[发明专利]城市更新改造的选址方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机地理信息技术领域，更具体地，涉及一种城市更新改造的选址方法。

背景技术

城市更新优先改造项目的选址，其目的就是从城市更新地块的土地利用状况、社会因素、经济因素、生态环境因素、政策因素、现状发展推力、规划发展拉力以及区域公平等方面来实现城市更新的综合效益最大化。因此，城市更新优先改造项目的选址问题从本质上看也可以归类为一种多目标空间优化问题(multi-objective spatial optimization problem)。

近些年来，随着人工智能技术的快速发展，采用具有演化特征的启发式算法来解决多目标空间优化选址问题成为了一个发展趋势。如在已有的研究中，模拟退火算法、遗传算法、禁忌算法等被陆续成功应用在空间优化问题求解中。仅有的研究中，张其邦对城市改造地块哪里先更新的问题进行了理论探讨，此外一些学者也对旧城镇、旧村庄的优先改造问题进行了实证分析。

但是现有的研究更多是从效率角度出发，缺乏对公平性的考量，同时也缺乏合理、完整的项目评价体系和科学的选址模型作为依据。作为一种新的全局优化智能搜索算法，遗传算法以其简单通用性、强鲁棒性以及实用性、高效性的显著优点备受关注，并在各个领域的广泛实际应用中都取得了良好效果。

然而，现有城市更新优先改造的的研究方法,缺少改造优先选址模型及资源条件的约束等可执行的方法的研究。确定优先更新的地址是城市更新首要的基本理论问题。城市更新优先改造项目选址需考虑改造地块的多种因素，是复杂的空间多目标优化问题，采用传统的解决方案空间搜索量庞大，难以求出理想解。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于提供一种城市更新改造的选址方法。

根据本发明实施例的一方面，提供了一种城市更新改造的选址方法，包括：对于多个需改造的地块，通过计算处理装置根据多种候选优先改造方法以二进制编码方法对入选地块和未入选地块进行编码从而构成一组染色体；通过该计算处理装置根据适应度函数计算一组染色体中每一条的适应度值；以及，通过该计算处理装置选择适应度值最大的作为最终的优先改造方法。

在可选实施例中，所述选址方法还包括，在选择适应度值最大的作为最终的优先改造方法之前，通过该计算处理装置根据每条染色体的适应度值对该条染色体进行遗传操作从而得到新的一组染色体；通过该计算处理装置对进行遗传操作后的每一条染色体，以入选地块面积之和满足约束条件为准则来判断该条染色体是否为无效染色体，如果是，则通过该计算处理装置对无效染色体进行修复操作；如果否，则通过计算处理装置保留该条染色体不变。进一步地，该选择方法还包括通过该计算处理装置根据适应度函数计算进行修复操作后得到的一组染色体中每一条的适应度值。

在可选实施例中，所述选址方法还包括：在根据多种优先改造方法以二进制编码方法对入选地块和未入选地块进行编码从而构成一组染色体之后，通过计算处理装置，对该组染色体中的每一条染色体，以入选地块面积之和满足约束条件为准则来判断该条染色体是否为无效染色体；如果是，则对无效染色体进行修复操作；如果否，保留该染色体不变。根据适应度函数计算一组染色体中每一条的适应度值包括：根据适应度函数计算进行修复操作后每条染色体的适应度值。

在一可选实施例中，所述适应度函数与改造潜力因子和改造迫切度因子相关联。在另一可选实施例中，所述适应度函数与改造潜力因子、改造迫切度因子和公平性因子相关联。

在可选实施例中，遗传操作包括选择操作、交叉操作和变异操作。

根据本发明实施例的另一方面，提供了一种城市更新改造的选址方法，

包括：步骤a，对于多个需改造的地块通过计算处理装置确定一组染色体，其中，每条染色体对应于一种候选优先改造方法并对以二进制编码表示入选地块和未被入选地块；步骤b1，通过该计算处理装置，对一组染色体中的每一条染色体，以入选地块的面积之和满足约束条件为准则来判断该条染色体是否为无效染色体，如果是，则对无效染色体进行修复操作；如果否，保留该条染色体不变；步骤c1，通过该计算处理装置根据适应度函数计算进行修复操作后每条染色体的适应度值；步骤d1，通过该计算处理装置根据进行修复操作后得到的多条染色体以及每条染色体的适应度值对该多条染色体进行遗传操作从而得到新的一组染色体；通过该计算处理装置重复执行步骤b1-步骤d1直至满足终止条件时停止；通过该计算处理装置输出最后得到的染色体作为最终优先改造方法。