随着对土地利用变化模拟研究的深入,基于多智能体系统的土地利用/覆被变化(multi-agent system models of land-use/cover change,简称MAS-LUCC)模型得到了学者越来越多的关注。本文在简单回顾土地利用/覆被变化(land-use and land-cove...随着对土地利用变化模拟研究的深入,基于多智能体系统的土地利用/覆被变化(multi-agent system models of land-use/cover change,简称MAS-LUCC)模型得到了学者越来越多的关注。本文在简单回顾土地利用/覆被变化(land-use and land-cover change,简称LUCC)建模技术和方法的基础上,结合多智能体建模方法在土地利用变化研究中的实证案例,讨论在土地利用变化研究领域中多智能体模型(multi-agent system model,简称MAS)的优势与技术难点,并着重对MAS-LUCC模型参数的敏感性和模型的验证进行了探讨。结果表明,MAS-LUCC模型适用于异构条件下复杂的空间相互作用、分散建模及自主决策的研究。多智能体模型作为今后创建LUCC精细尺度模型的重要方法,应重点关注人类与环境的相互作用,优化智能算法,提高模型精度,拓展模型的应用范围。展开更多
文摘随着对土地利用变化模拟研究的深入,基于多智能体系统的土地利用/覆被变化(multi-agent system models of land-use/cover change,简称MAS-LUCC)模型得到了学者越来越多的关注。本文在简单回顾土地利用/覆被变化(land-use and land-cover change,简称LUCC)建模技术和方法的基础上,结合多智能体建模方法在土地利用变化研究中的实证案例,讨论在土地利用变化研究领域中多智能体模型(multi-agent system model,简称MAS)的优势与技术难点,并着重对MAS-LUCC模型参数的敏感性和模型的验证进行了探讨。结果表明,MAS-LUCC模型适用于异构条件下复杂的空间相互作用、分散建模及自主决策的研究。多智能体模型作为今后创建LUCC精细尺度模型的重要方法,应重点关注人类与环境的相互作用,优化智能算法,提高模型精度,拓展模型的应用范围。