Autómatas Celulares Multi-Objetivo — Simulación espacial guiada por múltiples objetivos en competencia
Los Autómatas Celulares Multi-Objetivo (MOCA) acoplan la dinámica espacial ascendente de los autómatas celulares con la optimización multi-objetivo para perseguir simultáneamente metas en competencia — como maximizar la compacidad urbana minimizando la pérdida de ecosistemas. Cada celda de la cuadrícula actualiza su estado basándose en reglas de transición que se calibran o dirigen para satisfacer un compromiso Pareto-óptimo entre dos o más objetivos, lo que hace que el método sea ampliamente utilizado en la simulación de cambios de uso del suelo, modelado de crecimiento urbano y planificación espacial bajo demandas conflictivas.
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Fuentes
- 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 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-Objective Cellular Automata — Simulation-based spatial optimization with multiple competing objectives. ScholarGate. https://scholargate.app/es/simulation/multi-objective-cellular-automata
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