Multi-objective cellular automata
Multi-Objective Cellular Automata (MOCA) couples the bottom-up spatial dynamics of cellular automata with multi-objective optimization to simultaneously pursue competing goals — such as maximizing urban compactness while minimizing ecosystem loss. Each grid cell updates its state based on transition rules that are calibrated or steered to satisfy a Pareto-optimal trade-off among two or more objectives, making the method widely used in land-use change simulation, urban growth modeling, and spatial planning under conflicting demands.
Εγγραφή πηγής
Οι παραπομπές αντιγράφονται αυτούσιες από την εγγραφή πηγής της μεθόδου. Δεν υπονοείται επαλήθευση σε επίπεδο ισχυρισμού από αυτές.
- 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
Επιμελημένοι ισχυρισμοί
Οι ισχυρισμοί έχουν αποθηκευτεί στο καθολικό τεκμηρίων, καθένας με τη δική του αξιολόγηση.
Αυτή η προβολή δεν επινοεί αξιολόγηση ισχυρισμού όταν το καθολικό δεν έχει κανέναν.
Σχετικές μέθοδοι
Δημιουργούνται από τον γράφο μεθόδων και εμφανίζονται ως προτεινόμενες από μηχανή σχέσεις — δεν υπονοείται ισχυρισμός τεκμηρίου.