Multi-Objective Cellular Automata — Räumliche Simulation geleitet von mehreren konkurrierenden Zielsetzungen
Multi-Objective Cellular Automata (MOCA) koppelt die Bottom-up-räumlichen Dynamiken von zellulären Automaten mit Multi-Objective-Optimierung, um gleichzeitig konkurrierende Ziele zu verfolgen – wie die Maximierung der städtischen Kompaktheit bei gleichzeitiger Minimierung des Ökosystemverlusts. Jede Gitterzelle aktualisiert ihren Zustand basierend auf Übergangsregeln, die kalibriert oder gesteuert werden, um einen Pareto-optimalen Kompromiss zwischen zwei oder mehr Zielsetzungen zu erzielen. Diese Methode wird häufig in der Simulation von Landnutzungsänderungen, der Modellierung von Stadtwachstum und der räumlichen Planung unter widersprüchlichen Anforderungen eingesetzt.
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Quellen
- Liu, X., Liang, X., Li, X., Xu, X., Ou, J., Chen, Y., Li, S., Wang, S., Pei, F. (2017). A future land use simulation model (FLUS) for simulating multiple land use scenarios by coupling human and natural effects. Landscape and Urban Planning, 168, 94-116. DOI: 10.1016/j.landurbplan.2017.09.019 ↗
- Jantz, C. A., Goetz, S. J., Shelley, M. K. (2004). Using the SLEUTH urban growth model to simulate the impacts of future policy scenarios on urban land use in the Baltimore-Washington metropolitan area. Environment and Planning B: Planning and Design, 31(2), 251-271. DOI: 10.1068/b2983 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Multi-Objective Cellular Automata — Simulation-based spatial optimization with multiple competing objectives. ScholarGate. https://scholargate.app/de/simulation/multi-objective-cellular-automata
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