《智能城市土地利用空间模拟》以城市规划和土地科学理论为基础，结合多智能体系统、地理信息科学、计算机科学以及智能计算的相关理论和技术，构建可以清晰表达城市土地利用行为主体决策时空显性特征的智能城市土地利用空间模拟系列模型，并以长株潭城市群核心区域--长沙市为例，开展了城市土地利用空间模拟与分析应用研究，从算法、建模到模拟几方面探讨了城市扩张、城市土地利用空间优化配置、农地非农化时空配置、优化选址等问题，以期更加深刻的理解与认识城市土地利用空间决策过程的非结构化问题，提高城市土地利用空间决策的科学性与合理性，为城市区域土地资源的合理配置与可持续利用提供先进的技术方法，为城市可持续发展提供决策支持。

　　2．4．3  MAS系统的主要研究内容
　　1）多智能体之间的通信
　　智能体之间的通信是实现智能体间相互作用和相互协作的基础。智能体间的通信涉及物理方式和通信语言的理解和生成等。如果智能体是异质的，如何将不同的知识转换成统一的、相互理解的通信语言也是一个重要的问题。当前有两种常用的通信语言设计方法：过程方法和声明方法。过程方法的思想是：通信能由过程指令的交换来模拟，设计过程需要接受者的信息，并且通信过程是单向的，而智能体的许多信息交换应该是双向的，因此过程方法在智能体之间的通信不适用。声明方法是通过定义、假设等声明语句的交换宋实现通信，代表性的通信语言是Neches定义的智能体通信语言（Agent communication language，ACL）。ACL由三部分组成：词汇、内部交换格式（b10wledge interchange format，rdF）言（knowledge query and manipulation language，KQML）。
　　2）多智能体的协调与协作
　　多智能体协调是指具有不同目标的多个智能体对其目标、资源等进行合理安排，以协调各自行为，最大程度地实现各自目标。多智能体协作是指多个智能体通过协调各自的行为，合作完成共同的目标。MAS系统可看做开放的分布式环境，其中一个智能体有时需要和其他智能体合作以构造复杂的规划，或完成本身不能单独完成的任务。
　　对于具有共同目标的MAS系统，现有的协商方法主要有合同网协议法（contract net protoc01）。智能体被动态分配为管理者和合作者两种角色。一个智能体接受一个新任务，从而成为管理者，负责任务的分配。其他智能体是合作者，对当前任务进行投标，表达对该任务的能力和意图。管理者根据所有投标者的承诺，将任务分配给最适合的投标者。基于BDI模型，研究者提出了联合意图、社会承诺、合理性行为等描述或约束智能体协作行为的形式化定义。
　　在MAS系统的协作过程中，往往贯穿着决策和学习的思想。以对策论为框架的多智能体交互和协作，具有完备的理论体系和推导公理，应用对策过程的形式化实现智能体的自动推理过程。马尔可夫对策以Nash平衡点作为协作的目标，从而将智能体协作过程的收敛性和稳定性引入智能体协作研究中。对策论中的许多理论都可以用于多智能体协作的框架。
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前言
第1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  研究进展
1．2．1  城市土地利用空间模拟模型研究进展
1．2．2  基于MAS的城市土地利用空间模拟模型研究进展
1。3  研究目标与内容
1‘3．1  研究目标
1．3．2  研究内容
参考文献
第2章  多智能体建模的基本原理
2．1  智能体的相关概念
2．1．1  智能体
2．1．2  环境
2．1．3  MAS系统
2．2  智能体的结构
2．2．1  思考型Agent结构
2．2．2反应型Agent结构
2．2．3  混合型．Agent结构
2．3  智能体的内部机制
2．3．1  智能体的学习和适应
2．3．2  智能体的评估和决策
2．4  多智能体建模
2．4．1  MAS系统的原理
2．4．2 MAS系统的构成
2．4．3  MAS系统的主要研究内容
2．4．4 MAS系统的启示
2．5  本章小结
参考文献
第3章  多智能体城市土地扩张模型及其应用
3．1  引言
3．2  多智能体城市土地扩张模型
3．2．1  模型概述
3．2．2  模型智能体及其决策规则
3．3  城市土地扩张模拟及其分析
3．3．1  研究区简介
3．3．2  数据处理
3．3．3  模型实现流程
3．3．4  模型运行参数确定
3．3．5  模型精度检验
3．3．6  2006—2015年长沙市区城市土地扩张预测
3．4  本章小结
参考文献
第4章  多智能体遗传算法城市土地利用空间优化配置模型及其应用
4．1  引言
4．2 MASGA模型
4．2．1  模型目标函数
4．2．2  模型算法
4．2．3  模型流程
4．3  城市土地利用空间优化配置模拟
4．3．1  研究区与数据
4．3．2  初始化土地利用网格
4．3．3  初始可行解的产生
4．3．4  智能体结构与决策参数确定
4．3．5  多智能体进化
4．3．6  长沙市城市土地利用空间优化配置结果
4．3．7  结果分析
4．4  本章小结
参考文献
第5章  多智能体微粒群算法城市土地利用空间优化配置模型及其应用
5．1  引言
5．2  MASPSO模型
5．2．1  模型目标函数及约束条件的数学表达
5．2．2  模型算法
5．2．3  模型流程
……
第6章  多智能体区域土地利用优化配置模型及其应用
第7章  多智能体农地非家化时空配置模型及其应用
第8章  多智能体交互式建设项目选址模型及其应用
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