本书的主要内容是应用现代智能计算方法-群智能算法，如粒子群算法、蚁群算法来求解土地整理项目选址问题，将这一问题看作为多目标资源空间优化配置问题，不仅仅考虑土地整理项目效益，更将其空间布局的优化作为重要研究内容。主要创新点体现在：（1）将土地整理项目选址问题看作为一个多目标空间优化问题，构建了一个系统的土地整理项目选址模型。集成了土地整理项目选址的目标、约束条件、一般规则，提出了较完备的土地整理项目选址问题描述。（2）将群智能算法和GIS技术结合引入到土地整理项目选址领域，并依据土地利用现状将自然地块作为基本决策单元，通过对算法的编码、进化机制的全面重构使其能够适合解决项目选址这一空间优化问题，对智能算法在土地整理项目选址中的应用和探讨是一个积极的尝试。（3）群智能算法与多目标优化相融合。模型可以通过一次迭代运行获得多个Pareto最优解，而不是传统的唯一最优解，用户可根据自身的偏好信息拥有多样化的选择。（4）分析PSO和ACO算法各自优劣势，将全局搜索能力和局部搜索能力进行有机耦合，构建了求解能力、鲁棒性、收敛效率均有明显提高的混合模型。（5）将GIS作为主要工作平台，设计了一种插件式的集成群智能算法的土地整理项目选址决策支持系统，高度松散耦合的系统框架便于集成扩展GIS环境下智能求解土地整理项目选址问题的处理方法……

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