别作为拥挤空间和低效空间的典型案例进行实证分析。
李振兴[10]（2017）在《基于遗传算法的沈抚新城低碳空间格局研究》文中指出实现低碳发展道路是解决全球气候变化问题的关键,我国碳排放总量所占世界份额逐年增多,走低碳城市发展之路是我国城市未来发展的必然趋势。城市用地空间的集聚度提高可以实现生产技术的改进、生产效率的提高,从而提高能源利用率,达到节能减排的最优目标。居民低碳出行比率和相关区域范围内土地的混合度成正相关关系,用地分布越均衡,则居民出行采用步行的几率就越高,城市交通的碳排放量就会越少。集聚度和混合度两者之间是一种相悖的方向,而两者之间却存在一种深刻的互动关系。传统的规划方法多以定性的手段进行分析规划。或所建模型多为单层面的优化问题,难以找到最理想的低碳方案。本文针对沈抚新城的空间现状,以及现状经济社会发展基础,在以低碳为目标导向下,引入遗传算法并以地理空间系统为支撑,统筹城市土地利用形态与低碳导向之间的多个目标,形成较理想的低碳城市空间利用形态,探讨沈抚新城的低碳开发模式,进而提出相应的优化策略。论文主体分为三个部分:首先,对沈抚新城社会经济现状基础进行了分析,确定了规划区的人口容量以及用地的规模大小,并根据沈抚新城的现状用地情况,分析了沈抚新城的水生态敏感性、地质敏感性、生物生境敏感性以及用地的生态承载力,综合叠加后得到沈抚新城的用地适宜性评价;并通过对沈抚新城低碳空间驱动力的影响分析,构建了沈抚新城的低碳指标框架。其次,针对问题,依据低碳指标及调查问卷的分析结果,对沈抚新城的规划区进行GIS预处理,得到地块单元、用地适宜性评价单元和保留用地单元属性表,以用地适宜性评价值最大化、用地紧凑度最大化、土地转换费用最小化以及出行距离最小化四个方面构建优化模型的目标函数,并以城市规划中的一些规范规定制定了对模型运算的约束条件,形成了沈抚新城的低碳空间优化模型。最后,结合得到的沈抚新城低碳空间优化结果,从其中选择两个具有代表性的低碳方案进行出行距离合理性分析,研究两种方案的低碳结果以及可实施性,研究分别从低碳土地利用空间结构、低碳交通体系、低碳生态水系统、低碳绿地系统以及低碳产业系统构建了沈抚新城的低碳空间格局,并提出了沈抚新城实现低碳土地利用的实施配套措施。最终确定方案一的可实施度更高,也更符合沈抚新城的实际状况,方案二则对沈抚新城的社会经济及政策资源要求相对较高,需要形成低碳的生态链条,及政策的倾斜。本文从土地利用的空间排布入手,使人们的空间出行距离最小化,来引导人们选择较低碳的出行方式,总结出沈抚新城的低碳空间组织特征,探索以遗传算法为理论基础的城市空间低碳问题的分析方法。对沈抚新城的低碳空间进行研究,总结提出城市空间结构、城市交通网络、绿地水系系统,低碳产业链条的优化策略,调整了城区的发展理念,延续了城区的发展活力,促进了低碳化的生活生产行为,彰显了沈抚新城的生态本底魅力。
二、遗传算法在城市土地功能配置规划中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、遗传算法在城市土地功能配置规划中的应用（论文提纲范文）
（1）基于数据驱动的杭州萧山区公共中心体系认知与优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 社会主要矛盾发生转变带来的新需求 |
| 1.1.2 公共服务规划地位提升形成的新定位 |
| 1.1.3 数据科学革命引领的新视野 |
| 1.1.4 国土空间规划体系下的新要求 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 主要研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 相关概念界定 |
| 1.3.1 数据驱动 |
| 1.3.2 公共中心体系 |
| 1.4 研究内容与范围 |
| 1.4.1 研究主要内容 |
| 1.4.2 研究范围 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.5.1 定性研究方法 |
| 1.5.2 定量分析方法 |
| 1.6 技术路线与章节安排 |
| 1.6.1 研究技术路线 |
| 1.6.2 章节组织 |
| 2 相关研究综述 |
| 2.1 研究的理论基础 |
| 2.1.1 城市形态发展与演化理论中的城市中心 |
| 2.1.2 城市空间组织理论中的城市中心 |
| 2.2 城市公共中心体系的识别 |
| 2.2.1 城市中心识别数据源 |
| 2.2.2 城市中心及其体系识别方法 |
| 2.3 城市公共中心体系的演变趋势与影响要素 |
| 2.3.1 城市多中心结构的实践与效能 |
| 2.3.2 公共中心体系的发展趋势 |
| 2.3.3 公共中心的形成机制与影响要素 |
| 2.4 公共中心与城市服务的空间布局优化 |
| 2.4.1 公共中心的布局优化 |
| 2.4.2 各类城市服务的布局优化 |
| 2.5 借鉴与启示 |
| 2.5.1 研究借鉴 |
| 2.5.2 研究启示 |
| 3 研究框架 |
| 3.1 数据驱动的发展脉络 |
| 3.1.1 大数据的发展及利用 |
| 3.1.2 机器学习发展历程 |
| 3.1.3 数据驱动在城乡规划中的应用 |
| 3.2 表征学习与城市空间科学互动的研究理念 |
| 3.2.1 表征学习的应用难点 |
| 3.2.2 分析框架的基本流程 |
| 3.2.3 数据分析的基本逻辑 |
| 3.2.4 数据获取的基本原则 |
| 3.3 数据驱动的公共中心体系研究框架 |
| 3.3.1 研究主要问题难点 |
| 3.3.2 测度识别的理论先验 |
| 3.3.3 影响要素分析的理论先验 |
| 3.3.4 优化策略的理论先验 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 萧山区公共中心体系识别与空间特征 |
| 4.1 供需视角下的中心度评级体系与数据基础 |
| 4.1.1 中心度的评价 |
| 4.1.2 中心度计算的数据基础 |
| 4.2 中心度计算结果与空间特征 |
| 4.2.1 指标权重计算 |
| 4.2.2 设施聚合度:多中心结构展现 |
| 4.2.3 设施规模度:中心集聚特征显着 |
| 4.2.4 设施使用度:就近满足的网络结构 |
| 4.2.5 中心度:内聚外散,北密南疏的整体格局 |
| 4.3 识别与特征分析 |
| 4.3.1 基于密度阈值的公共中心识别流程设计 |
| 4.3.2 公共中心的空间分布特征 |
| 4.3.3 公共中心的体系结构特征 |
| 4.3.4 功能关联特征 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 萧山区公共中心体系的发展程度与影响要素 |
| 5.1 公共中心体系发展程度的表征 |
| 5.1.1 公共中心体系的总能级 |
| 5.1.2 公共中心体系的总数量 |
| 5.1.3 公共中心体系的均衡度 |
| 5.2 基于集成学习的中心度表征模型 |
| 5.2.1 特征构造与模型设计 |
| 5.2.2 模型精度检验方法 |
| 5.2.3 模型训练与精度表现 |
| 5.3 基于集成模型省域区县中心度拟合 |
| 5.3.1 中心度的分块拟合 |
| 5.3.2 中心体系的采样结果 |
| 5.3.3 省域区县公共中心体系表征 |
| 5.4 常态化影响要素分析 |
| 5.4.1 公共中心体系常态化影响要素的选择 |
| 5.4.2 中心度的多元线性回归 |
| 5.4.3 公共中心发展程度的聚类及其特征 |
| 5.4.4 公共中心体系的演化趋势分析 |
| 5.4.5 常态化影响要素构成与影响机制构建 |
| 5.5 萧山区公共中心体系的非常态化影响要素 |
| 5.5.1 公共服务设施配置 |
| 5.5.2 基础设施建设 |
| 5.5.3 城市空间调整 |
| 5.5.4 经济发展 |
| 5.5.5 城市品牌价值提升 |
| 5.5.6 城市治理能力提升 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 萧山区公共中心体系布局优化 |
| 6.1 人口与公共中心体系布局的空间关联 |
| 6.1.1 基于人口的公共中心体系布局先验 |
| 6.1.2 人口分布的空间特征与空间关联 |
| 6.1.3 人口与公共中心的空间关联模型构造 |
| 6.1.4 模型结果与分析 |
| 6.1.5 人口与公共中心体系关联中的主要特征 |
| 6.2 公共中心优化目标 |
| 6.2.1 经验目标 |
| 6.2.2 价值目标 |
| 6.2.3 规律原则 |
| 6.3 公共中心体系布局优化指引 |
| 6.3.1 空间优化指引 |
| 6.3.2 服务优化策略 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究主要结论 |
| 7.1.1 公共中心识别与空间特征分析 |
| 7.1.2 公共中心的影响要素与机制分析 |
| 7.1.3 公共中心的优化指引 |
| 7.2 主要创新之处 |
| 7.2.1 引入了多源数据与算法适应的公共中心识别系统 |
| 7.2.2 尝试了表征数据与理论结合的影响要素解释机制 |
| 7.2.3 构建了集成框架与机制协同的目标估计监督模型 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 7.3.1 研究内容的深入挖掘 |
| 7.3.2 研究理论的深化演绎 |
| 7.3.3 数据技术的更新适应 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 浙江省区县中心体系发展程度影响要素 |
| 附录2 集成树分类规则 |
| 附录3 网络调查问卷中公共中心体系相关问题 |
| 个人简介 |
（3）土地利用适宜性分析与规划问题的混合启发式算法求解研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容与技术路线 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 土地利用适宜性分析与规划问题 |
| 2.1 土地利用适宜性分析与规划问题的数学模型 |
| 2.1.1 优化目标函数 |
| 2.1.2 约束条件 |
| 2.2 AHP-DEMATEL赋权法 |
| 2.2.1 层次分析法(AHP) |
| 2.2.2 DEMATEL |
| 2.2.3 AHP-DEMATEL赋权法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 构造混合算法的启发式算法 |
| 3.1 禁忌搜索算法(TS) |
| 3.2 变邻域搜索算法(VNS) |
| 3.2.1 下降式变邻域搜索算法(VND) |
| 3.2.2 基本变邻域搜索算法(VNS) |
| 3.3 遗传算法(GA) |
| 3.4 粒子群算法(PSO) |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 求解土地利用适宜性分析与规划问题的混合启发式算法 |
| 4.1 初始解 |
| 4.2 TS-VNS算法 |
| 4.2.1 TS算法优化 |
| 4.2.2 VNS算法优化 |
| 4.2.3 TS-VNS算法的优缺点 |
| 4.3 TS-VNS-GA算法 |
| 4.3.1 GA模型再优化与求解 |
| 4.3.2 TS-VNS-GA算法的优缺点 |
| 4.4 TS-VNS-PSO算法 |
| 4.4.1 PSO模型再优化与求解 |
| 4.4.2 TS-VNS-PSO算法的优缺点 |
| 4.5 算法复杂度分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 土地利用适宜性分析与规划问题求解实例 |
| 5.1 研究区域概况 |
| 5.2 数据收集与预处理 |
| 5.3 土地利用适宜性评价体系 |
| 5.4 土地利用适宜性分析与规划问题求解实验 |
| 5.4.1 初始解的构建 |
| 5.4.2 混合启发式算法的参数设置 |
| 5.4.3 三种混合启发式算法的土地分类结果 |
| 5.4.4 已有的MOSVNS算法土地分类结果 |
| 5.5 实例求解结果与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 主要研究工作及成果 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 下一步研究工作 |
| 参考文献 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 |
| 致谢 |
（4）浦东新区用地布局低碳化策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 碳减排国际背景下我国碳排放形式严峻 |
| 1.1.2 土地利用碳排放是全球碳排放的重要来源 |
| 1.1.3 上海“零增长”背景下用地布局优化的发展模式成为趋势 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究对象及范围 |
| 1.3.1 研究对象 |
| 1.3.2 研究范围 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法及技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 2 相关概念及研究综述 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 碳排放峰值 |
| 2.1.2 城市用地 |
| 2.1.3 用地碳排放强度 |
| 2.2 研究综述 |
| 2.2.1 土地利用碳排放机理研究 |
| 2.2.2 土地利用碳排放核算研究 |
| 2.2.3 土地利用优化配置研究 |
| 2.2.4 遗传算法相关研究 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 浦东新区建设用地碳排放问题分析 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.1.1 区域交通 |
| 3.1.2 人口与社会 |
| 3.1.3 低碳城市建设 |
| 3.2 浦东新区碳排放达峰目标 |
| 3.3 浦东新区碳排放峰值预测 |
| 3.3.1 碳排放峰值预测模型构建 |
| 3.3.2 碳排放峰值预测模型因子设定 |
| 3.3.3 建设用地碳排放峰值预测 |
| 3.4 浦东新区建设用地碳排放问题分析 |
| 3.4.1 建设用地扩张与碳排放 |
| 3.4.2 建设用地碳排放核算 |
| 3.5 浦东新区建设用地碳排放影响因素分析 |
| 3.5.1 低碳用地布局的测度 |
| 3.5.2 城市外部空间形态分析 |
| 3.5.3 职住空间匹配分析 |
| 3.5.4 用地混合度分析 |
| 3.5.5 生态空间指标分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 浦东新区用地布局低碳化模型构建及模拟优化配置 |
| 4.1 用地布局低碳化的思路与步骤 |
| 4.1.1 优化模型构建思路 |
| 4.1.2 用地布局低碳化步骤 |
| 4.2 用地布局低碳化的目标和原则 |
| 4.2.1 用地布局低碳化的目标 |
| 4.2.2 用地布局低碳化的原则 |
| 4.3 数据预处理 |
| 4.4 构建目标函数 |
| 4.4.1 优化碳排放目标 |
| 4.4.2 优化职住平衡目标 |
| 4.4.3 优化用地混合度目标 |
| 4.4.4 优化生态空间目标 |
| 4.5 构建约束条件 |
| 4.6 遗传算法模拟优化流程配置 |
| 4.6.1 遗传算法的运算流程设定 |
| 4.6.2 遗传算法染色体编码设定 |
| 4.6.3 种群初始化 |
| 4.6.4 适应度函数构建 |
| 4.6.5 遗传操作算子设定 |
| 4.6.6 迭代结果输出 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 浦东新区用地布局低碳化策略 |
| 5.1 模拟结果总结分析 |
| 5.2 用地布局低碳化策略 |
| 5.2.1 职住空间优化 |
| 5.2.2 土地混合使用优化 |
| 5.2.3 构建良好的生态格局 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 研究总结 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间学术成果及实践 |
| 附录 |
| 图录 |
| 表录 |
| 编程设计附录 |
| 致谢 |
（5）城市轨道交通站点周边土地利用多目标优化建模研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 国内外研究综述 |
| 2.1 TOD理念发展与基础应用 |
| 2.2 土地利用与轨道交通关系 |
| 2.3 土地利用多目标规划方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 研究区域和基础数据 |
| 3.1 研究区域介绍 |
| 3.2 数据调查分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 城市土地利用多目标规划模型及求解算法 |
| 4.1 城市土地利用多目标规划模型构建 |
| 4.1.1 前提假设 |
| 4.1.2 优化目标 |
| 4.1.3 约束条件 |
| 4.2 免疫遗传算法设计 |
| 4.2.1 算法理论基础 |
| 4.2.2 算法实施流程 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 案例分析 |
| 5.1 相关参数设置 |
| 5.2 优化结果分析 |
| 5.3 结果对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 主要工作及结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）无线充电模式下城市电动公交充电设施选址与线网优化问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究发展综述 |
| 1.2.1 车辆充电技术发展 |
| 1.2.2 城市公共充电设施选址优化 |
| 1.2.3 公交线网优化 |
| 1.2.4 国内外研究总结 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.4 论文框架和技术路线 |
| 第二章 电动公交技术特性分析与理论基础 |
| 2.1 电动公交技术特性分析 |
| 2.1.1 电动公交能源消耗影响分析 |
| 2.1.2 电动公交电池选择分析 |
| 2.1.3 电动公交充电技术分析 |
| 2.1.4 电动公交充电模式分析 |
| 2.2 无线充电模式下公交充电设施选址与线网优化基础模型 |
| 2.2.1 无线充电模式下城市电动公交充电设施选址优化基础模型 |
| 2.2.2 无线充电模式下公交线网优化基础模型 |
| 2.3 无线充电模式下公交充电设施选址与线网优化问题求解算法分析 |
| 2.3.1 精确算法 |
| 2.3.2 启发式算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 无线充电模式下常规公交充电设施选址优化研究 |
| 3.1 无线充电模式下常规公交充电设施选址优化问题描述 |
| 3.1.1 问题描述 |
| 3.1.2 模型假设 |
| 3.1.3 模型构建 |
| 3.2 求解算法设计 |
| 3.2.1 遗传算法框架 |
| 3.2.2 染色体构造与算法初始化 |
| 3.2.3 交叉操作 |
| 3.2.4 变异操作 |
| 3.3 算法性能测试 |
| 3.4 应用与分析 |
| 3.4.1 算例设计 |
| 3.4.2 参数取值 |
| 3.4.3 优化结果分析 |
| 3.4.4 敏感度分析 |
| 3.4.5 电动公交耗电因素分析 |
| 3.4.6 温室气体排放分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 无线充电模式下接驳公交充电设施选址与线网优化研究 |
| 4.1 无线充电模式下接驳公交充电设施选址与线网优化问题描述 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 模型假设 |
| 4.1.3 模型构建 |
| 4.2 求解算法设计 |
| 4.2.1 染色体构造 |
| 4.2.2 路径优化 |
| 4.2.3 外部交叉与变异 |
| 4.3 算法性能测试 |
| 4.4 应用与分析 |
| 4.4.1 算例设计 |
| 4.4.2 参数取值 |
| 4.4.3 优化结果分析 |
| 4.4.4 敏感度分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 无线充电模式下灵活接驳公交线网优化研究 |
| 5.1 无线充电模式下灵活接驳公交线网优化问题描述 |
| 5.1.1 问题描述 |
| 5.1.2 模型假设 |
| 5.1.3 模型构建 |
| 5.2 求解算法设计 |
| 5.2.1 初始解生成 |
| 5.2.2 算法主程序 |
| 5.2.3 目标函数评估 |
| 5.2.4 邻域结构设计 |
| 5.2.5 模拟退火策略 |
| 5.3 算法性能测试 |
| 5.4 应用与分析 |
| 5.4.1 参数取值 |
| 5.4.2 优化结果分析 |
| 5.4.3 敏感度分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论和展望 |
| 研究工作总结 |
| 研究创新点 |
| 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 第三章改进遗传算法主程序代码 |
| 附录2 第四章嵌套遗传算法主程序代码 |
| 附录3 第五章混合变邻域模拟退火算法部分主程序代码 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 学术论文 |
| 科研项目 |
| 致谢 |
（7）雄安新区建设对北京市土地利用时空格局演变的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义与问题的提出 |
| 1.2.1 研究意义 |
| 1.2.2 研究问题的提出 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.4 技术路线与论文结构安排 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 论文结构安排 |
| 第二章 理论回顾与研究进展 |
| 2.1 相关概念辨析 |
| 2.1.1 城市功能与首都功能 |
| 2.1.2 城市功能集聚与疏解 |
| 2.1.3 人口疏解与产业疏解 |
| 2.2 国内外城市功能疏解案例 |
| 2.3 产业疏解对人口和城市用地结构影响 |
| 2.3.1 相关理论基础 |
| 2.3.2 产业疏解对人口和土地利用的影响 |
| 2.3.3 首都产业与人口疏解现状及相关研究 |
| 2.4 土地利用变化模型进展 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 北京市土地利用、产业与人口现状 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.1.1 自然地理概况 |
| 3.1.2 社会经济概况 |
| 3.2 研究方法与数据来源 |
| 3.2.1 主要数据源及预处理 |
| 3.2.2 研究方法 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 北京市土地利用解译精度评估 |
| 3.3.2 北京市土地利用时空分布特征及趋势 |
| 3.3.3 北京市产业与居住空间分布 |
| 3.3.4 北京市人口现状及趋势 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于远程耦合的人口与土地需求模拟模型构建 |
| 4.1 建模目的与框架 |
| 4.1.1 建模目的 |
| 4.1.2 模型结构与时空边界 |
| 4.2 子系统的因果关系与变量核算 |
| 4.2.1 因果关系与关键路径 |
| 4.2.2 变量核算与赋值 |
| 4.3 模型检验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于MAS–CA土地利用变化模拟模型构建 |
| 5.1 模型概述 |
| 5.1.1 环境要素层 |
| 5.1.2 多主体及决策行为 |
| 5.1.3 元胞自动机层 |
| 5.1.4 综合决策规则 |
| 5.2 参数设定与模型实现 |
| 5.2.1 参数设定 |
| 5.2.2 模型实现 |
| 5.3 精度评估与误差分析 |
| 5.3.1 精度评估 |
| 5.3.2 误差分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 雄安新区建设对北京市人口及土地利用的影响 |
| 6.1 北京市产业结构多目标优化与疏解情景设定 |
| 6.1.1 多目标优化模型 |
| 6.1.2 情景设定 |
| 6.1.3 产业疏解情景 |
| 6.2 不同产业疏解情景下雄安新区发展预估 |
| 6.3 不同产业疏解情景下北京市人口及社会经济指标的变化 |
| 6.3.1 北京市人口规模 |
| 6.3.2 北京市主要宏观社会经济指标 |
| 6.4 不同产业疏解情景下北京市土地利用模拟 |
| 6.4.1 土地利用需求变化 |
| 6.4.2 土地利用空间分布及转移 |
| 6.5 雄安新区建设对北京市人口与土地利用的影响分析 |
| 6.5.1 雄安新区对北京市人口的影响 |
| 6.5.2 雄安新区对北京市土地利用的影响 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（8）城市轨道交通线网定量生成模型研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 线网规划方法研究 |
| 1.2.2 客流拥挤问题的研究 |
| 1.2.3 网络结构特征研究 |
| 1.2.4 存在的问题 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 线网与城市规划主要特征匹配性评价指标构建 |
| 2.1 城市规划主要特征的选取 |
| 2.2 城市规划主要特征指标 |
| 2.2.1 市内出行特征指标 |
| 2.2.2 人口及土地利用强度指标 |
| 2.3 线网结构特征指标构建 |
| 2.3.1 线网结构中站点重要度识别 |
| 2.3.2 线网中站点分布特征指标 |
| 2.4 线网与城市规划主要特征的匹配度指标 |
| 2.4.1 线网与土地利用强度的匹配度 |
| 2.4.2 线网与市内出行需求强度的匹配度 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于客流排队演化的线网节点服务性能计算模型 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 基于排队网络的线网节点客流状态演化模型建立 |
| 3.2.1 站点乘客排队过程 |
| 3.2.2 普通站排队模型 |
| 3.2.3 换乘站排队模型 |
| 3.2.4 排队网络模型 |
| 3.3 基于仿真的线网节点客流状态推演 |
| 3.3.1 基于改进Logit的线网路径选择 |
| 3.3.2 随机客流需求的输入 |
| 3.3.3 线网节点客流状态推演算法 |
| 3.4 线网节点服务性能 |
| 3.4.1 节点阻塞状态判断 |
| 3.4.2 节点服务性能指标 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 线网路径流通能力计算模型 |
| 4.1 路径流通能力的概念 |
| 4.2 基于OD对的线网饱和流加载模型 |
| 4.2.1 OD间客流加载 |
| 4.2.2 有效路径客流加载 |
| 4.2.3 线路区间客流加载 |
| 4.3 基于饱和流仿真的线网路径流通能力计算 |
| 4.3.1 流通性能指标 |
| 4.3.2 仿真算法执行流程 |
| 4.4 线网结构对路径流通能力的影响 |
| 4.4.1 基本形态线网路径的流通能力计算 |
| 4.4.2 结构的复杂性对路径流通能力的约束 |
| 4.5 路径流通能力的可靠性 |
| 4.5.1 流通能力分布的非参数估计 |
| 4.5.2 流通能力的可靠性 |
| 4.5.3 路径拥挤程度可靠性 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 城市轨道交通线网生成模型及算法 |
| 5.1 基础网络构建 |
| 5.2 目标一:单位长度线网客流吸引量最大 |
| 5.3 目标二:乘客平均广义出行成本最小 |
| 5.4 目标三:线网节点平均服务性能最大 |
| 5.5 目标四:线网路径流通能力可靠性最大 |
| 5.6 约束条件建立 |
| 5.6.1 线网拓扑约束 |
| 5.6.2 线网布局约束 |
| 5.6.3 线网规模约束 |
| 5.6.4 锚固节点约束 |
| 5.6.5 客流平衡约束 |
| 5.6.6 服务水平约束 |
| 5.7 基于分层序列和Pareto优化的模型求解算法 |
| 5.7.1 模型求解方法框架 |
| 5.7.2 基于NSGA-II的候选线网集生成算法 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 案例分析 |
| 6.1 案例概况 |
| 6.2 基础网络构建 |
| 6.3 城市规划特征指标计算 |
| 6.4 线网生成计算 |
| 6.4.1 计算参数 |
| 6.4.2 计算结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究成果及结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（9）基于路网密度的城市功能空间分布评价及优化研究 ——以西安市为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 信息时代城市功能面临变革 |
| 1.1.2 存量时代城市转向内涵发展 |
| 1.1.3 城市问题亟待功能布局优化 |
| 1.2 研究目的与研究意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究范围界定 |
| 1.4 研究数据与研究方法 |
| 1.4.1 研究数据 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 研究内容与论文框架 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 论文框架 |
| 第二章 国内外研究进展 |
| 2.1 国外研究进展 |
| 2.1.1 空间配置方法 |
| 2.1.2 空间绩效评价 |
| 2.1.3 功能与路网的互动关系 |
| 2.2 国内研究进展 |
| 2.2.1 空间分布模式 |
| 2.2.2 空间绩效评价 |
| 2.2.3 功能与路网的关联分析 |
| 2.3 研究述评 |
| 第三章 西安城市功能空间分布特征 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.2 城市功能空间分布的演变历程 |
| 3.2.1 工业主导的起步期 |
| 3.2.2 综合发展的过渡期 |
| 3.2.3 急速增长的加速期 |
| 3.2.4 演替进化的转型期 |
| 3.3 城市功能空间分布的现状特征 |
| 3.3.1 集聚显着性 |
| 3.3.2 复杂圈层性 |
| 3.3.3 分布差异性 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 西安城市功能空间分布评价 |
| 4.1 分析框架 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 线密度分析 |
| 4.2.2 相关性分析 |
| 4.2.3 空间自相关分析 |
| 4.3 路网密度空间分布特征 |
| 4.3.1 双核心圈层特征 |
| 4.3.2 不规则递减特征 |
| 4.4 城市功能空间分布评价结果分析 |
| 4.4.1 综合评价 |
| 4.4.2 功能合理空间 |
| 4.4.3 功能拥挤空间 |
| 4.4.4 功能低效空间 |
| 4.5 影响因素 |
| 4.5.1 社会经济助推功能空间分布的演变 |
| 4.5.2 制度政策引导功能空间格局的发展 |
| 4.5.3 历史遗址丰富城市功能空间的构成 |
| 4.5.4 交通系统影响城市功能要素的集聚 |
| 4.5.5 旧城改造推动功能空间分布的更新 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 西安城市功能空间分布优化 |
| 5.1 优化原则 |
| 5.1.1 绩效最优原则 |
| 5.1.2 互动平衡原则 |
| 5.1.3 公平效率原则 |
| 5.2 优化策略 |
| 5.2.1 功能拥挤空间 |
| 5.2.2 功能低效空间 |
| 5.3 实证研究 |
| 5.3.1 拥挤空间——大兴新区功能配置优化 |
| 5.3.2 低效空间——青龙寺周边城中村优化 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（10）基于遗传算法的沈抚新城低碳空间格局研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 论文的研究目的、意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外低碳城市相关研究 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国外低碳城市实践现状 |
| 1.3.3 国内研究现状 |
| 1.3.4 国内低碳城市实践现状 |
| 1.3.5 国内外研究现状评述 |
| 1.4 研究内容的方法与框架 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 论文技术路线 |
| 第二章 相关理论与方法 |
| 2.1 低碳城市相关理论 |
| 2.1.1 低碳产业系统规划研究 |
| 2.1.2 低碳生活消费模式研究 |
| 2.1.3 低碳空间系统规划研究 |
| 2.1.4 低碳基础设施规划研究 |
| 2.1.5 低碳规划技术方法研究 |
| 2.1.6 低碳规划政策制度研究 |
| 2.2 遗传算法相关理论 |
| 2.2.1 遗传算法概述 |
| 2.2.2 遗传算法优化特点 |
| 2.2.3 遗传算法优缺点 |
| 2.2.4 基本遗传操作 |
| 2.2.5 遗传优化算法在城市规划实践中的应用 |
| 2.3 沈抚新城低碳空间及低碳评价框架 |
| 2.3.1 沈抚新城低碳空间驱动力分析 |
| 2.3.2 沈抚新城低碳空间指标框架 |
| 第三章 沈抚新城空间发展现状分析 |
| 3.1 沈抚新城基本概况 |
| 3.1.1 区位概况 |
| 3.1.2 自然条件现状 |
| 3.1.3 道路交通现状 |
| 3.1.4 城镇体系现状 |
| 3.1.5 产业空间现状 |
| 3.1.6 研究范围界定 |
| 3.1.7 人口规模预测 |
| 3.1.8 用地规模预测 |
| 3.2 沈抚新城现状分析 |
| 3.2.1 沈抚新城土地利用现状 |
| 3.2.2 沈抚新城现状用地特点 |
| 3.2.3 沈抚新城城区用地适宜性评价 |
| 3.2.4 沈抚新城用地敏感性分析 |
| 3.2.5 沈抚新城现状生态格局总结 |
| 3.3 低碳空间出行调查研究 |
| 3.3.1 出行距离与出行方式调查研究 |
| 3.3.2 出行频率调查研究 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 沈抚新城低碳空间优化模型构建 |
| 4.1 低碳空间优化的目标和原则 |
| 4.1.1 模型优化思路 |
| 4.1.2 模型构建步骤 |
| 4.1.3 低碳空间优化的目标 |
| 4.1.4 低碳空间优化的原则 |
| 4.2 数据预处理 |
| 4.2.1 用地单元划分 |
| 4.2.2 单元土地数据提取 |
| 4.2.3 属性数据输出 |
| 4.3 低碳空间优化模型的构建 |
| 4.3.1 模型的选取 |
| 4.3.2 决策变量的选取 |
| 4.3.3 构建目标函数 |
| 4.3.4 构建约束条件 |
| 4.4 遗传算法与GIS耦合的低碳空间优化配置 |
| 4.4.1 遗传算法的运算流程设定 |
| 4.4.2 遗传算法编码框架设计 |
| 4.4.3 初始种群设定 |
| 4.4.4 模型适应度函数确定 |
| 4.4.5 模型遗传算子选择 |
| 4.4.6 迭代终止条件设定 |
| 4.4.7 空间配置优化结果输出 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 沈抚新城低碳空间优化 |
| 5.1 空间优化结果与分析 |
| 5.1.1 低碳空间优化结果 |
| 5.1.2 优化结果的分析 |
| 5.2 基于遗传算法的低碳空间格局优化 |
| 5.2.1 低碳城市土地利用结构优化 |
| 5.2.2 低碳城市交通体系优化 |
| 5.2.3 低碳城市水系系统优化 |
| 5.2.4 低碳城市绿地系统优化 |
| 5.2.5 低碳城市产业系统优化 |
| 5.3 沈抚新城低碳型土地利用规划的实施配套措施 |
| 5.3.1 建立低碳型的土地利用模式 |
| 5.3.2 行政管理措施 |
| 5.3.3 经济、技术等其他手段 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附件1 |
| 附件2 |
| 附件3 |
| 附件4 |
| 附件5 |
| 附件6 |
| 作者简介 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
四、遗传算法在城市土地功能配置规划中的应用（论文参考文献）
- [1]基于数据驱动的杭州萧山区公共中心体系认知与优化研究[D]. 阮一晨. 浙江大学, 2021(01)
- [2]基于遗传算法的安东高铁新区核心区用地功能布局研究[D]. 王晓爽. 沈阳建筑大学, 2021
- [3]土地利用适宜性分析与规划问题的混合启发式算法求解研究[D]. 李娟. 桂林理工大学, 2021(01)
- [4]浦东新区用地布局低碳化策略研究[D]. 陈军腾. 西安建筑科技大学, 2021(01)
- [5]城市轨道交通站点周边土地利用多目标优化建模研究[D]. 阮泽景. 北京交通大学, 2021(02)
- [6]无线充电模式下城市电动公交充电设施选址与线网优化问题研究[D]. 陈刚. 长安大学, 2021(02)
- [7]雄安新区建设对北京市土地利用时空格局演变的影响[D]. 韩赜. 中国地质大学(北京), 2020(04)
- [8]城市轨道交通线网定量生成模型研究[D]. 柴树山. 北京交通大学, 2020(03)
- [9]基于路网密度的城市功能空间分布评价及优化研究 ——以西安市为例[D]. 孙圣举. 西北大学, 2020(02)
- [10]基于遗传算法的沈抚新城低碳空间格局研究[D]. 李振兴. 沈阳建筑大学, 2017(08)