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Simulating multi-objective land use optimization allocation using Multi-agent system-A case study in Changsha, China

机译：基于多主体系统的多目标土地利用优化分配模拟-以长沙市为例

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Achieving multi-objective land use optimization allocation (MOLUOA) for sustainable development is an important issue in land use. In consideration of the multi-dimensional characteristics of MOLUOA in terms of quantity, space, and time, and under the constraints of maximizing economic, ecological, and social benefits of land use, a MOLUOA model is developed in this study by integrating multi-agent system with particle swarm optimization. The MOLUOA model is applied to the simulation of land use optimization allocation in Changsha, a typical city located in central China. Simulation results show that the MOLUOA model can achieve multi-objective land use optimization allocation in terms of quantity, space, and time. The model can provide decision-making support for generating land use alternatives to achieve sustainable land use. (C) 2015 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：实现可持续发展的多目标土地利用优化分配（MOLUOA）是土地利用中的一个重要问题。考虑到MOLUOA在数量，空间和时间方面的多维特征，并且在最大化土地利用的经济，生态和社会效益的约束下，本研究通过集成多主体开发了MOLUOA模型粒子群优化系统。 MOLUOA模型被用于模拟中国中部典型城市长沙的土地利用优化分配。仿真结果表明，MOLUOA模型可以在数量，空间和时间上实现多目标土地利用的优化分配。该模型可以为产生土地使用替代方案以实现可持续土地使用提供决策支持。 （C）2015 Elsevier B.V.保留所有权利。

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