多目的セル・オートマトン — 複数の競合する目的によって導かれる空間シミュレーション

多目的セル・オートマトン（MOCA）は、セル・オートマトンのボトムアップ的な空間ダイナミクスと多目的最適化を組み合わせて、都市のコンパクト化の最大化と生態系の損失の最小化といった競合する目標を同時に追求する。各グリッドセルは、2つ以上の目的間のパレート最適トレードオフを満たすように調整または誘導された遷移ルールに基づいて状態を更新する。この手法は、土地利用変化シミュレーション、都市成長モデリング、および相反する要求下での空間計画において広く利用されている。