| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究进展 | 第11-15页 |
| ·农村居民点空间布局研究 | 第11-13页 |
| ·微粒群优化算法研究 | 第13-14页 |
| ·云模型研究 | 第14-15页 |
| ·研究趋势 | 第15页 |
| ·研究的主要内容与目标 | 第15-16页 |
| ·研究思路及技术路线 | 第16-17页 |
| ·文章结构 | 第17-18页 |
| ·创新点 | 第18-19页 |
| 第2章 相关理论综述 | 第19-29页 |
| ·农村居民点相关理论基础 | 第19-23页 |
| ·农村居民点内涵特征 | 第19页 |
| ·农村居民点空间布局的相关基础理论 | 第19-20页 |
| ·农村居民点空间布局模式研究 | 第20-22页 |
| ·农村居民点空间布局的影响因素与作用机理 | 第22-23页 |
| ·微粒群优化算法 | 第23-25页 |
| ·云模型 | 第25-28页 |
| ·隶属云的基本概念 | 第25页 |
| ·隶属云的数字特征 | 第25-26页 |
| ·隶属云发生器 | 第26-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于云模型的 PSO 算法改进及实现 | 第29-44页 |
| ·基于云模型的 PSO 算法改进原理 | 第29-36页 |
| ·问题的描述 | 第29页 |
| ·CPSO 算法的设计思路 | 第29-35页 |
| ·算法框架 | 第35-36页 |
| ·算法模型工具的开发过程 | 第36-44页 |
| ·ArcGIS VBA 开发环境 | 第36-38页 |
| ·基于 ArcGIS VBA 的 CPSO 算法实现 | 第38-44页 |
| 第4章 基于 CPSO 算法的农村居民点空间优化布局研究 | 第44-48页 |
| ·农村居民点空间优化布局问题的数学模型 | 第44-45页 |
| ·参数设定与初始化粒子群 | 第45-46页 |
| ·设定云模型规则参数 | 第46页 |
| ·粒子编码及位置更新机制 | 第46-47页 |
| ·判断迭代终止条件 | 第47页 |
| ·数据后期处理 | 第47页 |
| ·特殊情况处理 | 第47-48页 |
| 第5章 实例应用研究 | 第48-72页 |
| ·研究区概况 | 第48-51页 |
| ·农村居民点现状分布特征 | 第51-62页 |
| ·因子的选取 | 第51页 |
| ·数据获取与处理 | 第51-53页 |
| ·农村居民点现状分布特征 | 第53-62页 |
| ·农村居民点空间优化布局 | 第62-72页 |
| ·算法模型初始运行环境 | 第62页 |
| ·基于 CPSO 算法与 PSO 算法的模拟结果比较分析 | 第62-69页 |
| ·基于 CPSO 算法的农村居民点空间布局变化 | 第69-71页 |
| ·农村居民点用地集约化的设想 | 第71页 |
| ·小结 | 第71-72页 |
| 第6章 结论及展望 | 第72-74页 |
| ·本文结论 | 第72-73页 |
| ·主要不足之处 | 第73页 |
| ·下一步研究重点 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 发表论文及主要参加科研活动 | 第79-80页 |
| 1、公开发表的学术论文 | 第79页 |
| 2、参加的科研活动 | 第79-80页 |
