專利名稱：：計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)和方法，諸如被設(shè)計成生成至少一個概念上的適于用戶定義的土地開發(fā)問題的解決方案。本發(fā)明可同等地應(yīng)用來規(guī)劃和開發(fā)單片和多片商業(yè)、混合使用和住宅土地場所。
背景技術(shù)：
：今天專業(yè)房地產(chǎn)開發(fā)商、公司、政府實體和其它評估土地的工程可行性、開發(fā)成本和投資目的所使用的方法是耗時的、不準確的和昂貴的。不幸地是，由于官僚政治復(fù)雜化加上土地使用分區(qū)、環(huán)境保護的要求、延長批準程序以及在令人想要的區(qū)域上土地的可用性和逐步升高的成本，使得當前的方法變得甚至更為復(fù)雜和昂貴。這個問題影響廣泛的土地使用者，包含例如，房地產(chǎn)開發(fā)商(辦公/工業(yè)、商用、零售、住宅)、擁有和使用房地產(chǎn)(公共/私有)的公司和政府實體(聯(lián)邦、州、縣、市)。對于上述每個用戶，評估土地場所用于開發(fā)的可行性通常涉及包含一個或多個建筑師、工程師和土地規(guī)劃師的土地開發(fā)團隊。許多這些團隊成員參與設(shè)計和規(guī)劃所考慮場所的預(yù)期用途。這個最初的規(guī)劃過程可能花費2天到4周的時間，通常產(chǎn)生帶有有限信息的單個示意性的草圖(例如，場所支持建筑物腳點(footprint)或建筑基地(lot)和必需的街道和/或停車基地？)。此時，大部分基于對項目的直覺和"內(nèi)心的感覺"，開發(fā)商將選擇對更準確評估規(guī)劃和預(yù)算可行性的附加規(guī)劃和工程簽訂合同。這個過程可能花費2周至16周和通常導(dǎo)致唯一一個選項，它基于設(shè)計師的經(jīng)驗但在任何方面都不是最優(yōu)化的。然后這個信息用于估計更準確的預(yù)算。常常要求時值工程將設(shè)計帶回到原5始預(yù)算之內(nèi)。這個過程花費2周至6周。直到規(guī)劃過程結(jié)束-有時在最初考慮這塊土地場所后的3-4個月，一般才確定出最終的預(yù)算。在購買所有權(quán)之前經(jīng)常必須出現(xiàn)上面的規(guī)劃過程，并要求以法律費用進行大量投資和保證金來保持所有權(quán)一段延長的時間。在這4至28周過程(平均16周)和相當可觀的費用以及丟失機會的風險之后，開發(fā)商必須基于一個不是最優(yōu)的設(shè)計選項，去評估購買和開發(fā)所有權(quán)的風險。不幸地是，上面概述的過程是復(fù)雜的，甚至由于許多涉及的群體之間的錯誤傳達和無法溝通而更負責，這常常導(dǎo)致壞的設(shè)計、壞的預(yù)算、意見不和、和壞的項目。本申請人認識到土地開發(fā)工業(yè)需要較大的范例改變，現(xiàn)在通過數(shù)學(xué)建模和計算硬件的改進來做到這一點是可能的。本發(fā)明的一個主要目的是通過能夠產(chǎn)生許多用于土地開發(fā)的優(yōu)化可選方案的虛擬工程系統(tǒng)一包含每個潛在解決方案的規(guī)劃、工程和預(yù)算一來確定出上面概述的問題。一般在最多24小時的周期內(nèi)實現(xiàn)這個計算過程。啟發(fā)式策略通過利用啟發(fā)式數(shù)學(xué)優(yōu)化方法，例如象進化算法(具有可能的例示，例如象遺傳算法、進化策略、進化規(guī)劃、遺傳規(guī)劃、和上述各項的組合及其成分)，本發(fā)明的速度和有效性是先進的。對于一定的子任務(wù)，也使用例如象線性規(guī)劃、混合整數(shù)規(guī)劃、分支定界這樣的數(shù)學(xué)規(guī)劃方法。簡明地說，進化算法(或"EA")是模仿生物進化作為問題解決策略的規(guī)劃技術(shù)。給出需要解決的具體問題，對EA的輸入是一組以某種形式編碼的、對那個問題的潛在的解決方案，和對每個候選者進行定量評估的稱為適合度函數(shù)(fitnessfunction)的度量。這些候選者可以是已知起作用的解決方案，EA的目的是改進它們，但更經(jīng)常的是隨機生成它們。從這些最初的候選解決方案中，通過稱為再現(xiàn)的過程，以更好的候選解決方案(根據(jù)它們的適合度測度)平均接收更多復(fù)本而較差的候選解決方案平均接收較少的復(fù)本的方式進行復(fù)制。此外，再現(xiàn)可以不是基于適合度(fitness)，而是相反可能從父代種群中完全隨機地選擇解決方案。通過再現(xiàn)產(chǎn)生的這些復(fù)本進入算法的下一代，然后經(jīng)歷被稱為變異和交叉(也被稱為重新組合)的隨機化的修改過程。在變異和交叉(常一起被稱為"變化算子")，再一次對新創(chuàng)立的解決方案進行定量評估以確定它們的適合度值。在適合度確定的這個步驟后，可以加入選擇步驟，這或者確定或者根據(jù)基于適合度的隨機化的過程-從后代種群中選擇更好的解決方案生存，同時拋棄較差的解決方案?？梢詫⑦@個選擇步驟僅應(yīng)用到后代，或應(yīng)用到父代和后代的聯(lián)合體。然后，重復(fù)這個過程。期望是每輪增加種群的平均適合度，因此通過數(shù)百輪或數(shù)千輪重復(fù)這個過程，能夠發(fā)現(xiàn)非常好的問題解決方案。
發(fā)明內(nèi)容因此，本發(fā)明的目的是提供計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)和方法，在一個示例性實施方式中可以自動地生成至少一個概念上的適合用戶定義的土地開發(fā)問題的解決方案。本發(fā)明的另一個目的是提供計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，在一個策略。根據(jù)一個進化算法，進化從完全隨機的個體種群開始并在各代中發(fā)生。在每一代中，對整個種群的適合度進行評估，多個個體從當前種群(基于它們的適合度)中隨機或確定性地選擇，修改(變異和/或重新組合)以形成新的種群，這或者總體或者部分成為算法下一個迭代的趨勢。在這個過程期間，種群的規(guī)?？梢员３植蛔?象在遺傳算法中的那樣)或可以變化(象在U，A)-或G+義)-進化策略中的那樣)。本發(fā)明的另一個目的是提供計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，在一個示例性實施方式中可以同時執(zhí)行土地規(guī)劃和工程。這項發(fā)明可以預(yù)先從土地規(guī)劃師和工程師的觀點考慮各種土地開發(fā)參數(shù)(例如場所規(guī)定、用戶約束、成本信息)，因此利用啟發(fā)式算法研究數(shù)千個選項以確定哪些選項是按照成本和/或收益所確定的最佳選項。本發(fā)明的另一個目的是提供計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，在示例性實施方式中可以對當前土木工程處理應(yīng)用啟發(fā)式問題解決策略，以使住宅和商業(yè)土地規(guī)劃和開發(fā)發(fā)生根本改變。本發(fā)明的另一個目的是提供計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，在一個示例性實施方式中可以縮短獲得包含成本信息的最終工程草案(完成的85%或更多)所花費的時間，在許多情形中從3-4個月縮短到小于24小時。本發(fā)明的另一個目的是提供計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，在一個示例性實施方式中，可以提供可通過web訪問的技術(shù)，它能夠保證用戶確定開發(fā)土地場所的成本最有效的方式。本發(fā)明的另一個目的是提供計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，在一個示例性實施方式中，它可以使土地開發(fā)問題可視化并提出最終的解決方案。本發(fā)明的另一個目的是提供計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，在一個示例性實施方式中可以給土地開發(fā)商在大約24小時(或更短的時間內(nèi))而不是在多個月的時間里直接獲取合格的信息。本發(fā)明的另一個目的是提供計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，在一個示例性實施方式中可以使開發(fā)土地場所所要求的最初投資資本達到本發(fā)明的另一個目的是提供計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，在一個示例性實施方式中可以降低工程成本。本發(fā)明的另一個目的是提供計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，在一個示例性實施方式中可以使與開發(fā)土地場所有關(guān)的風險降至最小。本發(fā)明的另一個目的是提供計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，在一個示例性實施方式中可以^使工程時間縮短到最小。本發(fā)明的另一個目的是提供計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，在一個示例性實施方式中可以有效地整合土地規(guī)劃和開發(fā)的創(chuàng)造性(美學(xué))和工程方面以獲得非常好的或甚至全局最優(yōu)的解決方案。本發(fā)明的另一個目的是提供計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，在一個示例性實施方式中可以使例如象成本和/或投資回報(ROI)這樣的金融措施最優(yōu)化。本發(fā)明的另一個目的是提供計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，在一個示例性實施方式中可以對土地開發(fā)問題生成多個"最優(yōu)不同的"解決方案，并且以能夠輸入到工程師現(xiàn)有的CAD/CAM系統(tǒng)并被該系統(tǒng)直接處理的".dwg"格式提供這些解決方案。本發(fā)明的另一個目的是提供計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，在一個示例性實施方式中可在獨立的PC機上使用，或可在網(wǎng)絡(luò)上使用。本發(fā)明的另一個目的是提供計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，在一個示例性實施方式中可以利用數(shù)字衛(wèi)星地形學(xué)。本發(fā)明的另一個目的是提供計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，在一個示例性實施方式中可以利用啟發(fā)式問題解決策略，其能夠同時處理許多參數(shù)。本發(fā)明的另一個目的是提供計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，在一個示例性實施方式中可以利用啟發(fā)式問題解決策略，其在局部最優(yōu)之上進行搜索。本發(fā)明的另一個目的是提供計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，在一個示例性實施方式中可以利用設(shè)計為能夠在具有許多局部最優(yōu)的空間之內(nèi)找出全局最優(yōu)-被稱為具有概率1的全局收斂性的屬性的啟發(fā)式問題解決策略。本發(fā)明的另一個目的是提供計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，在一個示例性實施方式中可以利用可應(yīng)用于包含信號最優(yōu)化和高速公路設(shè)計的流量工程的啟發(fā)式問題解決策略。本發(fā)明的另一個目的是提供計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，在一個示例性實施方式中可以利用可用于優(yōu)化建筑物和橋梁結(jié)構(gòu)設(shè)計的啟發(fā)式問題解決策略。下面通過提供計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)所公開的示例性實施方式中獲得本發(fā)明的這些和其它目的，使得設(shè)計成生成至少一個概念上的適合用戶定義的土地開發(fā)問題的解決方案。在一個實施方式中，該系統(tǒng)使用計算機可讀介質(zhì)和在介質(zhì)上被編碼的計算機程序。當在計算機上執(zhí)行時，該計算機程序可操作用于電子創(chuàng)立至少一個土地開發(fā)問題的候選解決方案。候選解決方案混合多個可應(yīng)用于未開發(fā)土地場所的開發(fā)中的工程測量。適合度函數(shù)基于候選解決方案的成本對它進行定量評估。這些適合度函數(shù)同樣也許包含一個或多個處罰分量，這些處罰分量說明候選解決方案違反一個或多個用戶定義的約束。啟發(fā)式問題解決策略處理候選解決方案的工程測量以獲得更加定量的適合土地開發(fā)問題的解決方案。例如象顯示監(jiān)視器、打印機、電子通信等等這樣的輸出裝置向用戶傳遞舉例說明適合土地開發(fā)問題的解決方案的文件。這里廣泛地定義了術(shù)語"規(guī)劃"來指示任何概念上的土地場所的開發(fā)。術(shù)語"未開發(fā)的土地場所"指的是這樣的場所，其可能有或可能沒有現(xiàn)有的結(jié)構(gòu)和/或工程架構(gòu)并且沒有根據(jù)概念上的本系統(tǒng)生成的適合解決方案被開發(fā)。術(shù)語"啟發(fā)式"廣泛地涉及任何利用適應(yīng)性、自學(xué)習或自適應(yīng)的技術(shù)(如反饋進化)以改善性能的問題解決策略。下面是啟發(fā)式問題解決策略的例子進化算法(例如象遺傳算法、進化策略、進化規(guī)劃、遺傳規(guī)劃和這些的變種)、模擬退火、微分進化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、爬山策略和螞蟻群體優(yōu)化、粒子群優(yōu)化和禁忌搜索。對于某些子任務(wù)，線性規(guī)劃、混合整數(shù)規(guī)劃和分支定界算法也被認為是啟發(fā)式算法。根據(jù)另一個示例性實施方式，例如象數(shù)字地形模型這樣的工具以三維空間數(shù)字表示未開發(fā)的土地場所。根據(jù)另一個示例性實施方式，計算機程序包括用于將工程測量概念上地定位在三維空間之內(nèi)的指令。根據(jù)另一個示例性實施方式，從包含但不限于暴風雨水系統(tǒng)、生活污水收集系統(tǒng)和飲用水系統(tǒng)的群中選擇工程測量。根據(jù)另一個示例性實施方式，輸出文件包括至少一個計算機生成的草案。根據(jù)另一個示例性實施方式，輸出文件進一步包括在工程測量逐條列出的成本清單。根據(jù)另一個示例性實施方式，文件通過全球通信網(wǎng)絡(luò)傳遞給用戶。在另一個實施例中，本發(fā)明是設(shè)計為生成至少一個概念上的適于用戶定義的土地開發(fā)問題的解決方案的計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)。處理器獲取未開發(fā)土地場所的土地開發(fā)約束條件。該系統(tǒng)進一步使用計算機可讀介質(zhì)和在介質(zhì)上被編碼的計算機程序。當計算機程序在計算機上執(zhí)行時，可操作用于創(chuàng)立土地開發(fā)問題的候選解決方案的種群。每個候選解決方案包含多個可應(yīng)用于未開發(fā)土地場所的開發(fā)的工程測量。處理器獲取包含每個工程測量的各個成本數(shù)據(jù)的成本模型。計算機程序包括用于處罰(或甚至拋棄)違反土地開發(fā)約束條件的不適合的解決方案。對于由于違反約束條件但還沒有立即拋棄的所有解決方案，使用適合度函數(shù)來基于工程測量的成本數(shù)據(jù)計算適合度分數(shù)。適合度函數(shù)使用各種成本措施和也可以使用各種處罰措施計算候選解決方案的適合度。啟發(fā)式問題解決策略處理各個選中的候選方案的工程測量以獲取增加的適合度分數(shù)，使得那些實現(xiàn)了增加的適合度分數(shù)的候選方案比較有可能被使用或甚至被確定性地選中以在下一個算法迭代中形成新的種群。計算機程序包括用于從多個適合的解決方案中選擇一組最優(yōu)不同的可替換解決方案。例如象顯示監(jiān)視器、打印機、電子通信等等這樣的輸出裝置用于向用戶傳遞舉例說明土地開發(fā)問題的最優(yōu)不同的可替換解決方案的文件。根據(jù)另一個示例性實施方式，處理器獲取未開發(fā)土地場所的用戶喜好。根據(jù)另一個示例性實施方式，計算機程序包括基于違反用戶喜好處罰候選解決方案的適合度分數(shù)的指令。然而在另一個實施例中，本發(fā)明是設(shè)計為生成至少一個概念上的適于用戶定義的土地開發(fā)問題的解決方案的計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃方法。該方法包含電子創(chuàng)立至少一個土地開發(fā)問題的候選解決方案的步驟。這些候選解決方案包括多個可用在未開發(fā)土地場所的開發(fā)的工程測量?；谄淇傮w適合度(它是依次由成本分量和處罰函數(shù)分量構(gòu)成的)定量地評估候選解決方案。然后使用啟發(fā)式問題解決策略來處理候選方案的工程測量以獲取更加定量的適合土地開發(fā)問題的解決方案。在獲取更適合的解決方案之后，將舉例說明適合土地開發(fā)問題的解決方案的文件輸出給用戶。簡要術(shù)語表下列術(shù)語表提供了本說明書中包括的一些術(shù)語的基本的定義/細胞自動機-通常在網(wǎng)格上，使用一組"細胞，，執(zhí)行某種全局任務(wù)的一群算法，其中每個細胞具有相同的局部性能。它們經(jīng)常被用于模仿例如象雨云中的沙?；蛩紊系囊@樣的自然力。交叉-根據(jù)進化算法，這指的是將兩個或多個個體的多個部分組合(在這種情形中是父代)以產(chǎn)生一個或多個新的個體(后代)的過程。Delauney三角剖分-在二維空間中用線連接點以獨特的和數(shù)學(xué)的方式產(chǎn)生三角形的方法。便利設(shè)施-具有可以考慮最優(yōu)化的特殊所有權(quán)的土地區(qū)域。通常地役權(quán)包含例如，樹木保護區(qū)域、輸電線、現(xiàn)有天然氣管道和水管和象小溪的自然元素。進化算法(EA)-以抽象的方式使用自然進化的概念來優(yōu)化對于通常復(fù)雜問題的解決方案的一群算法。下面參見圖22-25進行討論。進化算法的子集包含例如進化策略、遺傳算法、遺傳規(guī)劃和模擬退火。進化循環(huán)-按照進化算法所使用的迭代循環(huán)。進化策略-可以使用連續(xù)搜索空間的進化算法子集，一般更多地依賴變異而不是交叉，和經(jīng)常使用步驟大小的適合策略以進化參數(shù)和增加性能。適合度(函數(shù))-個體的適合度定義個體在種群中的等級，且具有個體被選擇用于配對的概率。適合度函數(shù)是計算個體適合度的函數(shù)。啟發(fā)式-啟發(fā)式是幫助最優(yōu)化過程的假定的實現(xiàn)。布局解決過程(LayoutSolver)例如可以使用最小化人行道總是最小化成本的假定。個體-根據(jù)進化算法，這是進化的實體。對于適合度函數(shù)它也許由輸入?yún)?shù)構(gòu)成的。最新創(chuàng)立的個體一般被稱為"后代"和被選擇用于配對的個體一般被稱為"父代"。迭代循環(huán)-進行一系列可能的選項或解決方案的循環(huán)。多塊商業(yè)-多塊商業(yè)場所可能是開發(fā)多個商業(yè)建筑物的場所。這些建筑物可能連接起來。同樣，具有不同樓層作為單個建筑物分離的部分的該建筑物經(jīng)常被稱為"多塊，，的。變異-個體的小的變化。在利用交叉或普通復(fù)制生成個體之后經(jīng)常會發(fā)生的事情。小生境-不但在種群中優(yōu)化出最佳的解決方案，而且保持種群的多樣性的方法。這生成所謂的"最優(yōu)不同的"解決方案，是一群全部都是局部最優(yōu)的不同解決方案。最優(yōu)不同-最優(yōu)不同的解決方案是在它的搜索空間的鄰域中"最佳，，的解決方案。那意味著一組最優(yōu)不同的解決方案不僅顯示整個搜索空間中的最佳解決方案，而且顯示局部最優(yōu)的解決方案的延展。最優(yōu)化—試圖求出搜索問題中的最優(yōu)解的過程。在一個實施方式中，最優(yōu)過程是試圖求出使土地開發(fā)成本最優(yōu)的最佳布局、等級和效用規(guī)劃。利用仿真進行成本的計算。仿真-將數(shù)學(xué)規(guī)則應(yīng)用到模仿真實世界過程的行為的過程。在本情形中，可以朝著"模仿，，場所的結(jié)構(gòu)和計算這個結(jié)構(gòu)的成本對仿真進行調(diào)整。單塊商業(yè)—單塊商業(yè)場所是只開發(fā)一棟建筑物的場所。具體實施例方式此后將參照附圖更完整的描述本發(fā)明，在附圖中示出的是本發(fā)明13的一個或多個示例性實施方式。然而，這項發(fā)明可以以許多不同的形式具體化且不應(yīng)當解釋為限于這里所公開的實施例；更確切地說，提供的這些實施例使得這個公開是可操作的、可行的和完整的。同樣的數(shù)字在附圖中涉及同樣的元素。正如這里所使用的，冠詞"a，，的意思是指包含一項或多項。在意欲表示僅一項的情況下，使用"一"或類似的語言。盡管這里使用指定的術(shù)語，但是僅以一般性的和描述性的意義使用它們，而不是用于限制的目的。除非這里有另外特別地定義，意欲給予這樣的術(shù)語以它們不與應(yīng)用于相關(guān)工業(yè)的一致的廣泛普通和習慣意義，且并不是對此后這里所描述的任何指定實施例的限制。對于優(yōu)點、收益、不希望的結(jié)果、或本發(fā)明的可操作性的任何提及并不意味著斷言本發(fā)明先前已經(jīng)變?yōu)閷嵺`或斷言已經(jīng)執(zhí)行任何測試。在示例性實施方式中，本系統(tǒng)在利用與主機服務(wù)器通過例如象因特網(wǎng)這樣的計算機網(wǎng)絡(luò)通信的客戶機裝置的環(huán)境中工作。在其它的實施例中，可以4吏用其它的計算才幾網(wǎng)絡(luò)，例如廣域網(wǎng)(WAN)、局域網(wǎng)(LAN)、或內(nèi)部網(wǎng)。主機服務(wù)器可以包括處理器和例如象隨機訪問存儲器(RAM)這樣的計算機可讀介質(zhì)。處理器可操作用于執(zhí)行一定的啟發(fā)式問題解決程序和其它存儲在內(nèi)存中的計算機程序指令。這樣的處理器可以包括微處理器(或任何其它的處理器)和同樣可以包含例如，顯示裝置、數(shù)據(jù)存儲裝置、光標控制裝置、和/或這些元件的任何組合、或任意數(shù)量的不同元件、外圍設(shè)備和其它裝置。這樣的處理器也可以與其它存儲計算機程序指令的計算機可讀介質(zhì)通信，使得當處理器執(zhí)行所存儲的指令時，處理器執(zhí)行這里所描述的步驟。本領(lǐng)域的技術(shù)人員也將認識到這里所描述的示例性環(huán)境并不意味著限制本系統(tǒng)的應(yīng)用，且在不背離本發(fā)明的范圍的情況下可以使用可替換的環(huán)境。各種合并到本系統(tǒng)且在這里討論的問題解決程序利用來自數(shù)據(jù)存儲裝置的數(shù)據(jù)作為輸入。在一個實施例中，數(shù)據(jù)存儲裝置包括電子數(shù)據(jù)庫。在其它的實施例中，數(shù)據(jù)存儲裝置可以包括電子文件、磁盤或其它數(shù)據(jù)存儲裝置。數(shù)據(jù)存儲裝置可以存儲工程和成本模塊、建筑代碼和規(guī)則、用戶數(shù)據(jù)和庫。數(shù)據(jù)存儲裝置也可以包含用于執(zhí)行本系統(tǒng)功能的其它項。在一個例子中，問題解決程序包括一個或多個啟發(fā)式問題解決策略(特別是，例如象進化策略、遺傳算法、進化規(guī)劃、遺傳規(guī)劃和啟發(fā)式這樣的進化算法)以解決由用戶定義的高級問題陳述-例如，基于成本對場所的土地開發(fā)進行優(yōu)化。通過計算機網(wǎng)絡(luò)將產(chǎn)生的最優(yōu)不同的解決方案傳輸?shù)娇蛻魴C裝置。然后用戶能夠決定哪一個適合的解決方案最好地滿足他或她的設(shè)計目。I.系統(tǒng)概要本系統(tǒng)使用被分為下面單獨討論的三個不同解決過程的優(yōu)化引擎。這些解決過程允許用戶只實現(xiàn)系統(tǒng)總體功能的所希望的部分的選項，且由此加速優(yōu)化過程。三個單獨的解決過程包含(a)規(guī)劃解決過程(b)分級解決過程(gradingsolver)(c)和效用解決過程說浙,^過在規(guī)劃解決過程進行場所的規(guī)劃；對場所加入停車空間、人行道、機動車道、公路和其它2D的特征。目的是在給定由用戶鍵入的所有規(guī)劃約束條件的情況下對場所的建筑物的位置進行優(yōu)化。》、效庫決雄分級解決過程在給定一定的固定規(guī)劃的情況下對場所提出的級別進行優(yōu)化，使得土方工程是可行和最優(yōu)的。這個解決過程考慮例如象最小和最大斜坡、護墻和圍欄這樣的用戶約束條件。效用解決過程效用解決過程對場所的管道和入口進行優(yōu)化。這個解決過程考慮包含管道大小、深度、表面上的水流和管道中的流的因素。A.不同的用途三個解決過程可以不但單獨使用，而且也可以堆疊起來組合二個或所有三個以獲取更詳細的信息。將解決過程堆疊起來影響優(yōu)化的復(fù)雜性，因此影響計算一個或多個"好的解決過程"的速度。對于所添加的復(fù)雜性，可以在線和離線地使用解決過程在線解決過程從瀏覽器窗口內(nèi)開始。在這個實施例中，在運行期間，用戶可以與解決過程進行交互，且可以將不同的解決方案的進化或計算可視化。離線解決過程從向服務(wù)器區(qū)發(fā)送請求開始。在這個實施例中，當請求已經(jīng)完成時，將優(yōu)化的結(jié)果發(fā)送回用戶。因為將解決過程堆疊起來增加優(yōu)化的復(fù)雜性，一般當在線時不將解決過程堆疊起來。在線運行可以被認為是"快速解決過程"或"仿真"。圖1舉例說明的是對在線和離線優(yōu)化/仿真的用戶訪問。在本文中的其它地方提供解決過程堆疊的詳細闡述。為了提升便攜性和由于計算的相對復(fù)雜性，系統(tǒng)可以利用例如象因特網(wǎng)這樣的全球通信網(wǎng)絡(luò)。為了在實施方式中使用該系統(tǒng)，用戶使用因特網(wǎng)瀏覽器并進行因特網(wǎng)訪問。用戶可以利用web界面建立項目并將數(shù)據(jù)存儲到主機數(shù)據(jù)庫中。利用web界面，用戶可以在少于5分鐘內(nèi)很快運行完成解決過程。這些很快的解決過程向用戶提供了高級信息，并可以用于解決基本的可行性和美學(xué)考慮。如果希望更詳細的信息，用戶可以從堆疊的解決過程請求離線解決方案。堆疊的解決過程解決方案為工程師提供更多的細節(jié)、成本和選項以在他們的場所規(guī)劃任務(wù)中使用。取決于在這樣的運行中使用哪些(堆疊)的解決過程以及所提交場所的大小和復(fù)雜性，通常運行時間可以在從10分鐘到24小時的范圍內(nèi)。B.堆疊解決過程正如上所提到的那樣，在本系統(tǒng)中存在將三個解決方案堆疊起來的不同方式。圖2示出的是不同解決過程的一般接口。有可以使用的6種不同的情景(l)只使用規(guī)劃解決過程(2)只使用分級解決過程(3)只使用效用解決過程(4)將規(guī)劃解決過程堆疊在分級解決過程上(5)將分級解決過程堆疊在效用解決過程上(6)使用規(guī)劃解決過程、分級解決過程和效用解決過程的完全的堆這些運行的情景中的每個要求不同的輸入和生成不同的輸出。一般來說，輸入涉及堆中的第一個解決過程、因此結(jié)果是堆中所有解決過程的結(jié)果的組合。如果堆疊兩個解決過程，第一個解決過程使用第二個作為"適合度函數(shù)"。這個概念將在下面進一步的討論。C.僅僅規(guī)劃解決過程常常進行由自身運行規(guī)劃解決過程以快速評估一定場所特性的一般美學(xué)或可行性。只鍵入給定場所的基本的信息，例如象所有權(quán)邊界和建筑物的，輪廓，規(guī)劃解決過程操作以確定建筑物的最佳位置，考慮停車空間的最小數(shù)目、機動車道、卡車回車道(如果需要)、地役權(quán)和其它用戶定義的二維約束條件。餘入-所有權(quán)邊界一建筑物輪廓-可選的二維約束條件(例如，地役權(quán)區(qū)域、機動車道需求、停車空間需求)射-基于停車空間的數(shù)目和鋪路區(qū)域求出最佳規(guī)劃。當這個解決過程作為快速解決過程在web界面中運行時，用戶也有與解決過程交互和移動建筑物的選項。當移動該建筑物時，規(guī)劃解決過程利用用戶選擇的每個新的位置對規(guī)劃很快地進行更新。在這個實施方式中，用戶可以很快地評估場所的可行性和建筑物的一般位置。因為例如象停車空間的數(shù)量或機動車道要求這樣的二維約束條件中的任何變化也引發(fā)規(guī)劃的更新，這個界面給用戶回答許多可行性問題的強有力工具，所述問題例如包含-在有建筑物選項A的場所能夠配備100個停車位嗎？—在有建筑物選項B的場所能夠配備100個停車位嗎？-在有建筑物A的場所能夠配備100個停車位、二個機動車道并且在該建筑物的后邊提供卡車通路嗎？-在有建筑物A的場所能夠配備100個停車位、二個機動車道、提供卡車通路，并安裝排水池嗎？圖4和圖5分別提供以前和以后規(guī)劃的例子。在規(guī)劃解決過程運行之前(圖4)，用戶必須鍵入場所全面的僅僅基本的特征，例如象所有權(quán)的界線、建筑物和地形學(xué)的數(shù)據(jù)。在運行規(guī)劃解決過程之后(圖5)，系統(tǒng)已創(chuàng)建停車線、停車區(qū)域、機動車通路、至建筑物的卡車車道和人行道。用戶可以通過為系統(tǒng)提供遵循的規(guī)則，控制所考慮規(guī)劃的選項，例力口-建筑物從所有權(quán)的界線退后150英尺?！诮ㄖ锖竺娌辉试S停車。-卡車通路必須60英尺寬。D.僅僅分級解決過程自身運行分級解決過程給出所提供的規(guī)劃的土地分割和土地填充成本的快速指示。在這個情景中，用戶鍵入例如象停車場斜坡的最小值、停車場斜坡的最大值、護墻高度的最大值等等這樣的分級約束。當進行這種優(yōu)化時，該系統(tǒng)考慮提升/降低土地的總體分級，哪一個地方放置護墻、哪一個地方需要位于路邊、對于停車合適的斜坡以及其它相關(guān)分級問題。然后分級解決過程考慮規(guī)劃指定的不同區(qū)域、讀取用戶定義的分級約束條件和對場所的分級規(guī)劃進行成本優(yōu)化。餘入；—完成規(guī)劃-三維現(xiàn)有的分級-規(guī)劃的分級約束條件-將場所分級(挖掘/填充)的單獨的單位成本射..-提出的三維分級-關(guān)于所提出的分級(除了效用成本)的成本報告對用戶通過web界面運行這個快速解決過程提供三維的分級瀏覽器，該瀏覽器允許他們觀看被積極分級的場所。圖6和7示出的是之前和之后3D分級仿真工具的圖像演示操作。這個工具可視化地舉例說明被分割/填充的土地、任何挖掘的巖石、護墻放置的地點、建造路邊的地方、機動車輛行駛的地方和其它的細節(jié)。系統(tǒng)所考慮的分級選項可以由用戶定制。用戶可以將規(guī)則鍵入直接對場所進行分級的系統(tǒng)。這樣的規(guī)則包含例如-指定最大的護墻高度-指示停車區(qū)域所允許斜坡的最小值和最大值為了進一步優(yōu)化分級計劃，分級解決過程和效用解決過程可以在堆疊的情景中運行以使得分級在其優(yōu)化的解決方案中考慮排水問題。E.僅僅效用解決過程效用解決過程生成優(yōu)化的包含入口、出水口、有效地進行場所排水所要求的排水計劃。通常運行堆疊在分級解決過程之下的效用解決過程。效用解決過程也可以通過自身在web界面上作為快速解決過程運行以提供關(guān)于美學(xué)和可行性問題的有價值的反饋。餘入'-充分完整的規(guī)劃-充分完整的提出的三維分級-規(guī)劃的效用約束-效用設(shè)計(管道/入口等等)的單位成本射..-三維效用計劃-效用計劃的成本報告圖8和9分別提供了來自效用解決過程的選項之前和之后的例子。圖8示出的是沒有提供任何效用設(shè)計的情況下規(guī)劃的場所。圖9示出的是在效用解決過程已經(jīng)完成了這個設(shè)計之后場所的樣子。圖10示出的是在圖中向用戶提供的細節(jié)。用戶可以通過將約束條件鍵入到系統(tǒng)中規(guī)定一定的效用設(shè)計?？赡芙⒌哪承┘s束條件包含—管道斜坡的最小值和最大值-每個管道的直徑的成本F.規(guī)劃+分級解決過程將規(guī)劃解決過程堆疊到分級解決過程的上面要求系統(tǒng)對每個生成的可行規(guī)劃進行分級。這允許用戶根據(jù)分級考慮最低成本的、可行的規(guī)劃。這運行的情景一般優(yōu)選用于只測量停車空間的數(shù)值或鋪路區(qū)域的大小。同樣保證具有可行的分級的場所被選擇為最佳的選項。由于大量的規(guī)劃/分級組合針對這種情景運行，堆疊的解決過程不僅返回最佳的規(guī)劃，而且返回5到10個"最優(yōu)不同的"提出的解決方案。在這種情形中，堆疊的解決過程返回具有可比較成本的不同的規(guī)劃可替換方法，使用戶更多地洞察關(guān)于解決土木工程問題的選項。餘入-所有權(quán)邊界—建筑物輪廓-三維現(xiàn)有分級-可選擇的二維約束條件(例如，地役權(quán)區(qū)域、機動車需求、停車空間需求)-規(guī)劃分級的約束條件-用于分級(挖掘/填充)場所的單獨的單位成本餘A:-5至10個最優(yōu)不同的解決方案。圖11和14舉例說明二個"最優(yōu)不同的"解決方案。席^才黃辨餘Af對每個岸法才黃，T"爽供7"/^逸資J:-帶有建筑物、所有權(quán)邊界、停車、機動車、地役權(quán)、池塘等等的完全場所規(guī)劃-完全三維的提議分級20-完全的HTML和Excel成本報告其概述了分級和規(guī)劃所提議的場所所產(chǎn)生的所有費用-完全.DWG文件，其帶有為每個規(guī)劃元素、分級的輪廓、土木工程所需要的文本細節(jié)所定義的分層-完全系統(tǒng)文件，其包含所有能夠反饋到系統(tǒng)中以進行進一步提煉的關(guān)于場所的相關(guān)細節(jié)圖11-16中提供詳細的解決方案輸出的框圖。這個堆疊的組合是離線運行且通常在1小時之內(nèi)運行。G.分級+效用解決過程將分級解決過程與效用解決過程進行組合要求分級解決過程考慮在排水計劃上分級的影響。如果分級變化，水也許以不同的方向或在場所中的區(qū)域流動。即使分級也許低廉，但這也許需要更昂貴的排水計劃。通過在分級優(yōu)化期間對不同的分級運行效用解決過程，效用解決過程可以在對于解決可能是昂貴的分級中突出問題區(qū)域。然后通過分級解決過程將那些區(qū)域進行不同的分級以使總的成本最小化。餘入-完全的規(guī)劃-三維的現(xiàn)有分級-規(guī)劃分級的約束條件-用于分級(挖掘/填充)場所的單獨的單位成本-規(guī)劃的效用約束條件效用設(shè)計(例如管道和入口)的單位成本射-用于所提供的場所規(guī)劃的一個優(yōu)化的選項庠決才黃W翁Af考每個岸法才黃，^T"炎供TW逸碌J:-具有建筑物、所有權(quán)邊界、停車、機動車、地役權(quán)、池塘等的完全場所規(guī)劃-完全三維提議的分級—完全三維提議的效用計劃-完全HTML和Excel成本報告，其概述了分級和對提議場所規(guī)劃管道敷設(shè)進行所產(chǎn)生的所有費用-為每個規(guī)劃要素、分級輪廓、管道示意圖和土木工程所需要的所有區(qū)域的文件細節(jié)定義了的分層的完全的.DWG文件-完全系統(tǒng)文件，其包含所有能夠反饋到系統(tǒng)中以進行進一步提煉的有關(guān)場所的相關(guān)細節(jié)圖11-16提供了解決方案輸出的詳細框圖。這個堆疊的解決過程通常運行在30分鐘之內(nèi)。H.規(guī)劃+分級+效用解決過程利用完全的解決過程堆有可能獲得5至10個具有最小信息的完全優(yōu)化的規(guī)劃。在這種情景中，分級解決過程也考慮排水計劃的成本。然后這完成在考慮所有場所規(guī)劃、分級和效用約束/成本的情況下提供最低成本的、可行的場所計劃的完全優(yōu)化。一般來說，這個完全堆更復(fù)雜且要求更多的時間計算，并將提供最精確的和詳細的結(jié)果。餘入-所有權(quán)邊界—建筑物輪廓-三維現(xiàn)有分級-可選二維約束條件(例如、地役權(quán)區(qū)域、機動車要求、停車空間要求)-規(guī)劃的分級約束條件-規(guī)劃的效用約束條件-用于分級(挖掘/填充)場所的單位成本-效用設(shè)計(例如，管道和入口)的單位成本-5至IO個最優(yōu)不同的解決方案。圖11和14舉例說明二個"最優(yōu)不同"的解決方案。席決才黃餘^f考亍每個,^才黃，T"爽供7"^遂資J:-具有建筑物、所有權(quán)邊界、停車、機動車、地役權(quán)、池塘等等的完全場所規(guī)劃-完全三維提議的分級-完全三維提議的效用計劃-完全HTML和Excel成本報告，其概述分級和管道敷設(shè)所提議的場所規(guī)劃的所有費用-具有為每個規(guī)劃要素、分級的輪廓、管道示意圖、土木工程所需要的所有區(qū)域的文本細節(jié)定義的分層的完全.DWG文件-包含所有能夠反饋到系統(tǒng)中以進一步提煉的有關(guān)場所的相關(guān)細節(jié)的完全系統(tǒng)文件圖11-16中提供了解決方案輸出的詳細框圖。對于10-15英畝的場所運行完全堆可能要求8至15小時之間。II.優(yōu)化在不同的解決過程中出現(xiàn)多個優(yōu)化。下列討論略述如何進行這些優(yōu)化和可能使用的設(shè)置。G,迷必箱豕進化算法(EA)使用進化循環(huán)以進化一池利用"選擇"、"復(fù)制""重新組合，，和"變異，，的個體，以不斷地改進個體、努力求出最優(yōu)解。在下面單獨提供EA的擴充介紹因此不重復(fù)該介紹，相反下面的討論集中在規(guī)劃解決過程如何實現(xiàn)這個進化過程。圖3示出的是一般的進化循環(huán)。首先，生成最初的種群，或個體"池"。這個種群的大小在整個進化過程中一般是固定的。利用適合度函數(shù)測量每個個體的質(zhì)量或"適合度"，之后檢測終止準則。通常，在幾代之后終止循環(huán)，但是頂部的適合度或適合度隨時間的變化也可能起著這個作用。其次，選擇"最佳的，，個體。最佳個體集合并不總是必須是具有最佳適合度的個體集合(見關(guān)于"最優(yōu)不同"和"小生境(niching)"(這里也許不是這種情形)的討論)。使用所選擇的個體形成下一代。能夠利用重新組合做到這一點，但是也經(jīng)常使用復(fù)制。下一代通常與最初的一代具有相同的大小，但只利用最初一代最佳的個體生成。這個下一代將被變異以希望沿右手(或更好)方向改變。這種個體變異的方式可能是相關(guān)的問題，但在大多數(shù)進化策略中使用"步長大小"影響造成變化的大小。策略上來說，改變這個步長的大小因此能夠顯著影響算法的性能。在變異之后，通過重新計算每個個體的適合度停止這個循環(huán)。因為這池現(xiàn)在由最新的一代靠近最佳的體構(gòu)成，期望現(xiàn)在改進這一代的適合度值。在一個實施例中，在所有其它優(yōu)化過程未能進行的區(qū)域中使用這個進化過程。這意味著如果對于一定的問題子集找到數(shù)學(xué)方法的替換，這個替換方法一般是優(yōu)選的。進化過程通常不是確定性的，且將因此不兩次生成相同的答案。且因為大多數(shù)真實世界的問題的搜索空間太大以致不能考慮所有可能的答案，通過進化算法生成的解決方案可能決不被證明是最佳的解決方案。盡管進化算法相對靈活，且在其它優(yōu)化算法對于求出解決方案不可用的地方執(zhí)行的很好。67，嫂^與伊4本最優(yōu)化引擎既是最優(yōu)化器也是仿真器。這兩個概念經(jīng)常混淆，且因此在下面進行解釋。根據(jù)計算機程序的仿真是模仿給定某些輸入將發(fā)生什么的過程。這可以是隨時間分析工業(yè)過程的情形，計算天氣模型或在這種情形中，試圖將"公共感覺"應(yīng)用到土地開發(fā)問題上。仿真通常是確定性的，且給出唯一的答案。根據(jù)計算機程序的最優(yōu)化過程是將什么能夠是給定約束條件最優(yōu)化的過程。與仿真重要的差別在于計算機試圖求出最佳的輸入以與問題和它的約束條件匹配，而不是分析一組給定的輸入這一事實。本規(guī)劃解決過程既具有最優(yōu)化元素又具有仿真元素，且在某些部分，解決過程可以兩個都做一點。解決過程如何操作是基于由系統(tǒng)制造的一定的假設(shè)。每個假設(shè)有效的限制最優(yōu)化器；它告訴最優(yōu)化器他不必尋找最佳的解決過程。每個假設(shè)因此減少搜索空間且一般而言增加最優(yōu)化過程的速度。然而無法進行多少選擇的假設(shè)可能對候選解決方案的質(zhì)量具有顯著的影響。有效地，制造的每個假定都將部分問題從最優(yōu)化過程領(lǐng)域移動到仿真領(lǐng)域。換句話說，與試圖求出子問題最佳的解決方案相反，假定在一定的方式下是最優(yōu)的，使子問題的解決方案有確定性且仿真比最優(yōu)化要多。A.規(guī)劃解決過程下面將描述規(guī)劃解決過程的最優(yōu)化元素。圖17概述了規(guī)劃解決過程和它的內(nèi)部工作。規(guī)劃解決過程的最優(yōu)化元素是尋求發(fā)現(xiàn)建筑物的最佳位置的機制。為了測量該建筑物位置的質(zhì)量，使用規(guī)劃解決過程的仿真元素模仿作為建筑物位置的結(jié)果規(guī)劃的其余部分將進行到哪里。根據(jù)進化算法(EA)，最優(yōu)化元素是"進化循環(huán)"，而仿真元素包括"計算細節(jié)，，且將"個體"考慮為場所處建筑物的具體位置。在下列的討論中給出這個方法的細節(jié)和規(guī)定的設(shè)置。G,個謬規(guī)劃解決過程的最優(yōu)化過程中的個體是建筑物的位置。在多塊商業(yè)場所的情形中，這可以是多個建筑物的位置。在商業(yè)場所的情形中，用戶也可以希望將池塘的位置或廣告符號最優(yōu)化以使這些項目成為個體的一部分。建筑物的位置根據(jù)東北方面、加上對給定原始形狀的建筑物的旋轉(zhuǎn)被定義為建筑物的中心。W,艾^通過移動和旋轉(zhuǎn)建筑物進行個體的變異。移動和旋轉(zhuǎn)量是具有一定步長大小c的標準方差的高斯隨機分布。這個步長大小以合理的大小開始，例如，場所的對角線/義，其中義是種群大小，可以根據(jù)一些策略進行改變。使用的一個成功的策略是"自適應(yīng)"，它使用進化原理在建筑物的位置進化的同時進化最佳的步長。圖18示出的是建筑物的位置和它的置換的例子。個體的變異是受許多真實世界邏輯問題的約束的。這些問題中的大部分僅是通過試圖在場所上放置機動車、島和停車來檢測的；但是某些在適合度估計之前進行，類似的如檢測該建筑物是否在建筑物后退之內(nèi)。在適合度估計中不考慮例如象這種情況的不可行位置。處說'不/^的逸舉4"小蘭裙"在一個實施例中，根據(jù)被稱為"小生境"的區(qū)域進行規(guī)劃解決過程中的選擇。規(guī)劃解決過程不僅尋找計算最佳的解決方案，而且在返回不同的解決方案中存在值。對于土木工程師或土地開發(fā)商，5個不同的"非常好的"解決方案也許比5個非常類似的(也許更好的)解決方案提供對于給定的場所的可能性的更好理解。通過再用公式表示"好的個體"的定義獲得最優(yōu)地生成不同的解決方案具有最佳適合度的個體在它的局部鄰域中。術(shù)語"小生境"指示這個局部鄰域，因此術(shù)語稱為"小生境"。在選擇期間，與選擇具有最高適合度的^個(-父代個數(shù))個體相反，正如正常進行的哪樣，現(xiàn)在選擇只選擇唯一一個最佳的個體?，F(xiàn)在去掉這個最佳個體的緊鄰的鄰域中的所有個體，并且選擇最佳剩余的個體。通過去掉第二個個體的緊鄰鄰域和再次選擇來重復(fù)這個過程，直到去掉所有個體或選擇//個個體為止。定義個體的鄰域是這種類型的選擇重要的步驟。一般地，通過半徑s定義鄰域。在建筑物的東北方向的位置的情形中，這個相對是直截了當?shù)模窃谛D(zhuǎn)的情形中，它變得較為復(fù)雜?？紤]兩個建筑物在同一鄰域中，當且僅當-中心相距不大于s-(場所的對角線/c)英尺-旋轉(zhuǎn)相差角度不大于45度(設(shè)置c與所選擇的父代數(shù)量緊密相關(guān)；c-z/不是罕見的)如果小生境的數(shù)量降至a以下，則選擇每個小生境中未選擇的最佳的個體直到滿足p為止。這合,涵炎規(guī)劃解決過程的適合度函數(shù)仿真建筑物的位置對規(guī)劃的剩余特征的位置的影響?？梢圆鹏迵?jù)建筑物中設(shè)置不同的約束條件，不同地測量適合度。解決過程的堆疊也影響著適合度函數(shù)如何定義。如果規(guī)劃解決過程單機運行(由自身運行)，不計算成本。如果規(guī)劃解決過程堆疊在分級解決過程之上，適合度是最小或最優(yōu)的分級成本。如果規(guī)劃解決過程堆疊在分級解決過程和效用解決過程之上，適合度是最小/最優(yōu)的總成本。用戶定義的某一建筑物所要求的停車空間的最小個數(shù)改變單機規(guī)劃解決過程的適合度的定義。如果不定義這個數(shù)量，解決過程利用整個場所尋找停車空間數(shù)目的最大值。如果設(shè)置這個數(shù)量，則解決過程利用場所的子區(qū)域?qū)ふ彝＼嚳臻g所需要的區(qū)域的最小值。當規(guī)劃解決過程未被堆疊時，將這個用作為建筑物位置的適合度。通過利用啟發(fā)式算法消除一些潛在的建筑物位置，考慮場所上所有保留的建筑物位置的任務(wù)變得可行。在這個方法和進化循環(huán)之間顯著的差別在于定義建筑物位置的方式。不再進行偏北、偏東和旋轉(zhuǎn)，而是通過選擇所有權(quán)的兩邊、建筑物的一邊和兩個偏移量。利用這個迭代循環(huán)而不是進化循環(huán)一般是更能繁殖的。然而，為了在搜索空間上迭代，這個方法要求許多假設(shè)。另一個所關(guān)心的是現(xiàn)在簡化的問題仍然可以具有極大數(shù)量的可能性、或候選解決方案。復(fù)雜性減少到多項式O(M),但其復(fù)雜性可以迅速增長。同樣地，這個方法在單塊商業(yè)土地開發(fā)中特別有用。在某些情形中，用戶已經(jīng)知道建筑物的哪一邊需要與所有權(quán)邊界的哪一邊線對齊。這個輸入進一步減小搜索空間。這種情形中的復(fù)雜性減少至0(w2)。因為這導(dǎo)致候選解決方案的數(shù)量大量減少，可以通過減少偏移量中的步長和增加偏移量改進這些解決方案的質(zhì)量。可以使用類似的方法改進較小場所的質(zhì)量。如果可能性的數(shù)量很小，可以減少偏移量中的步長并因此增加步長個數(shù)。B.分級解決過程盡管可以通過規(guī)劃解決過程使用分級解決過程作為適合度函數(shù)的一部分，也可以將分級解決過程考慮為它自己的優(yōu)化過程。它在給定某些斜坡和高度約束條件的情況下對場所的土方工程進行優(yōu)化。下面將討論分級解決過程的最優(yōu)化過程。分級被定義為"表面"及其所有的護墻。為了對分級進行優(yōu)化，關(guān)于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行下列假設(shè)-護墻只位于二維區(qū)域的周圍-表面是由三角形網(wǎng)格構(gòu)成的-每一點(除開護墻上的那些)具有唯一的表面高度護墻一般位于停車場周圍，可以通過分割護墻需要位于的區(qū)域處理任何例外。利用三角形網(wǎng)格定義表面是土木工程中常見的，且常常被稱為TIN。因為護墻被定義為位于二維區(qū)域的邊界上，在區(qū)域A和B之間的護墻可以通過兩行三維點定義；一行位于區(qū)域A中且一行位于區(qū)域B中，兩個都具有相同的二維位置，但不同的高度。高度的差異則產(chǎn)生垂直的墻。這保證區(qū)域內(nèi)部在給定的位置只有一個高度。這使得有可能定義區(qū)域內(nèi)的表面為一組三維點，其中第一個二維給出點的位置和第三維是該位置處的表面高度。利用智能的三角形剖分算法，這些點因此用三角形連接起來以產(chǎn)生表面。護墻將分離的區(qū)域連接在一起形成完成的三維表面結(jié)構(gòu)。分級解決過程將表面形狀優(yōu)化使得滿足分級約束條件和成本最小化。大多數(shù)分級約束條件在通過規(guī)劃解決過程給出的或由用戶鍵入的二維區(qū)域上定義。例如，一般不允許停車場在任何方向上傾斜大于4度，以防止汽車滾動，但應(yīng)當至少傾斜2度以允許水流走。除最小和最大斜坡之外，還有影響分級的其它約束條件，其中最重要的也許是最小和最大高度以防止一定區(qū)域的分級低于或高于指定的高度。下面提供當前約束條件的完整列表和如何強迫執(zhí)行它們。重要的是應(yīng)該注意到如下面略述的最優(yōu)化過程與使容易地加入新的約束條件成為可能的個體約束條件相獨立。利用所有二維區(qū)域和用戶提供的現(xiàn)有分級，構(gòu)造表面之后，這個結(jié)構(gòu)基本保持不變。分級解決過程只改變所有三維點的高度。通過上下移動點，所有連接該點的三角形將獲得不同的斜坡。如果該點向下移動，三角形將更多的向該點傾斜，和如果向上移動，三角形將傾斜的離該點遠一些。同樣，有許多具有不同斜坡的不同的表面和具有不同可能成本的高度。因為沒有定義"最小變化"，對于表面中的每一個點存在無窮個可能的高度。這對于進化算法通常不是問題。EA在定義了某些最小值和最大值的情況下能夠解決具有無限搜索空間的問題。為分級解決過程定義現(xiàn)有表面的點或者來自輪廓線或者來自用戶鍵入系統(tǒng)的勘測點。為了精確地輸入平均大小的表面，可能需要大約5000個點。某些更精細的表面可能需要高達10000個點。那些點中的每一點可以獨立地變化。舉例說明這個龐大的搜索空間，考慮如果表面中的每一點可能具有10個不同的高度所發(fā)生的情況。這將給出(平均而言)105000個不同的表面(1帶有5000個零)。為了進行比較，估計宇宙中原子的個數(shù)在1081(1帶有81個零)。很少知道這個大小的搜索空間中進化算法的行為，和盡管理論上應(yīng)當是可能的，本系統(tǒng)并不提供算法學(xué)習這個搜索空間的方向?qū)傩运枰臅r間。相反，這個分級解決過程應(yīng)當優(yōu)選在少于5分鐘之內(nèi)送出答案。67J^命處炎'必即使搜索空間很大，使可行的優(yōu)化分級兩個主要特征是-改變分級表面上的點只影響周圍的三角形和連接護墻；它不改變場所的其它端的性質(zhì)。-現(xiàn)有的分級(盡管也許是不可行的)是生成最低成本的分級。沒有土方需要搬移且沒有護墻需要構(gòu)建。土方工程的成本很大程度上與提出的分級和現(xiàn)有的分級之間的距離成線性關(guān)系。這兩點引起下列假設(shè)-如果三角形朝一定點斜得太多，向上移動那一點使場所更可行。-如果三角形遠離一定點斜得太多，向下移動該點使得場所移動可行。-如果它減少場所上總的分割和總的填充之間的差異，將點向原來高度移動使場所成本較少。-將護墻中的點朝它的相反部分移動，減少墻的大小，使場所成本較少。根據(jù)上述的觀點，現(xiàn)在根據(jù)容易解決的局部最優(yōu)化定義難以解決的全局最優(yōu)化。釆取這些規(guī)則并通過加入另一個假設(shè)以確定性的局部最優(yōu)的形式應(yīng)用它們是很小的步驟可以同時改變所有點而不用改變上面列出的任何假設(shè)。當這個假設(shè)也許不完全正確(因為一點的改變的確影響它周圍的三角形，且因此該點影響三角形的其它端上的點)但給定變化不是重要的，這種影響是可以忽略的。在細胞自動機(CA)中使用這種類型的最優(yōu)化且被稱為"同步更新"。這種方法與CA相比在于存在鄰域，并且點受它們鄰居在前一代中高度變化影響，但是表面結(jié)構(gòu)是不同的，且例如象總的分割和填充平衡這樣的全局影響也是唯一的，正如在土木工程中對于土方工程計算的應(yīng)用那樣。圖19舉例說明了這個簡單的最優(yōu)化過程(為了闡述的目的，可行性和成本計算被省略了)當表面是可行的且成本是最優(yōu)的時，分級解決過程需要終止。為了取得這個結(jié)果，分級解決過程假設(shè)如下-如果整個場所的成本在最后1000次迭代后，沒有大于0.5%的變化，則成本是最優(yōu)的。-如果場所的可行性在最后1000次迭代后，沒有大于0.5%的變化，這個結(jié)果和獲得的可行性一樣好。如果這個結(jié)果不可行，則不能實現(xiàn)場所的約束條件。雖然上述不一定對于每個場所成立，實際上這些設(shè)置對于大部分場所非常適用。如果需要的質(zhì)量較高，可以修改這些設(shè)置，但是這將影響解決過程的運行時間。C.效用解決過程效用解決過程負責所有管道問題。對于需要的地下管道的情況有三種主要的分類(a)地下水的排水管道(b)生活污水管道(c)飲用水管道從這三點來說，對排水計劃進行優(yōu)化相對復(fù)雜且也很大程度上取決于所提出的場所的分級。同樣，就對提出的分級質(zhì)量進行測量而言，排水優(yōu)化是重要的可行性測試。6J放^(^M^席法過在象其它兩個解決過程那樣，效用解決過程可以被分成仿真部分和優(yōu)化部分。仿真部分也可以被分成多個部分，包含水流計算和管道吞吐量計算。兩個都將在下面詳細地進行闡述。效用解決過程中的最優(yōu)化部分是由優(yōu)化規(guī)劃和連接暴風雨水入口的管道大小、水池和接頭點構(gòu)成的。管道越小或長度越短意味著場所的成本越少，但是管道規(guī)劃必須象分級解決過程所設(shè)計的那樣能夠在所提出的分級上處理一定的暴風雨。同樣，對這個最優(yōu)化的約束條件可能相當復(fù)雜，但是為了防止設(shè)計的場所的洪泛，其應(yīng)當是精確的。也對管道的高度進行約束。排水管道一般使用引力使水流動。因此，管道具有使水流動的最小坡度。不允許管道高于地面，具有低于損壞或撞擊它們的最大深度。此外，不允許管道穿過象建筑物這樣的一定區(qū)域，只是#>少允許穿出所有權(quán)邊界。所有這些(和其它)的約束條件使這為沉重的"有界限的，，優(yōu)化且使它難以為進化算法找到有效的"優(yōu)化路徑"。典型的場所也許有大約20入口/接頭點散布在整個場所上。這意味著在兩個入口之間的可能的管道數(shù)是20x(20-1)/2或190。這些管道形成不同的規(guī)劃的可能組合數(shù)是21卯，這大約是1,6'1057(1后面跟著6和56個0)。同樣，仔細檢查每個不同的管道規(guī)劃是不實際的。這種情形中沒有任何假設(shè)的最優(yōu)化將是困難的。有兩種假設(shè)使這個問題容易一些-管道的成本絕不能是負的。31-對于入口子集的最好的管道規(guī)劃將是整個場所的最好的管道規(guī)劃的一部分。第一個假設(shè)對于第二個假設(shè)成立是重要的。而土木工程常常使用第二個假設(shè)，理論上存在這個假設(shè)并非如此的情況。這個連同其它約束一起，例如象"某處需要管道敷設(shè)"，將這個問題轉(zhuǎn)化成局部最優(yōu)化。系統(tǒng)知道水需要往哪里走(即，向水池/接頭)，使得限制問題最初的可能性的個數(shù)，或候選的解決方案。并且，因為解決過程可以假設(shè)任何管道開始是好的，結(jié)束是好的，最優(yōu)化變成將"最好"可行的管道加入已經(jīng)加入的管道，重復(fù)這個過程直到所有的入口連接在一起為止。圖20示出的是用于生成場所的排水計劃的最優(yōu)化循環(huán)。注意到與進化循環(huán)有某種相似性。一個差別是對于這個循環(huán)的每次迭代，減少遺留的問題，因為不必再次考慮連接到管道圖的每個入口。生成入口的位置可能是復(fù)雜的。這個涉及對水流進行仿真，然后查明人行道表面上的水變成池塘的地方。然后系統(tǒng)檢測入口是否能夠有效地管理/排水，如果不能，系統(tǒng)將入口加入到在水成池塘之前捕獲水的關(guān)鍵位置。利用流圖進行這種仿真。下列描述的是如何"考慮加入管道"。加入管道不僅影響入口和管道本身，而且影響加入的水流通過到達水池/接頭的管道。這意味著通過將管道臨時加入到管道圖中，然后重新計算所有管道的可行性、大小和成本來檢測每個管道。當在管道圖中沒有什么因為管道變得不可行時才加入管道，且是加入成本最少的管道；概念是一次一次加入成本最少的管道，給出結(jié)束時成本最少的管道圖。當所有的入口連接在一起時，循環(huán)終止。^水希供水說'必每個建筑物一般具有一個污水線路和一個飲用水線路。這些線路通常以管道直線連接到接頭。最優(yōu)化為每個管道尋找成本最低的、可行的接頭點。引力只對生活污水管道起作用，因為飲用水使用壓力管道。因為生活污水管道利用引力，建筑物的高度可能對排水管的可行性施加影響。盡管這是在分級解決過程中所考慮的。不允許建筑物低于利用生活污水管道接頭建筑物上的線路和它們的相對位置計算出的一定的高度。III.計算細節(jié)下列討論概述在優(yōu)化引擎中仿真和成本模型的計算。A.成本模型在本發(fā)明示例性實施方式中，成本模型是最優(yōu)化過程的心臟。每件事情都根據(jù)成本進行優(yōu)化。成本模型具有兩種類型的輸入-單位成本，是場所的所有部分的成本。-量，是場所有部分的大小/重量/長度廣/J卓在^本所使用的單位成本如下分級解決過程CcleaHng清理場所每英畝的成本Cstripping分解場所每英畝的成本CearthCrockCunsuitablecnii切割場所處一立方碼土方的成本切割場所處一立方碼石頭的成本切割一立方碼不適當之處的成本填充一立方碼的成本CborrowCwaste從場所處輸入一立方碼的成本從場所輸出一立方碼的成本CretainingWall建造一平方英尺護墻的成本Cfinish完成一英畝分工場所的成本CseedingCerosion給一英畝播種的成本對抗一英苗上的侵獨的成本CpavingCsidewalkCcurb鋪一平方碼的成本給一平方碼人行道澆混凝土的成本建造一英尺路邊的成本效用解決過程CinletEACinletFTCinletOversizedEACinletOversizedFTCmanholeEACmanholeFTCmanholeOversizedEACmanholeOversizedFTCpump一個入口的成本一英尺入口的成本一個特大入口的成本一英尺特大入口的成本一個檢修孔的成本一英尺檢修孔的成本特大檢修孔的成本一英尺特大檢修孔的成本一個泵的成本CriprapCpondkitCstormmainCpipeRockCfesCrcp一次碎石布置的成本一個小水池的成本一個暴風雨主淺接頭的成本鋪設(shè)管道通過一立方碼巖石的成本每個不同大小FES的成本列表每個不同大小RCP管道的成本列表""歡對于所有這些成本列出需要計算場所總的成本的測量。下列討論將概述如何計算分割和填充。在成本模型中使用的所有測量的列表分級解決過程VdisturbedAreaVtopsoilVearthCutVrockCutVunsuitableCutVfillVwasteVborrwoVwallSurfaceVpavingVcurbVsidewalk效用解決過程VinletsEAVinletsFTVinletsOversizedEAVinletsOversizedFTVmanholesEAVmanholesFTVmanholesOversizedEAVmanholesOversizedFTVriprapsVpondkits分級干擾的總面積分解的表層土的總量在分級期間坊分割的總量在分級期間巖石切割的總量不合適的切割的總量在分級期間填充的總量從場所輸出的總量輸入場所的總量總的墻表面總的鋪設(shè)表面總的路邊長度總的人行道表面總?cè)肟跀?shù)量總的入口級合高度特大入口的總數(shù)特大入口的組合高度檢修孔的總數(shù)總的檢修孔的組合高度特大檢修孔的總數(shù)總的檢修孔的組合高度碎石數(shù)量小池塘數(shù)量Vstormmains暴風雨水主淺接頭的數(shù)量Vpumps泵數(shù)VpipeRockCut用于管道的巖石切割的總數(shù)Vfes每個FES大小的數(shù)量列表Vrcp每個RCP管道大小的長度列表在分級和排水解決過程期間主要重新計算成本模型。規(guī)劃解決過程將更多地集中在停車空間的數(shù)量和鋪設(shè)區(qū)域的規(guī)模上。然而鋪設(shè)區(qū)域的確與鋪設(shè)區(qū)域成本并因此與規(guī)劃成本有直接關(guān)系。然而，因為這只是該復(fù)雜成本報告的一個方面，整個成本報告不需要在規(guī)劃解決過程中被重新計算。以下列方式重新計算整個成本模型〃計算所有分級成本calculateClearing(VdisturbedArea，Vtopsoil);calculateCutAndFHI(VearthCut,VrockCut,VunsuitableCut,Vfill);calculateWalls(VretainingWall);calculateFinish(VdisturbedArea,Vpaving，Vcurb，Vsidewalk〉；calculateErosionControl(VdisturbedArea);〃計算所有效用成本calculateSWSInlets(VinletsEA，VinletsOversizedEA，VinletsFT，VinletsOversizedFT);calculateSWSManholes(VmanholesEA，VmanholesOversizedEA，VmanholesFT，VmanholesOversizedFT);calculateSWSRest(Vriprap,Vpumps，Vpondkits，Vstormmains);注意到影響"cakulateFinish"函數(shù)期間計算規(guī)劃解決過程的只有成本o以下列方式計算不同的分級成本(VdisturbedArea,Vtopsoil):cost+=VdisturbedArea*Cclearing;cost+=VdisturbedArea*Vtopsoil*Cstripping;calculateCutAndFill(VearthCut，VrockCut,VunsuitableCut,Vfill):Vonsite=min(VearthCut，Vfill);Vwaste=(VearthCut-Vfill)*Fexpansion;Vborrow=(Vfill-VearthCut)/Fcompaction;if(Vwaste<0)Vwaste=0;if(Vborrow<0)Vborrow-0;cost+=Vonsite*Cearth+VrockCut*Crock+Vunsuitable*Cunsuitable;cost+=Vonsite*Cfill;cost+=Vborrow*Cborrow;cost+=Vwaste*Cwaste;calculateWalls(VretainingWall):cost+=VretainingWall*CreuiningWall;calculateRnish(VdisturbedArea,Vpaving,Vcurb,Vsidewalk):cost+=Vfinish*CdisturbedArea;cost+=Vpaving*Cpaving;cost+=Vcurb*Ccurb;cost+=VsideWalk*Csidewalk;calculateErosionControl(VdisturbedArea):costVerosion*Cerosion;對于所有效用相關(guān)函數(shù)執(zhí)行相同過程:calculateSWSInlets(VinletsEA，VinletsOversizedEA，VinletsFT，VinletsOversizedFT):cost+=VinletsEA*CinletsEA;cost+=VinletsOversizedEA*CinletsOversizedEA;cost+=VinletsFT*CinletsFT;cost+-VinletsOversizedFT*CinletsOversizedFT;calculateSWSManholes(VmanholesEA，VmanholesOversizedEA，VmanholesFT，VmanholesOversizedFT):cost+=VmanholesEA*CmanholesEA;cost+=VmanholesOversizedEA*CmanholesOversizedEA;cost+=VmanholesFT*CmanholesFT;cost+=VmanholesOversizedFT*CmanhoJesOversizedFT;calculateSWSFES(Vfes):foreverydifferentsizeofFESdo:CthisFES=costinCfeswithcurrentsize;VthisFES=numberofFES'susedwiththissize;cost+-CthisFES*VthisFES;calculateSWSRCP(Vrcp):foreverydifferentsizeofRCPdo:CthisRCP=costinCrcpwithcurrentsize;VthisRCP=totalsizeRCPpipeusedwiththissize;costCthisRCP*VthisRCP;calculateSWSRest(Vriprap，Vpumps,Vpondkits,Vstormmains):cost+=Vriprap*Criprap;cost+=Vpumps*Cpumps;cost+=Vpondkits*Cpondkits;cost+-Vstormmains*Cstormmains;由最優(yōu)化引擎計算出在上面描述的場所的總的成本。為了優(yōu)化這個成本，解決過程通過改變不同的輸入?yún)?shù)利用進化方法增量減少這個成本。B.規(guī)劃解決過程規(guī)劃解決過程生成不同的可行的場所規(guī)劃并尋找"最佳"的。最佳規(guī)劃定義取決于什么其它解決過程堆疊在這個解決過程上和某些對規(guī)劃解決過程的指定約束條件-沒有解決過程堆疊且沒有停車空間數(shù)量最小解決過程尋找給出邊界約束條件的停車空間數(shù)量的最大值?！獩]有解決過程堆疊且停車空間的數(shù)量最小解決過程尋找最小化停車空間數(shù)量所需要的人行道。-分級解決過程與可選的效用解決過程堆疊在規(guī)劃解決過程上解決過程尋找在總的項目成本上成本最低的規(guī)劃。規(guī)劃解決過程為每個它可能規(guī)劃的組件的位置生成一個規(guī)劃。在一個實施例中，規(guī)劃解決過程只對一個建筑物進行定位然后構(gòu)建這個建筑物周圍的場所。在其它實施例中，規(guī)劃解決過程也許對多個建筑物和象水池、廢物箱等等這樣的區(qū)域進行定位。對于規(guī)劃解決過程，這些區(qū)域是不可區(qū)分的，且它們的用途通過區(qū)域中存在的約束條件進行定義。除活動區(qū)域之外，規(guī)劃解決過程也處理固定的區(qū)域?？梢钥紤]這些例如象附屬建筑物這樣的空間約束條件。根據(jù)中心點定義機動車道。然后規(guī)劃解決過程生成到停車場地或建筑物的機動車道，這取決于中心點和建筑物上定義的約束條件。廣/J對一個建褒參迷#定在可以以兩種方式對建筑物進行定位-利用進化循環(huán)-利用迭代循環(huán)廣,7J定義入#道可以由用戶將人行道加入到建筑物。它變成附屬于該建筑物并相對于建筑物進行移動和旋轉(zhuǎn)。建筑物的每一邊都具有預(yù)先定義的人行道寬度。這個缺省值是0。67"定義停豐場術(shù)語"停車場"涉及允許停車的區(qū)域，在規(guī)劃解決過程的情形下，這個被翻譯成停車被最大化的區(qū)域"。因此，如果沒有為建筑物設(shè)置最小數(shù)量的停車空間，則停車場地是整個所有權(quán)的邊界減去停車倒39車和邊界內(nèi)的附屬建筑物。圖21提供這樣停車場的例子。注意到在某種情形下停車場地由停車倒車或附屬建筑物分割成多塊。這被考慮為可行的，但可能導(dǎo)致不可到達的停車空間。GW說》/A^動羊道機動車道被定義為是車回退的多條線(和包含例如象入口/出口的數(shù)量、路邊半徑、拐角半徑、人行道類型和堆疊距離)。機動車道總是具有"源，，和"目標"。源可以或者是機動車道中心點或者是另一條機動車道，而目標可以或者是停車場或者是具有方向的一側(cè)區(qū)域。在描述路連接到的討論的邊時，這個方向或者是"平行的"或者是"垂直的"?？梢砸詭追N不同的方式連接源到目標，但是規(guī)劃解決過程試圖尋找成本最低的替代。如果機動車位于停車場，停車場的區(qū)域需要分割。注意到這可能再次有利于所有非?？尚械亩鄩K停車場。說浙伊豐分腐足生成的停車場用停車空間"填充，，。這個思想是使停車空間數(shù)量最大化。通過將每個停車場的空間數(shù)量單獨最大化做到這一點。某些啟發(fā)式/假^:用于得到這個結(jié)果-停車標志停車場的邊界最大化空間?！＼嚺c建筑物相比使空間最大化。-停車標志邊界應(yīng)當在建筑物周圍停車之前下列算法實現(xiàn)這些結(jié)果對于每個停車場進行根據(jù)停車場的邊界生成停車分隔區(qū)根據(jù)附屬建筑物的邊界生成停車分隔區(qū)生成過道以到達具有橫距的所有停車分隔區(qū)生成內(nèi)部停車分隔區(qū)為了生成內(nèi)部停車分隔區(qū)，規(guī)劃解決過程必須具有方向和分隔區(qū)的起點?？蛇x地是，給出分隔區(qū)的方向，但是如果沒有給出假設(shè)停車場其中的一邊，那給定下列算法形成分隔區(qū)對于停車場的每一邊進行當左邊有停車場時利用2,P深度從停車場分割出停車分隔區(qū)利用寬度從停車場分割出過道。計算停車空間基于停車空間利用最佳的邊規(guī)劃出分隔區(qū)婉W停羊^7《為了規(guī)劃停車空間，解決過程考慮下列約束-需要足夠的停車空間的寬度和深度。-需要考慮安全島的路邊。-需要可達的停車空間。-停車空間可能必須對齊。利用停車分隔區(qū)的邊界，插入安全島和端的偏移部分以生成分隔區(qū)有用部分從而生成停車空間。然后根據(jù)大小和然后"形成"停車空間的各行而考慮這些有用部分。C.分級解決過程分級解決過程尋求以總的場所成本最小化的方式對提出的場所表面進行最優(yōu)化。使用局部啟發(fā)式的進化方法改變提出的表面做到這一點。本系統(tǒng)的表面用三角形來定義。利用"Delauney三角剖分"和邊界"成形，，的組合生成這些三角形。下列陳述對于提示產(chǎn)生的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是重要的-每個點具有連接三角形的列表-每個三角形具有三個不同的點-每個點具有當前和原始的高度-某些點是"鏈接"到其它點上面或下面形成墻可以單獨或結(jié)合效用/排水解決過程運行分級解決過程。如果分級解決過程結(jié)合效用解決過程運行，它尋求最小化入口和提升以及降低水池和不能達到的入口以使排水可行且費用低廉。分級解決過程如何使分級最優(yōu)化，關(guān)于可行性的確定的細節(jié)和成本下面將進一步的討論。待#有許多需要為了獲得可行的分級解決方案執(zhí)行的可行性約束條件。這些約束條件必須翻譯成點的屬性。有兩種不同類型的分級約束條件-斜坡約束條件-高度約束條件斜坡約束條件約束最小斜坡和最大斜坡之間的三角形的斜坡。這個一般為整個區(qū)域所定義，但也可能為按照邊或點的偏移量定義的虛擬區(qū)域定義。重要的斜坡考慮包含-整個區(qū)域的斜坡-遠離建筑物的斜坡-建筑物內(nèi)部在一定方向中的斜坡-路邊的斜坡為了執(zhí)行斜坡約束條件，需要將違反約束條件的三角形傾斜或水平。這可以被翻譯成如果傾斜，移動點遠離平均高度和如果使其水平，靠近平均高度來變化這些點。一般也在整個區(qū)域上定義高度約束，但是實際上可以是動態(tài)的。因此，最小或最大斜坡可以取決于另一個區(qū)域或點的高度。這定義例如水池可能的不同部分。由于某些高度約束的動態(tài)特性，違反最小或最大約束條件的點不是立即向特定的約束條件移動，而是朝著約束條件相當緩慢的移動。一個具體的高度約束條件是最大護墻高度。這實際上是兩個連接點之間的最大高度差。分級解決過程的一個主要的目的是成本的最優(yōu)化。然而，如果它們也是可行的，產(chǎn)生的解決方案只是相對的。同樣，不管一定變化的成本，如果它改進了可行性它將這樣做。每個點跟蹤可行性改進和成本改進。只有當可行性改進足夠靠近o時，也應(yīng)用了成本改進。改變單點的高度以數(shù)個方式影響成本，包含-分割/填充土方和巖石-輸出/輸入土方-打亂土方-護墻的高度-入口的數(shù)量可以局部地計算上面提到的某些項目且其它必須對于為每次迭代以全局的方式進行處理。每次迭代成本計算一般進行如下計算總的輸入和輸出計算入口數(shù)量對于每個點，進行如果點可行，則進行計算變化對坊和巖石分割的影響計算變化對擾亂坊的影響計算對可選護墻的影響計算平衡輸入/輸出的方向計算是否應(yīng)去除入口對于每個點，進行改變點GW^4^A水^^發(fā)錄環(huán)一種利用局部搜索算法和很大程度上依賴于局部方向啟發(fā)式的可能的缺陷是最優(yōu)化每個方面所要求的方向。問題在于排水難以根據(jù)局部性質(zhì)進行定義。入口的數(shù)量和大小也許給出某種反饋，但是例如水池的高度不是那樣容易定義的。目前，水池的高度被定義為被定義的區(qū)域的平均。經(jīng)過大約500次分級解決過程的迭代，然后進行l(wèi)次排水迭代。效用/排水解決過程的結(jié)果然后被看作為所定水池高度情況下最優(yōu)值。然后，改變水池的高度(變異)和另外500次迭代運行分級，另外單次運行效用解決過程。如果改進結(jié)果，使用新的高度用于下一次變異，否則使用舊的一個。這個過程非常類似于(1+1)進化策略(ES)D.效用解決過程效用解決過程可以被分成三個部分(a)暴風雨水下水道(b)生活污水下水道(c)飲用水本系統(tǒng)的實現(xiàn)將處理下列效用問題-水的流動-排水區(qū)域位置-入口位置-管道的最優(yōu)化-某些生活污水管和飲用水約束條件為了找到分級中的最低點和將多少水排進這些最低點，效用解決過程必須對水的流動進行仿真。在一個實施例中，細胞自動機用于以網(wǎng)格的形式仿真水的流動。第二個算法使用"流圖"仿真更完美的方向路線。第一個算法可以用作為可視工具，和作為泛洪預(yù)測的工具。第二個算法可用于計算入口的位置和排水區(qū)域的大小。鈿應(yīng)《動農(nóng)二維細胞自動機用于仿真水的流動。這樣的細胞自動機通過定義細胞是整個區(qū)域的很小(在這種情形)的矩形塊進行工作，矩形塊以值的形式具有一定小部分的解決方案。在這種情形，每個細胞具有細胞中當前存在的總的水量。因此想法是定義解決方案(在此情形下是水)如何與鄰近細胞進行交互的規(guī)則。在同步的細胞自動機中，使用一組規(guī)則通過每次迭代使用前一次迭代中鄰近細胞的值重新計算細胞中的值做到這一點。然后這些規(guī)則與CA的拓樸一起定義CA的行為。細胞的鄰域可以以不同的方式進行定義，例如象"vonNeumann"(馮.諾依曼)鄰域。在這個鄰域中，兩個細胞是鄰居當且僅當它們直接水平或垂直地連接。那意味著每個細胞有四個鄰居。在這個CA中規(guī)則體系對水流的仿真基于細胞交迭的三角形斜坡。每個細胞在細胞的中心被精確地賦予三角形。那個三角形的斜坡將因此表示細胞中所有水的流動。這做出對這個算法的估計，和由于細胞太小它可能是不精確的?？梢哉{(diào)整細胞到任意大小，且精確的級別被限定于超過表面中的數(shù)據(jù)精確度級別本身。標準更新循環(huán)類似于對于所有細胞，進行細胞中的水=1.0在仍有變化時對于所有細胞，進行流到細胞=0對于所有細胞，進行x-x方向的斜坡y=y方向的斜坡len-斜坡矢量的長度如果xX)則進行流到右邊鄰居+=界8161**/1611否則進行流到左邊鄰居+=\￥3161"*^/161145如果yX)則進行流到上邊鄰居十-watei^x/len否則進行流到下邊鄰居+=界3161**-乂/1611對于所有細胞進行細胞中的水-流到細胞(^7J^雍^流圖算法企圖捕獲一個圖結(jié)構(gòu)中的表面總的流。一旦生成那張圖，容易計算象流向入口、排水區(qū)域的描繪和排水區(qū)域的大小的基本功能。利用"節(jié)點"生成流圖。表面中的每個三角形獲得這些節(jié)點中的一個。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的每個三角形已經(jīng)明白它的鄰近三角形和甚至它的鄰近區(qū)域中的鄰近三角形(或"連接的三角形")。如果三角形的水排進鄰近的三角形，節(jié)點可以被連接到其它的節(jié)點。每個這樣的連接被稱為"流"，且所有的連接具有賦予它的三角形總的流一定的"百分比"。按照根據(jù)斜坡從邊緣流到鄰近三角形的三角形的百分比計算這個總的流的百分比。在結(jié)束分級時計算排水，于是要求考慮路邊。路邊在一個方向停止水流，但允許向其它方向流。同樣，水可以從人行道流進例如停牟場，但不能流進其它路徑。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以每個三角形只是在邊界的一邊的方式定義區(qū)域邊界，因此沒有邊界穿過三角形。同樣，在邊界其它邊上的三角形的鄰居被以不同的方式連接到邊界同一側(cè)邊的鄰近三角形。區(qū)域的類型定義路邊是否用于限定區(qū)域邊界。一般地，路邊只用于鋪設(shè)區(qū)域與非鋪設(shè)區(qū)域相遇的地方。每個區(qū)域具有確定這個所使用的"needsPaving"標記。對于流圖，這意p未著不允許從鋪i殳區(qū)域流到非鋪設(shè)區(qū)域。允許向其它方向流動。不允許水通過的任何邊界就像它是一個通道一樣被處理。那意味著水將流到將水分塊的邊緣的最低端且將產(chǎn)生助手節(jié)點。護墻也是流水制動器。不允許水從較低的區(qū)域流到較高的區(qū)域。這個以類似路邊的方式處理。然而，如果允許流過護墻(從較高到較低)，生成從高點流向低點的水流。這個先于任何其它從高點流向通道三角形的水流。排水區(qū)域是將水排向一定的局部最低點的表面總的區(qū)域?？梢匀菀淄ㄟ^為沒有任何流出的節(jié)點搜索所有節(jié)點完全求出局部最低點。理論上每個局部最低節(jié)點具有排水區(qū)域。為了計算排水區(qū)域的大小，算法在局部最低點開始且遞歸地行到"上流，，和將流的相對規(guī)模加到與排水區(qū)域大小相同的水量。這個類似下面的計算進入節(jié)點的流大小的功能如果已經(jīng)計算出大小返回大小size=0如果節(jié)點具有三角形，則進行size十-三角形的大小對于流入節(jié)點的所有節(jié)點進行nsize-計算進入源節(jié)點的流大小size十-流的百分比央nsize返回大小因為每個三角形具有面積且每個面積具有徑流(runoff)系數(shù)，可以用類似的遞歸方法計算排水區(qū)域的徑流系數(shù)。通過在流的大部分去向不同入口的三角形之間劃線描繪排水區(qū)域。當這個是估計之上的估計時，它主要用于可視化的目的且因此充分精確。廣入口標準的入口被放置在排水區(qū)域的局部最低點處。但并非所有的入口需要管道鋪設(shè)。所有排水的入口否則將位于需要管道鋪設(shè)的不受影響的區(qū)域。不受影響的區(qū)域是所有鋪設(shè)的區(qū)域加上所有建設(shè)的區(qū)域。所有局部最低點之外不能滲透的區(qū)域不需要排水且實際上應(yīng)當以類似在場所分級之前的方式排水。待售的土地(outparcel)是這個規(guī)則的例外。待售的土地被分級成預(yù)期的建筑物和停車場，但是它們還沒有鋪設(shè)，雖然大多數(shù)待售土地需要排水。某些排水區(qū)域只對于一個入口太大。如果排水區(qū)域超過入口的最大大小，需要將更多的入口加入到排水區(qū)域中。通過從現(xiàn)有入口向上行進流圖來加入額外的入口，直到至當前的位置的流小于最大的入口大小。那個過程類似于在入口太大時，進行Current=inlet當當前的^危太大向上去到具有最大流的節(jié)點添加當前入口重新計算到入口的流這個算法的確假定沒有三角形大于入口的最大規(guī)模，但是可以通過在三角形剖分期間將三角形劃分來確保這一點。",#道生成管道的過程使用貪婪算法。為了生成管道圖，該算法使用所有的早些時侯生成的入口加上所有的接頭點。接頭點可能或者是現(xiàn)有管道線上的點或者是水池。于是該算法在入口自身和接頭點之間生成所有可能的管道。從入口用管道輸送到水池表面邊界最近點中的水池末端。某些管道當然是不合規(guī)定的。例如，穿過建筑物的管道是不合規(guī)定的。那些管道以盡可能最短的方式被安排到建筑物周圍。這也是穿過所有權(quán)邊界的管道努力想得到的結(jié)果。對于入口的每個組合，進行生成管道對于所有障礙物，進行使管道經(jīng)過障礙物周邊對于所有接頭點，進行對于所有入口，進行生成管道對于所有障礙物，進行使管道經(jīng)過障礙物周邊在進行這個預(yù)處理之后，存在從每個入口到每個其它入口和從每個入口到每個接頭點的所有合乎規(guī)定的管道路徑列表。為了從所有可能的管道列表中生成管道圖，貪婪算法將"最佳"管道加入到已經(jīng)存在的圖中。這里通過整個管道圖的最小成本定義最佳管道。那意味著每次管道"被嘗試"時需要計算整個管道圖的成本。水需要利用引力流過管道。那意味著在一定高度流向入口的水不能從較高高度的入口中流出。這個加上每個管道需要在一定的最小和最大斜坡之間意味著如果加入一根管道，一定的高度可能變化。管道也需要"調(diào)整大小"。那意味著每秒流過管道的水量將表明需要使流可行所需要的最小尺寸。利用Manning方程做到這一點。這個方程利用排入它的排水區(qū)域的大小，水到管道和象斜坡這樣的事物的時間和管道本身所用的材料估計通過管道的流。有管道調(diào)整尺寸和使用材料的標準集合，和算法選擇最成本有效的一個用于當前管道圖。生成管道圖的算法類似下列Graph-接頭點的集合在未完成所有入口時進行對于緊接當前圖的所有管道，進行將管道連接到圖重新計算圖的成本斷開管道將最便宜的管道連接到圖IV.進化算法進化算法(EA)對一組不同的、或者是全局最優(yōu)或者局部最優(yōu)的解決方案進行進化-每個解決方案概念上地以高成本有效的方式滿足(場所內(nèi))的成本測量，且考慮系統(tǒng)和用戶約束條件和用戶喜好。在"0，，代開始，EA中的第一步驟是創(chuàng)立概念上的解決方案的最初種群。每個解決方案分別包括驅(qū)動最優(yōu)化的不同的參數(shù)集合。這個最初的種群可以包含單一到數(shù)千或更多潛在的解決方案中的任意個。對于種群中的每個解決方案，定義成本測量。例如，分級成本包含例如象總的分布區(qū)域、挖掘材料總的體積、挖掘巖石的體積、挖掘不合適的材料體積、填充材料的體積、護墻區(qū)域、停車區(qū)域、混凝土人行道區(qū)域、路邊和水槽的長度和斜坡表面區(qū)域這些方面。參照圖22,在創(chuàng)立最初的種群之后，下一步驟是應(yīng)用適合度函數(shù)來定量地估計每個候選解決方案的適合度。這個步驟涉及首先確定解決方案的工程可行性，且解決方案是否滿足上面討論的選擇規(guī)則。如果解決方案滿足這些閾值要求，然后利用成本模型和任何可應(yīng)用的處罰記下適合度的得分。如果不是，該解決方案立即被拋棄。作為拋棄這樣的解決方案的替代，該方法也可能提供測量以完全避免這樣解決方案的創(chuàng)立，或便于這樣的解決方案的修復(fù)，兩種測量都基于利用啟發(fā)式進行避免或修復(fù)。對于那些滿足上面閾值要求的解決方案，適合度值被賦給成本測50量。在本例子中，這個適合度值是當前解決方案成本的測量。正如以前所陳述的那樣，成本處罰賦給違反用戶喜好或"軟約束"的測量?；诔杀灸Ｐ陀嬎忝總€測量的成本。對于種群中的每個解決方案，加入成本和處罰以為成本以及各種處罰分量引入權(quán)因子的方式得出適合度值。這能夠用下列公式表示fitness=wc*cost+wpl*penaltyi+wP2*penalty2+…+wpn*penaltyn其中"cost"是指成本函數(shù)的值和"penalty,是指當前解決方案的不可行分量的處罰成本值的值。這將成本和處罰因子組合成一個單一適合度值，這需要被最小化。此外，也可以單獨保持成本和處罰值并用于不同的方式估計解決方案的質(zhì)量，例如，通過定義在(成本、處罰)對上定義特定順序或通過考慮成本和處罰作為在多目標最優(yōu)化任務(wù)中的單獨準則，其特征在于使用沖突的最優(yōu)化準則確定在沖突準則之間最佳可能的折衷解決方案的所謂的Pareto-front。在對種群中的每個解決方案進行計分之后，EA確定是否滿足已知的終止準則。在本例子中，終止準則是各輪或"代"預(yù)選的數(shù)。假定這個準則沒有得到滿足，則系統(tǒng)選擇某些的候選解決方案復(fù)制到后代的種群中。EA可以使用許多不同的技術(shù)完成這項工作；即，精英的選擇、適合度成比例的選擇、輪盤賭選擇、縮放比例選擇、竟爭選擇、排序選擇、生育選擇、穩(wěn)定狀態(tài)選擇、分層選擇、(nA)-和01+人)-選擇(也都是所謂的截斷選擇)。這些方法中的某些方法是互相排斥的，但是其它方法可能且常常組合使用的。也可以有兩個選擇步驟，一個步驟經(jīng)常被稱為用于繁殖的"性別選擇，，(即，從父代種群中進行個體復(fù)制)，另一個步驟被稱為"環(huán)境選擇"，它用于減少后代種群的規(guī)模。根據(jù)精英選擇，保證將選擇的是每代最適應(yīng)的解決方案。在適合度比例選擇中，較適合個體更有可能，但不一定被選擇。輪盤賭選擇是適合度比例選擇的一種形式，其中解決方案被選擇的機會與它的適合度大于或小于它的竟爭者的適合度的量成比例。根據(jù)縮放比例選擇，當種群的平均適合度增加時，選擇壓力的強度也增加且適合度函數(shù)使區(qū)別變得更清楚。這個方法可能對以后當所有的解決方案都具有相對高的適合度和相互之間適合度區(qū)別很少時，進行最佳選擇是有幫助的。在竟爭選擇中，隨機的從較大的種群中重復(fù)選擇解決方案中的少量子群且每個子群的成員彼此竟爭。從每個子群中選擇繁殖的只有一個-即，最佳，解決方案。在排隊選擇中，種群中的每個解決方案基于適合度被賦予數(shù)值順序，且選擇是基于這個順序而不是適合度的絕對差。這個方法的優(yōu)點在于它能夠防止非常適合的個體以損害較少適合個體的情況下較早獲得優(yōu)勢，這會減少種群遺傳散度且可能阻礙找到可接受的解決方案的嘗試。在生育選擇中，從每一代選中的解決方案的后代變成整個下一代。在代之間不保留解決方案。在穩(wěn)定狀態(tài)的選擇中，從每代中選中的解決方案的后代追溯到先前存在的種群，代替先前一代中某些較少適合的成員。某些解決方案在代之間保留。在分層選擇中，解決方案仔細檢查多輪每代選擇。低級的進化較快且區(qū)別較少，而存在于高級的那些進化較殘酷。這個方法的優(yōu)點在于它通過利用較快、較少選擇的進化伊除表明很少或根本沒有希望的大部分解決方案，并且只使從這個最初測試幸存的那些經(jīng)受更殘酷和計算更昂貴的適合度進化，來減少總的計算時間。在(Jl，X)-選擇中，最佳解決方案在后代種群中被確定地從X個解決方案中選出(在這種情形X大于Jl)以形成進化算法下一個迭代的父代種群。這個方法的優(yōu)點在于它筒單且支持進化策略的自適應(yīng)能力，且它允許算法從局部最優(yōu)朝著全局最優(yōu)解決方案方向前進。在(n+k)-選擇中，n個最佳解決方案從父代種群中的n個解決方案加上后代種群中的k個解決方案中被確定性地選出，以形成算法的下一個迭代的父代種群。這個方法的優(yōu)點在于它是精英，即，它保證解決方案在最優(yōu)化過程期間不變差。(n，O-和(^1+^)-選擇也是基于順序的選擇方法，都用在進化算法中作為"環(huán)境選擇，，方法(即，在新解決方案的產(chǎn)生和進化之后-后代個體-已經(jīng)發(fā)生)。在一個例子中，例如象-選擇這樣的順序選擇方法選出所有n個候選解決方案，其在當前后代種群中的所有k個解決方案中間具有最佳(即最小)成本和處罰函數(shù)值。一旦選擇已經(jīng)選出適合解決方案，則在希望改進它們下一代的適合度時它們隨機地被改變。通過變異和交叉發(fā)生這種隨機地改變。解決方案通過稍微改變個體參數(shù)進行變異。這種變異也可能涉及適合變異的分布的一個或多個方差和協(xié)方差的自適應(yīng)，例如象正態(tài)分布。自適應(yīng)變異的可能實例通過下列數(shù)學(xué)過程，改變具有相關(guān)的方差(標準偏差)的坐標矢量x"x,,…，x):生成C7的新的值，用o"'表示為cr'=o"*exp(r*7V(0，l))，循環(huán)通過i的所有值/=l,...，"并生成jc,的新值，用x;表示為且jc;=x,+CT'*乂(O，l)。這里，N(0，1)是根據(jù)具有均值0和期望1的正態(tài)分布的隨機數(shù)。r是該方法的參數(shù)，它可以被設(shè)置為1/^"W的值。交叉需要選擇兩個或多個解決方案交換一個或多個參數(shù)，由此產(chǎn)生是它們父代的組合的人工"后代"。由于交叉，存在成功的"個體"之間的信息傳遞-可以從其它解決方案已經(jīng)學(xué)到的東西中受益的解決方案，且計劃可以被混合和組合，具有產(chǎn)生具有它的父代的優(yōu)點而沒有其弱點的后代的潛力。稱為均勻交叉的常見的交叉形式(在進化策略中也被稱為離散重組)允許每個父代個體有50%的機會貢獻一個參數(shù)給新形成的解決方案。在圖23中提供了交叉示意性例子。在這個例子中，通過有50%的機會交換或停留的每個位置的值的隨機交換在兩個解決方案(用"父代l，，和"父代2"表示)之間交換參數(shù)以得出兩個新的解決方案(用"后代l，，和"后代2"表示)。同樣，在一個斷點之后或兩個斷點之間可以交換信息連續(xù)分割，這如圖24所示(其中隨機斷點在位置三后出現(xiàn))。所有這些交叉算子生成兩個或多個新的解決方案，這可能或者使用它們所有的，或者只使用它們中的一個，然后通常在生成的新的解決方案之間隨機選出。正如本例子中所使用的進化策略，選出新的解決方案中的一個。同樣，在兩個或多個解決方案之間對一個或多個參數(shù)進行平均是進化算法所使用的可能的交叉形式。這個版本的交叉例子(在進化策略中也被稱為中間重組)在圖25中所示。這個算子通常只生成一個新的解決方案。同樣，除平均之外，可以將在兩個或多個解決方案之間的一個或多個參數(shù)的任何其它算術(shù)組合用作為交叉的可能形式。這個進化策略算法也可以與局部啟發(fā)式進行組合。局部啟發(fā)式方法確保進化策略的算子，具體地說是，變異算子，考慮局部約束條件，使得由變異算子生成可行的點。上面描述了本發(fā)明示例性實施方式。在這個描述中使用的任何元件、行動、或指令都不應(yīng)當被解釋為是本發(fā)明關(guān)鍵的或必需的，除非進行了明確描述。在不脫離本發(fā)明的范圍的情況下，可以改變本發(fā)明的各種細節(jié)。而且，僅為了舉例說明的目的且并不作為限制的目的，提供本發(fā)明示例性實施方式和實踐本發(fā)明的最佳模式的前面的描述-由權(quán)利要求和它的等價物限定本發(fā)明。權(quán)利要求1.一種被設(shè)計為生成至少一個用戶定義的土地開發(fā)問題的概念上的適合的解決方案的計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括用于電子地創(chuàng)建至少一個土地開發(fā)問題的候選解決方案的裝置，所述候選解決方案包括多個可應(yīng)用于未開發(fā)土地場所的開發(fā)的工程測量；用于基于所述候選解決方案的適合度，定量評估所述候選解決方案的裝置；用于使用啟發(fā)式問題解決策略處理所述候選解決方案的工程測量以取得土地開發(fā)問題的更加定量適合的解決方案的裝置；以及用于將舉例說明土地開發(fā)問題的所述適合的解決方案的文件輸出給用戶的裝置。2.如權(quán)利要求1的計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，并且包括用于以三維空間數(shù)字化表示所述未開發(fā)土地場所的裝置。3.如權(quán)利要求2的計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，并且包括概念上將所述工程測量定位在所述三維空間內(nèi)的裝置。4.如權(quán)利要求1的計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，其中從由暴風雨水系統(tǒng)、生活污水收集系統(tǒng)和飲用水系統(tǒng)構(gòu)成的組中選擇所迷工程測量。5.如權(quán)利要求1的計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，其中所迷文件包括至少一個計算機生成的圖。6.如權(quán)利要求5的計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，其中所述文件進一步包括所述工程測量的詳細成本清單。7.如權(quán)利要求1的計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，其中所述文件通過全球通信網(wǎng)絡(luò)傳遞給用戶。8.—種被設(shè)計為生成至少一個用戶定義的土地開發(fā)問題的概念上的適合的解決方案的計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括用于存取未開發(fā)土地場所的土地開發(fā)約束條件的裝置；用于電子地創(chuàng)建土地開發(fā)問題的候選解決方案種群的裝置，每個候選解決方案包括多個可應(yīng)用于未開發(fā)土地場所的開發(fā)的工程測量；用于存取成本模型的裝置，所述成本模型包括每個所述工程測量的各自成本數(shù)據(jù)；用于拋棄違反所述土地開發(fā)約束條件的不適合的解決方案的裝置；用于針對每個剩余的解決方案，基于所述工程測量的所述成本數(shù)據(jù)計算適合度分數(shù)的裝置；用于使用啟發(fā)式問題解決策略處理各個選擇的候選解決方案的所述工程測量以取得提高的適合度分數(shù)以使得那些取得提高的適合度分數(shù)的候選解決方案包括各個適合的解決方案的裝置；用于從所述多個適合的解決方案中選擇一組最優(yōu)不同的可替換的解決方案的裝置；以及用于將舉例說明土地開發(fā)問題的所述最優(yōu)不同的可替換的解決方案的文件輸出給用戶的裝置。9.如權(quán)利要求8的計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，并且包括用于存取對于未開發(fā)土地場所的用戶偏好的裝置。10.如權(quán)利要求9的計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，并且包括用于基于對用戶偏好的違反，處罰候選解決方案的適合度分數(shù)的裝置。11.如權(quán)利要求8的計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，并且包括用于在三維空間中數(shù)字表示未開發(fā)土地場所的裝置。12.如權(quán)利要求11的計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，并且包括用于概念上將所述工程測量定位在所述三維空間內(nèi)的裝置。13.如權(quán)利要求8的計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，.其中從由暴風雨水系統(tǒng)、生活污水收集系統(tǒng)和飲用水系統(tǒng)構(gòu)成的組中選擇所述工程測量。14.如權(quán)利要求8的計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，其中所述文件包括至少一個計算機生成的圖。15.如權(quán)利要求14的計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，其中所述文件進一步包括所述工程測量的詳細成本清單。16.如權(quán)利要求8的計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)，其中所述文件通過全球通信網(wǎng)絡(luò)傳遞給用戶。17.—種被設(shè)計為生成至少一個用戶定義的土地開發(fā)問題的概念上的適合的解決方案的計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃方法，所述方法包括步菔.電子地創(chuàng)建至少一個土地開發(fā)問題的候選解決方案，所述候選解決方案包括多個可應(yīng)用于未開發(fā)土地場所的開發(fā)的工程測量；基于所述候選解決方案的適合度，定量評估所述候選解決方案；使用啟發(fā)式問題解決策略處理所述候選解決方案的工程測量以取得土地開發(fā)問題的更加定量適合的解決方案；以及將舉例說明土地開發(fā)問題的所述適合的解決方案的文件輸出給用戶。18.如權(quán)利要求17的計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃方法，并且包括在三維空間中數(shù)字表示所述未開發(fā)土地場所。19.如權(quán)利要求18的計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃方法，并且包括概念上將所述工程測量定位在三維空間內(nèi)。20.如權(quán)利要求17的計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃方法，并且包括將所述文件通過全球通信網(wǎng)絡(luò)傳遞給用戶。全文摘要計算機實現(xiàn)的土地規(guī)劃系統(tǒng)被設(shè)計為生成至少一個用戶定義的土地開發(fā)問題的概念上的適合的解決方案。該系統(tǒng)電子創(chuàng)建至少一個土地開發(fā)問題的候選解決方案。該候選解決方案合并有多個可應(yīng)用于未開發(fā)土地場所的開發(fā)的工程測量。適合度函數(shù)基于候選解決方案的適合度對其進行定量評估。啟發(fā)式問題解決策略處理候選解決方案的工程測量以取得土地開發(fā)問題的更定量適合的解決方案。計算機輸出設(shè)備輸出舉例說明土地開發(fā)問題的適合的解決方案的文件給用戶。文檔編號G06T17/05GK101405771SQ200780008773公開日2009年4月8日申請日期2007年1月30日優(yōu)先權(quán)日2006年1月30日發(fā)明者A·H·沃茨,M·W·戴特維勒,R·布魯克拉,T·比克,小詹姆斯·W·雷諾茲申請人:藍山分析公司