专利名称：基于蚁群聚类模型的土地资源评价因子级别划分方法
技术领域：
本发明属于土地资源自动评价技术领域，特别是涉及ー种基于蚁群聚类模型的土地资源评价因子级别划分方法。
背景技术：
( I) 土地资源质量评价技术 随着21世纪的到来，人类面临的人口问题、粮食安全问题等诸多全球性问题日益严峻。我国作为人口大国，土地资源相对稀缺，如何合理利用土地，实现土地资源的可持续利用是当前迫切需要解决的问题。因此，采用科学的技术手段和方法对土地资源的质量进行评价，是促进土地资源合理利用的必要手段。根据联合国粮农组织FAO的定义，土地资源评价是指对土地针对特定的利用方式所表现出来的效果进行评估的过程，包括对土地的形态、土壌、植被、气候等方面属性进行质量综合鉴定，从而区分并比较不同土地利用方式对评价目标所表现出的适宜性程度。有关文献[I] FAO. Land Evaluation. Towards a revised framework. 2007.。在借鉴国外先进技术的基础上，我国已形成了包括针对农用地与建设用地的土地分等、定级、估价、土地适宜性评价、土地集约利用评价、土地退化评价等在内的符合当前国情需求的土地评价体系。在进行评价土地资源质量时，对土地资源质量有着显著影响的各种因素实体如商服中心、集贸市场、灌溉水源、道路网络等对象，被定义为“土地资源评价因子”(简称为“评价因子”)或“土地资源评价指标”。由于评价因子的规模(或大小)的差异将直接导致评价因子所具备的功能和作用存在差别，其对土地质量的影响的空间范围和強度也存在明显的不同，在进行评价因子分析时也需要进行区别对待。例如城镇土地资源评价中，大小和规模不同的商服中心、医院等服务设施，其所具备的功能和能提供的各类服务也不同，进而对土地资源质量的空间影响范围、作用方式和強度也各不相同。因此，在进行土地资源评价时，需要根据评价因子规模将其划分为若干级别，分别对不同级别的评价因子的空间影响范围和作用强度进行分析。有关文献[2]国家质量监瞀检验检疫总局.城镇土地分等定级规程(GB/T 18507-2001) [S].2001;有关文献[3]国土资源部.农用地定级规程(TD/T 1005-2004) [S]·2003。(2) 土地资源质量评价因子级别划分技术然而，目前有关土地评价因子级别划分的方法主要是根据带分级的评价因子规模指数，由土地评价专家根据自身经验人为将土地评价因子划分为若干级别。(注规模指数用于反映各因子对象对土地资源质量的影响程度，规模指数越大，则其对土地资源质量影响的强度越大。规模指数通常根据能够反应评价因子大小、规模的一系列指标综合计算得至IJ，其计算方法在相关的土地评价标准规范中都有较为详细的阐述，如城镇土地分等定级规程、农用地定级规程等，不是本发明的关注重点。)其缺点主要在于主观性太强，划分结果的科学性严重依赖于专家经验。因此，为了更加科学、合理的划分土地评价因子，进而为土地评价因子空间影响范围和強度分析提供准确的基础数据支持，必须开发出更为合理的土地评价因子级别划分方法。(3)蚁群聚类模型蚁群聚类模型是ー种对蚂蚁的墓地组织行为进行计算机模拟实现的智能算法，他可以实现对高维数据的自动聚类，因此被应用于数据挖掘领域。在自然界的蚂蚁种群中，单个的蚂蚁在旅行过程中会判断当前遇到对象和周围对象的差异并作出相应的举动将与周围对象不同的对象“拾取”搬走，同时将与周围对象相似的对象“放下”。通过蚂蚁的这种“拾取”和“放下”行为，最終实现了将相似对象归为ー类，不同对象分成多类的目的。蚁群聚类模型的这种机理十分接近于土地资源评价因子对象的分级策略，即将规模指数相近的对象分成ー级，不同的对象则划分到不同的级别中。目前尚未有将蚁群聚类模型应用于土地资源质量评价的相关技术出现。
发明内容
针对现有土地资源评价中评价因子级别划分方法的局限性，发明ー种智能化、自动化的基于蚁群聚类模型的土地资源评价因子级别划分方法。为科学合理的研究与分析评价因子对土地资源质量的影响提供准确的基础依据，为合理、可持续利用土地资源提供技术方法支持。本发明的技术方案为ー种基于蚁群聚类模型的土地资源评价因子级别划分方法，包括以下步骤步骤1，输入各评价因子对象的规模指数；步骤2，根据评价因子对象的数量N，构建ー个大小NXN的ニ维平面网格，并将各评价因子对象随机分配到ニ维平面网格上；步骤3，设置M只人工蚂蚁，并将M只人工蚂蚁随机分配到ニ维平面网格上，设置迭代次数为0，每只人工蚂蚁的状态标记为无负载；步骤4，对每只人工蚂蚁执行以下子步骤，步骤4. I，人工蚂蚁朝着随机的方向移动ー个网格；步骤4. 2，判断人工蚂蚁所在的当前网格内是否有评价因子对象，若有则直接进入步骤4. 3，若无则返回执行步骤4. I，直到遇到评价因子对象，进入步骤4. 3 ；步骤4. 3，判断人工蚂蚁的状态是否为无负载，若有负载，人工蚂蚁按概率Pd放下负载的评价因子对象，若人エ蚂蚁成功放下评价因子对象，将人工蚂蚁状态更改为无负载，否则人工蚂蚁保持负载的评价因子对象；所述概率Pd根据人工蚂蚁当前负载的评价因子对象与人工蚂蚁可视范围内周围网格的评价因子对象之间规模指数的相似度确定；若无负载，人工蚂蚁按概率Pp拾起当前网格内评价因子对象，若人エ蚂蚁成功拾取评价因子对象，将人工蚂蚁状态更改为有负载；所述概率Pp根据当前网格内的评价因子对象与人工蚂蚁可视范围内周围网格的评价因子对象之间规模指数的相似度确定；步骤5，所有人工蚂蚁分别朝着随机的方向移动ー个网格，其中状态为有负载的人エ蚂蚁按概率Pd放下评价因子对象，迭代次数加I;若某只人工蚂蚁成功放下评价因子对象，将人工蚂蚁状态更改为无负载；所述概率Pd根据人工蚂蚁当前负载的评价因子对象与人工蚂蚁可视范围内周围网格的评价因子对象之间规模指数的相似度确定；
步骤6，返回步骤4重复执行，直至迭代次数达到预设的迭代次数n，得到评价因子对象分级結果。而且，步骤4. 3和步骤5中，概率Pd的计算公式如下，
权利要求
1.一种基于蚁群聚类模型的土地资源评价因子级别划分方法，其特征是，包括以下步骤 步骤1，输入各评价因子对象的规模指数； 步骤2，根据评价因子对象的数量N，构建一个大小NXN的二维平面网格，并将各评价因子对象随机分配到二维平面网格上； 步骤3，设置M只人工蚂蚁，并将M只人工蚂蚁随机分配到二维平面网格上，设置迭代次数为O，每只人工蚂蚁的状态标记为无负载； 步骤4，对每只人工蚂蚁执行以下子步骤， 步骤4. 1，人工蚂蚁朝着随机的方向移动一个网格； 步骤4. 2，判断人工蚂蚁所在的当前网格内是否有评价因子对象，若有则直接进入步骤4.3，若无则返回执行步骤4. 1，直到遇到评价因子对象，进入步骤4.3 ; 步骤4. 3，判断人工蚂蚁的状态是否为无负载， 若有负载，人工蚂蚁按概率Pd放下负载的评价因子对象，若人工蚂蚁成功放下评价因子对象，将人工蚂蚁状态更改为无负载，否则人工蚂蚁保持负载的评价因子对象；所述概率Pd根据人工蚂蚁当前负载的评价因子对象与人工蚂蚁可视范围内周围网格的评价因子对象之间规模指数的相似度确定； 若无负载，人工蚂蚁按概率Pp拾起当前网格内评价因子对象，若人工蚂蚁成功拾取评价因子对象，将人工蚂蚁状态更改为有负载；所述概率Pp根据当前网格内的评价因子对象与人工蚂蚁可视范围内周围网格的评价因子对象之间规模指数的相似度确定； 步骤5，所有人工蚂蚁分别朝着随机的方向移动一个网格，其中状态为有负载的人工蚂蚁按概率Pd放下评价因子对象，迭代次数加I ;若某只人工蚂蚁成功放下评价因子对象，将人工蚂蚁状态更改为无负载；所述概率Pd根据人工蚂蚁当前负载的评价因子对象与人工蚂蚁可视范围内周围网格的评价因子对象之间规模指数的相似度确定； 步骤6，返回步骤4重复执行，直至迭代次数达到预设的迭代次数n，得到评价因子对象分级结果。
2.如权利要求I所述基于蚁群聚类模型的土地资源评价因子级别划分方法，其特征是步骤4. 3和步骤5中，概率Pd的计算公式如下，
3.如权利要求I所述基于蚁群聚类模型的土地资源评价因子级别划分方法，其特征是步骤4. 3中，概率Pp的计算公式如下，
全文摘要
一种基于蚁群聚类模型的土地资源评价因子级别划分方法，包括输入各评价因子对象的规模指数；根据评价因子对象的数量构建二维平面网格，并将各评价因子对象随机分配到二维平面网格上；设置人工蚂蚁，并将人工蚂蚁随机分配到二维平面网格上；迭代执行由人工蚂蚁分别按概率拾取评价因子对象和放下评价因子对象，得到评价因子对象分级结果。本发明能够自动进行评价因子对象分级，为促进土地资源的合理利用提供技术支持。
文档编号G06Q50/00GK102737346SQ201210233849
公开日2012年10月17日 申请日期2012年7月6日 优先权日2012年7月6日
发明者何建华, 刘殿锋, 刘耀林, 唐旭, 焦利民, 赵翔 申请人:武汉大学