چکیده:
ارزیابی و تخصیص چندهدفه کاربری اراضی، مسئله تصمیمگیری تخصیص منابع است که به ارزیابی مطلوبیت هر واحد سرزمین برای گزینههای مختلف کاربری اراضی میپردازد. هدف از این روش، دستیابی به تخصیص بهینه کاربریها و به حداکثر رساندن میزان تناسب بین آنها است. فشردگی و پیوستگی نیز از اهداف مهم در برنامهریزی کاربری اراضی برای دستیابی به پایداری میباشد، در طی فرآیند بهینهیابی، مشکل است که بدون در نظر گرفتن چنین هدفی راه حلهای منطقی استخراج شود. در این پژوهش با استفاده از الگوریتم کلونی زنبور عسل در نرم افزار متلب و در نظر گرفتن معیارهایی از جمله پیوستگی و مطلوبیت کاربریها، نسبت به تخصیص بهینه کاربری اراضی پرداخته شد. این الگوریتم شامل استراتژی مقدار دهی شبه تصادفی بر اساس اطلاعات برای ایجاد جمعیتهای اولیه و جستجوی محلی شبه تصادفی شامل کراس اور و جهش برای جستجوی همسایگی میباشد که هر دو به طور قابل توجهی کارایی و کیفیت جستجو در مناطق بزرگ را بهبود میدهد. به منظور بررسی کارایی، الگوریتم مورد استفاده با رویکرد MOLA در نرم افزار ایدریسی بر اساس میزان مطلوبیت هر کاربری و سنجههای سیمای سرزمین مقایسه گردید. نتایج نشان داد الگوریتم کلونی زنبور عسل در تخصیص کاربری اراضی ضمن ارائه نتایج مناسب برای معیار مطلوبیت، نتایج بسیار مناسب تری را از نظر پیوستگی و فشردگی لکههای کاربری اراضی ارائه داده است و میتواند به عنوان یک رویکرد مناسب در تخصیص بهینه کاربری اراضی به کار گرفته شود.
Introduction: As a serviceable tool for land-use management, the optimal allocation of land-use plays an important role in the full exploitation of land-use potential and maintenance of land–ecosystem balance. Land-use allocation is a spatial optimization problem that primarily involves the assignment of specific land activities to suitable land units through a spatial search to optimize land location and type.
Evaluation and multi-objective allocation of Land use is a resource allocation decision that evaluates the Suitability of each land unit for different land use alternatives. The purpose of this method is to achieve optimal allocation of land use and maximize the suitability between them. Compaction and continuity are also important goals in land use planning for sustainability. During the optimization process, it is difficult to extract logical solutions without considering such a goal.
Numerous methods have been employed to optimize land allocation. In the early stages, various mathematical methods, such as linear programming and integer programming, were commonly used. Recently, meta-heuristic algorithms have received more attention from scholars, and these methods, which include artificial neural networks (ANNs) , genetic algorithms (GA) , simulated annealing (SA) and ant algorithms, can effectively solve complex spatial optimization problems. Scholars have also applied other metaheuristic algorithms, including ant colony algorithms, artificial immune systems and particle swarm optimization (PSO) algorithms, for land-use allocation. Artificial bee colony (ABC) algorithm, which simulates the foraging behavior of honey bees, was conceived by Karaboga (2005). The ABC algorithm has been found to be effective and capable of producing good results at a low computational cost in both continuous and discrete domains.
Materials & Methods: In this study, using artificial bee colony (ABC) in MATLAB software, considering the continuity and compaction criterion was defined in land use allocation. This algorithm, consists of a information-based pseudorandom initialization method for initial solutions and pseudorandom search strategy consist of cross over and mutation for neighborhood searches. land-use allocation typically involves K types of land use in a study area that can be abstracted into two-dimensional raster data with R rows and C columns. Each cell (i,j) in the raster data can be assigned only one land-use type according to certain constraints, which typically involve multiple decision criteria. Where the weights of criteria can be obtained using the analytic hierarchy process (AHP) method. In order to evaluate the efficiency of this algorithm was compared with MOLA approach in the Idrisi software in terms of suitability, and landscape metrics assigned to each user.
Discussion of Results & Conclusions: The new approach consists of a information-based pseudorandom initialization method for initial solutions and pseudorandom search strategy for neighborhood searches; together, these methods substantially improve the search efficiency and quality when handling spatial data in large areas. The results showed that ABC in land use allocation, while presenting appropriate results for the amount of suitability for each land use, provided more suitable results in terms of Compaction and continuity of land use patches, and as an appropriate approach to allocate Optimal land use can be applied.
خلاصه ماشینی:
مرور منابع داخلی نشان دهنده تلاش محققان برای در نظر گرفتن معیار پیوستگی و فشردگی در تخصیص کاربری اراضی میباشد که از آن جمله میتوان به پژوهش های (٢٠١٣) Shayghan et al و (٢٠١٦ ,٢٠١٥) Kamyab et al اشاره نمود که معیار پیوستگی و فشردگی لکه ها را به عنوان یک هدف در بهینه سازی تخصیص کاربری اراضی با استفاده از الگوریتم ژنتیک مورد استفاده قرار داده اند.
(به تصویر صفحه مراجعه شود) شکل ١٠: نقشه تخصیص بهینه کاربری اراضی کشاورزی، مرتع داری ، شهری و صنعتی الف ) رویکرد سادهب - الگوریتم کلونی زنبور عسل Figure 10: Map of optimal allocation for agricultural, rangeland, urban and industrial landuse A) Simple approachB)Beecolonyalgorithm جدول ١- مقایسه دو روش از منظر مطلوبیت و سنجه هایبوم شناسی سیمای سرزمین هر کاربری Table 1- Comparison of two methods from the perspective of suitability and landscape ecology metrics for each landuse {مراجعه شود به فایل جدول الحاقی} نتیجه گیری همان طور که اشاره گردید یکی از نقاط ضعف رویکرد MOLA عدم در نظر گرفتن پیوستگی و فشردگی در تخصیص سرزمین به کاربری اراضی میباشد.