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內容簡介

　　《智能式GIS與空間優化》提齣較完整的智能式GIS的概念，並係統地介紹智能式GIS的實現方法。首先對人工智能的發展曆史進行迴顧，探討人工智能與GIS的內在聯係，介紹人工智能的基本原理、方法以及應用領域，對人工智能的一般算法進行描述。
　　《智能式GIS與空間優化》的特色是詳細地介紹空間知識發現、地理模擬、空間優化與決策三大方嚮的研究內容，建立較完整的基於點、綫和麵的空間優化模型，提齣模擬與優化耦閤的實現方法，並初步設計基於耦閤的地理模擬優化係統。
　　《地理信息係統理論與應用叢書：智能式GIS與空間優化》以城市演變、土地利用變化以及地理空間分異等復雜地理現象的模擬為例，探討基於多種人工智能算法（包括遺傳算法、神經網絡算法、蟻群智能算法、人工免疫係統）的智能元胞自動機和多智能體在城市演變規律等方麵的應用，並詳細介紹遺傳算法、粒子群算法、蟻群智能算法和地理元胞自動機等人工智能算法與GIS的集成研究，及其在基礎設施選址與空間優化等復雜問題中的應用。
　　《地理信息係統理論與應用叢書：智能式GIS與空間優化》適閤於從事GIS的高校教師和科研所研究人員；GIS專業以及城市規劃等相關專業的研究生；計算機應用科學專業的研究生；參加GIS研究生入學考試的學生。

作者簡介

　　黎夏，中山大學教授。1983和1986年於北京大學分彆獲學士和碩士學位、1996年於香港大學獲博士學位。為著名國際刊物International Journal of Cengraphkal Inforrnafion Science、Computers、Environment and Urhan Systems、Environment and Planning編委。對城市擴張與農田流失、土地利用變化模擬與優化進行瞭係統研究。針對資源環境復雜多變的特點，係統地將智能化方法引入到地理模擬優化模型中。建立瞭以過程為核心的地理模擬優化係統（CeoSOS）理論框架及實現方法。共發錶200多篇學術論文，這些研究成果發錶在地理學報、中國科學、Internationnal Journal of Geographical Information Science等刊物上，其中在UCIS發錶和接納論文共13篇。
　　
　　劉小平，中山大學副教授，“百人計劃”引進人纔，教育部新世紀人纔支持計劃人選者。主要從事地理模擬、空間智能及優化決策方麵的研究，先後完成50多篇論文，SCI收錄21篇，EI收錄4篇，齣版專著2部。2009年獲得第十屆全國青年地理科技奬，為該次獲奬者中*年輕的地理科技工作者。
　　
　　李少英，中山大學管理學院博士。研究方嚮為CIS與決策支持，主要從事空間智能及優化決策方麵的研究，代錶作包括“城市軸嚮擴展時空過程模型與測度”等論文。

目錄

前言

第1章 智能式GIS的提齣
1．1 GIS概述
1．1．1 GIS的定義
1．1．2 GIS的組成
1．1．3 GIS的基本功能
1．1．4 GIS的發展
1．2 智能式GIS的提齣
1．3 智能式GIS的定義
1．4 智能式GIS的發展前景
參考文獻

第2章 計算機人工智能
2．1 人工智能的概述
2．1．1 人工智能的定義
2．1．2 人工智能的研究目標
2．1．3 人工智能的主要成就
2．1．4 人工智能對社會各領域的影響
2．2 人工智能的發展曆史
2．2．1 人工智能誕生的曆史背景
2．2．2 人工智能的誕生
2．2．3 人工智能的發展
2．3 人工智能的發展現狀和展望
2．4 人工智能的基本原理和方法
2．5 人工智能主要應用領域
2．5．1 自動定理證明
2．5．2 模式識彆
2．5．3 專傢係統
2．5．4 機器學習
2．5．5 智能決策支持係統
參考文獻

第3章 人工智能一般算法
3．1 人工神經網絡
3．1．1 BP神經網絡
3．1．2 Hopfield神經網絡
3．2 遺傳算法
3．2．1 概述
3．2．2 遺傳算法的基本組成
3．3 免疫算法
3．3．1 自然免疫係統簡介
3．3．2 免疫算法
3．4 群體智能算法
3．4．1 粒子群優化算法
3．4．2 蟻群算法
參考文獻

第4章 GIS與人工智能的結閤
4．1 GIS有關應用領域
4．1．1 城市與區域規劃
4．1．2 資源管理與利用
4．1．3 環境監測與保護
4．1．4 商業規劃與分析
4．2 GIS與人工智能結閤的必要性和可行性
4．2．1 空間知識分析智能化
4．2．2 地理模擬智能化
4．2．3 空間優化與決策的智能化
4．3 人工智能在GIS中的研究熱點
4．3．1 專傢係統與GIS
4．3．2 進化計算與GIS
4．3．3 神經計算與GIS
參考文獻

第5章 智能式GIS與空間知識發現
5．1 基於數據挖掘的元胞自動機與空間知識發現
5．1．1 數據挖掘及地理元胞自動機
5．1．2 實驗區及空間數據
5．1．3 CA轉換規則的自動挖掘
5．1．4 模擬結果及檢驗
5．1．5 結論
5．2 基於生物群集智能優化的遙感分類方法
5．2．1 粒子群算法的基本原理
5．2．2 基於粒子群的遙感分類方法
5．2．3 影像分類實驗
5．2．4 結論
5．3 基於蟻群智能的遙感分類方法
5．3．1 蟻群算法的基本原理
5．3．2 基於蟻群智能的遙感分類模型
5．3．3 影像分類實驗
5．3．4 結論
參考文獻

第6章 智能地理模擬與優化
6．1 地理模擬工具：元胞自動機和多智能體
6．1．1 元胞自動機
6．1．2 多智能體係統
6．2 基於CA的智能元胞自動機與城市模擬
6．2．1 基於GA的CA模型參數獲取及城市形態調控模擬
6．2．2 模型應用及結果分析
6．2．3 結論
6．3 基於ANN的智能元胞自動機與土地利用變化模擬
6．3．1 基於ANN和GIS的CA模型
6．3．2 應用及模擬結果
6．3．3 結論
6．4 基於ACO與元胞自動機的智能式地理模擬
6．4．1 基於蟻群智能算法的地理元胞自動機
6．4．2 基於蟻群智能的地理元胞自動機
6．4．3 模型應用及結果
6．4．4 模型驗證與對比
6．4．5 結論
6．5 基於AIS的智能元胞自動機與規劃情景模擬
6．5．1 AIS的基本原理
6．5．2 AIS自動獲取CA的轉換規則
6．5．3 基於AIS和元胞自動機的城市規劃模型
6．5．4 模型應用及結果
6．5．5 珠江三角洲城市群的規劃情景模擬
6．5．6 結論
6．6 基於分析學習的智能元胞自動機與城市演變模擬
6．6．1 邏輯迴歸模型
6．6．2 分析學習模型
6．6．3 應用及模擬結果
6．6．4 驗證
6．6．5 結論
6．7 基於多智能體的地理空間分異現象模擬
6．7．1 基於多智能體的居住空間分異模型
6．7．2 實現與模擬結果
6．7．3 結論和討論
6．8 基於多智能體的土地利用空間格局演變模擬
6．8．1 基於多智能體的城市土地利用變化模擬模型
6．8．2 模型及應用
6．8．3 模型的檢驗
6．8．4 結論
參考文獻

第7章 空間優化與決策
7．1 智能式GIS與空間點狀地物優化
7．1．1 基於城市擴張模擬的基礎設施優化模型
7．1．2 基於GA的空間優化模型
7．1．3 基於GA的農田生物質能集約利用優化模型
7．1．4 基於ACA（蟻群智能算法）的大區域優化選址模型
7．1．5 基於PSO（粒子群算法）的區域選址優化模型
7．2 智能式GIS與空間綫狀地物優化
7．3 智能式GIS與空間麵狀地物優化
7．4 基於耦閤的地理模擬優化係統
7．4．1 引言
7．4．2 地理模擬優化係統
7．4．3 結論
參考文獻

彩圖

前言/序言

　　自從地理信息係統（Geographical Information System，GIS）於20世紀60年代在加拿大誕生以來，GIS技術經曆瞭40多年的快速發展。GIS從原來局限於土地測繪等政府部門的小範圍應用，到現在被各學科、各行業部門和企業的廣泛使用。其發展趨勢也經曆瞭從強調“係統”本身的功能，到強調推動技術發展的“科學”，到現在的為大眾普及“服務”的側重點的轉移。
　　但是，隨著GIS在地理學及其他領域應用的深入，對GIS的空間分析功能提齣瞭更高的要求。由於空間信息的日益豐富和空間決策問題的日益復雜，在GIS的應用中，我們遇到瞭許多新的睏難和障礙。首先，GIS儲存瞭大量的空間數據，隱藏瞭許多有用的信息，需要高級的空間分析工具纔能提取齣這些有用信息；另外，GIS不僅應該提供簡單的查詢和顯示的功能，也應該提供對許多地理過程進行深入分析的工具，包括解決復雜的資源配置和優化等問題。許多地學現象屬於動態的復雜係統，地理係統的復雜性導緻地理問題具有非綫性、不確定性和模糊性等特徵。地理係統的動態性決定瞭地理實體和地理現象都不是一成不變的，而是隨著時間、空間的變化而不斷變化。而且導緻這些變化的影響因子具有很大的不確定性，很難用嚴格的數學公式和有規律的規則來錶示。傳統的GIS通過對地理數據的處理、分析和模擬，能夠解決復雜地理問題中確定性的問題。但是無法解決地學中的非綫性、不確定性和模糊性的問題。因此，僅靠傳統的GIS方法處理復雜地理空間問題，具有很大的局限性，無法解決動態復雜係統多因素、多層次以及非綫性的問題。
　　近年來，人工智能獲得瞭迅速的發展，在許多科學領域取得瞭豐碩的成果，已發展成為一門極具挑戰性、得到廣泛重視和普遍認可並具有廣闊發展前景和應用潛能的學科。我們認為，人工智能與GIS結閤起來，必定會大大提高目前GIS空間分析的能力，為對許多復雜的非綫性自然係統的分析提供瞭重要的分析工具。因此，我們嘗試在智能式GIS方麵進行瞭係統的研究，提齣瞭較完整的智能式GIS的概念及實現方法。在書中，我們提到瞭GIS應用的三大前沿方嚮，包括空間知識發現、地理模擬以及空間優化與決策，這三個方嚮的應用研究能夠涵蓋地理學中許多復雜的空間問題。首先，空間知識發現就是從海量數據中自動挖掘齣有用信息，並對這些信息進行空間分析，從而找齣相關的地理知識和地理規律。在當今空間數據呈爆炸式增長的時代，空間知識發現在GIS應用中具有非常重要的地位，它是獲取新的地理知識和地理規律的重要途徑，也是解決復雜空間決策問題的前提和重要依據。另外，地理模擬係統是探索和分析地理現象的格局形成和演變過程的有效工具，能夠幫助揭示復雜地理動態現象的形成規律並對其發展方嚮及演化過程進行有效的預測，在城市擴張、土地利用變化、環境管理和資源的可持續利用等研究中得到廣泛的應用。而空間優化與決策也是當今GIS應用一個非常重要的方嚮，它是資源環境管理、規劃和利用需要解決的問題。
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