Många resursfördelningsfrågor, t.ex. markanvändning eller bevattningsplanering, kräver input från omfattande rumsliga databaser och innebär komplexa beslutsproblem. Stödsystem för rumsliga beslut är utformade för att göra dessa frågor mer öppna och för att stödja utformning och utvärdering av alternativ för resurstilldelning. Den senaste utvecklingen i denna del fokuserar på utformningen av fördelningsplaner som använder matematiska optimeringsmetoder. Dessa tekniker, som ofta kallas MCDM-teknik, stöter på numeriska problem när de ställs inför den höga dimensionaliteten i rumsliga tillämpningar. I den här artikeln visar vi hur simulerad glödgning, en heuristisk algoritm, kan användas för att lösa högdimensionella icke-linjära optimeringsproblem för multi-site markanvändning allokering (MLUA) problem. Optimeringsmodellen minimerar både utvecklingskostnaderna och maximerar den rumsliga kompaktiteten i markanvändningen. Kompaktitet uppnås genom att ett icke-linjärt grannskapsmål läggs till den objektiva funktionen. Metoden tillämpas framgångsrikt på en fallstudie i Galicien, Spanien, med hjälp av en SDSS för att stödja återställandet av ett tidigare gruvområde med ny markanvändning.
Författarna i REF föreslog en heuristisk simulerad glödgningsalgoritm, som kan användas för att lösa högdimensionella icke-linjära optimeringsproblem för multi-site land use allocation (MLUA) problem.
Using simulated annealing for resource allocation
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Geographical Information Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}