Automates Cellulaires Multi-Objectifs — Simulation spatiale guidée par plusieurs objectifs concurrents
Les Automates Cellulaires Multi-Objectifs (ACMO) couplent la dynamique spatiale ascendante des automates cellulaires avec l'optimisation multi-objectif pour poursuivre simultanément des buts concurrents — tels que la maximisation de la compacité urbaine tout en minimisant la perte d'écosystèmes. Chaque cellule de la grille met à jour son état en fonction de règles de transition qui sont calibrées ou orientées pour satisfaire un compromis de Pareto optimal entre deux objectifs ou plus, rendant la méthode largement utilisée dans la simulation des changements d'affectation des sols, la modélisation de la croissance urbaine et la planification spatiale sous des exigences conflictuelles.
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Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-Objective Cellular Automata — Simulation-based spatial optimization with multiple competing objectives. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/simulation/multi-objective-cellular-automata
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