基于遗传算法的土地利用优化:NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ的对比研究

编号 zgly0001747761

文献类型 期刊论文

文献题名 基于遗传算法的土地利用优化:NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ的对比研究

作者 王昊煜  高培超  谢一茹  宋长青  王元慧 

作者单位 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室  北京师范大学地理科学学部地理数据与应用分析中心 

母体文献 生态学报 

年卷期 2023,43(2)

页码 639-649

年份 2023 

分类号 TP18 

关键词 土地利用  NSGA-Ⅱ  NSGA-Ⅲ  对比  遗传算法 

文摘内容 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。