基于多目标遗传优化的等值区域图分级算法研究

摘要

基于多目标空间决策的观点研究等值区域图分级问题,提取并形式化表达了4个通用目标,即同级别内属性数据的相似性最好、级别问属性数据的差异性最大、分级结果空间分布的破碎度最小以及各级别面积的均衡性最好等准则.然后基于并行策略设计一种基于特殊岛模型的多目标遗传算法(SIM-MOGA),详细阐述其核心思想和编码策略、遗传算子设计、个体适应度评价以及群体多样性维护等关键点.最后,以湖北省城镇土地分等为例验证了SIM-MOGA模型的有效性.