技術(shù)特征：
1.一種智能土地利用布局優(yōu)化配置方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：步驟1，獲取土地利用布局優(yōu)化數(shù)據(jù)，包括空間數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)兩類：空間數(shù)據(jù)包括土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)、土地利用適宜性評價(jià)數(shù)據(jù)、坡度圖；統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要包括土地利用結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；步驟2，應(yīng)用蟻群優(yōu)化算法在步驟1的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化，對土地利用布局優(yōu)化問題進(jìn)行建模，包括確定目標(biāo)函數(shù)和約束條件體系，并設(shè)置蟻群優(yōu)化算法的啟發(fā)值，從而構(gòu)建土地利用布局優(yōu)化問題描述圖以建立待求問題與蟻群之間的映射關(guān)系，并利用蟻群優(yōu)化算法在問題描述圖上求解得出土地利用布局優(yōu)化結(jié)果；所述的建立待求問題與蟻群之間的映射關(guān)系如下：蟻群中的每個(gè)螞蟻代表一種土地利用布局方案，方案的組成成分由兩個(gè)部分組成：圖斑及其土地利用類型，所有的圖斑及其被分配的土地利用類型組成了完整的優(yōu)化方案，這種一個(gè)圖斑及一種土地利用類型的組合即為問題成分，所有的成分組成的完全連接圖即為土地利用布局優(yōu)化問題描述圖，描述圖中各成分的權(quán)重即為蟻群優(yōu)化算法的啟發(fā)值；土地利用綜合效益函數(shù)構(gòu)成了蟻群算法的目標(biāo)函數(shù)，蟻群根據(jù)目標(biāo)函數(shù)從種群中選擇較好的解作為最優(yōu)解，因而蟻群中最優(yōu)螞蟻表征最優(yōu)的配置結(jié)果。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智能土地利用布局優(yōu)化配置方法，其特征在于，所述的步驟2中，求解得出土地利用布局優(yōu)化結(jié)果的步驟包括：步驟2.1，初始化算法參數(shù)：算法參數(shù)包括：螞蟻數(shù)目M、啟發(fā)式因子α、期望啟發(fā)式因子β、信息素?fù)]發(fā)率ρ及信息素初始量Q；算法終止條件參數(shù)包括:最大迭代次數(shù)I、最長運(yùn)行時(shí)間T、期望目標(biāo)收斂值G、最長收斂停滯代數(shù)N，同時(shí)將土地利用適宜性評價(jià)數(shù)據(jù)讀取到啟發(fā)值矩陣中；步驟2.2，初始化螞蟻記憶；步驟2.3，計(jì)算當(dāng)前圖斑對應(yīng)的所有成分的選擇概率，所述選擇概率即所有地類的選擇概率，并判斷圖斑的地類轉(zhuǎn)換是否滿足約束條件，若不滿足約束條件，則將其選擇概率置為0，約束條件包括：地類轉(zhuǎn)換約束，即因政策法規(guī)、自然條件決定的地塊在發(fā)生地類轉(zhuǎn)換時(shí)必須遵循的規(guī)則，所述政策法規(guī)包括退耕還林、禁止拋荒、城鎮(zhèn)建設(shè)用地不能轉(zhuǎn)化為其他地類，所述自然條件包括坡度、土壤質(zhì)地、耕層厚度、PH、交通條件、給排水條件；面積約束，即各個(gè)地類的面積必須滿足土地利用結(jié)構(gòu)的要求，然后用輪盤賭隨機(jī)選擇一種地類作為該圖斑的用途，并將該圖斑及為其選擇的地類組成的成分加入到正在構(gòu)建的方案中；步驟2.4，判斷是否完成所有圖斑的訪問，沒有完成將螞蟻移動(dòng)到下一個(gè)圖斑，并執(zhí)行步驟2.3，否則執(zhí)行步驟2.5；步驟2.5，判斷是否有局部搜索機(jī)制，有則進(jìn)行局部搜索；步驟2.6，更新信息素，包括信息素?fù)]發(fā)率ρ及信息素初始量Q；步驟2.7，將當(dāng)前螞蟻構(gòu)建的解與最優(yōu)解進(jìn)行對比，若更優(yōu)則將其更新為最優(yōu)解，并判斷是否所有螞蟻完成了方案構(gòu)建，沒有完成則選擇下一只螞蟻?zhàn)鳛楫?dāng)前螞蟻，并轉(zhuǎn)至步驟2.2，否則轉(zhuǎn)至步驟2.8；步驟2.8，判斷是否滿足結(jié)束條件，若不滿足則轉(zhuǎn)至步驟2.1，所述結(jié)束條件為步驟2.1中所述的算法終止條件：最大迭代次數(shù)I、最長運(yùn)行時(shí)間T、期望目標(biāo)收斂值G、最長收斂停滯代數(shù)N，可選擇其中一個(gè)或多個(gè)作為結(jié)束條件，當(dāng)滿足其中任一終止條件時(shí)，算法循環(huán)終止；步驟2.9，結(jié)果輸出。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種智能土地利用布局優(yōu)化配置方法，其特征在于，所述步驟2.3的具體方法是，定義當(dāng)前圖斑各地類的選擇概率P(Cij),并計(jì)算當(dāng)前圖斑各地類的選擇概率為P(Cij)，然后輪盤賭隨機(jī)選擇一種地類作為該圖斑的用途，及從當(dāng)前圖斑的成分集中選擇一個(gè)成分，并放入到螞蟻構(gòu)建的方案中，P(Cij)＝[PAS(Cij)+Pneighbourhood(Cij)μ]×Pconstraint(Cij)式中：PAS(Cij)表示按螞蟻系統(tǒng)選擇概率計(jì)算方式計(jì)算的選擇概率，Pneighbourhood(Cij)表示第i個(gè)柵格單元鄰域中地類為j的單元的頻數(shù)，μ為鄰域影響系數(shù)，Pconstraint(Cij)為考慮約束條件的轉(zhuǎn)換概率，即當(dāng)?shù)趇個(gè)單元滿足約束條件，可以轉(zhuǎn)換為地類j時(shí)，其值為1，反之為0。4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種智能土地利用布局優(yōu)化配置方法，其特征在于，所述步驟2.6的更新信息表基于目標(biāo)函數(shù)：fk＝Wsfsuitability(k)+WCfcompactness(k)+WUfunchanged(k)式中Ws、Wc及Wu為各目標(biāo)權(quán)重，三者之和為1，各權(quán)重的大小根據(jù)目標(biāo)的相對重要性確定，即越重要的目標(biāo)，其權(quán)重越大，各子目標(biāo)包括最大化適宜性fsuitability：鼓勵(lì)因地制宜，合理利用土地；最大化空間緊湊度fcompactness：鼓勵(lì)空間集聚，最大化不變率funchanged：減少因地類轉(zhuǎn)換帶來的成本；各子目標(biāo)計(jì)算方式如下：式中：n為柵格單元總數(shù)，j為柵格單元i的用途，Sij為柵格單元i用作地類j時(shí)的適宜性；Cij為單元i的8鄰域中類型為j的單元的數(shù)目；nunchanged表示沒有轉(zhuǎn)換的單元數(shù)目，其中Sij與Cij通過下式進(jìn)行歸一化處理：Nnorm＝(N-Nmin)/(Nmax-Nmin)信息素按下式進(jìn)行更新：τij←(1-ρ)τij+Δτij式中：ρ為信息素?fù)]發(fā)率，fk為第k只螞蟻構(gòu)建方案的目標(biāo)函數(shù)分值。