地理模拟与优化系统
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元胞自动机
元胞自动机模拟模块包括五个CA模型：多准则判断CA（MCE-CA），逻辑回归CA（Logistic-CA），主成分分析CA（PCA-CA），神经网络CA
（ANN-CA）以及决策树CA（Decision Tree-CA）。
MCE-CA采用基于层次分析法的多准则判断方法来确定涉及到的空间因子的权重，然后将计算得到的发展适宜性指标转换为元胞发展的概率。Logistic-CA是对MCE-CA的改进，主要通过逻辑回归方法得到各空间因子的参数。PCA-CA通过主成分分析的方法来降低各空间因子之间的相关关系，得到主成分因子进行分析。ANN-CA使用人工神经网络的方法来定义元胞自动机的转换规则，并且该方法具有模拟多种土地利用类型相互转换的能力。Decision Tree-CA使用了决策树算法，它能够以“IF…THEN…”语句的形式提供清晰的规则定义。相对于使用系数或方程式的形式来讲，能更好的理解对模拟的规则。
多智能体系统
多智能体系统
模拟模块目前只包括一个采用基于多智能体建模（Agent-Based Modeling，ABM）方法进行城市地价模拟的演示。该模块设计为基于多智能体系统建模而提供的建模环境，使用户可以通过图形用户界面（GUI），或者是GeoSOS平台的嵌入式语言进行基于多智能体系统的建模。同时该模块还提供集成CA方法和MAS方法的能力。该模块目前还在开发中。
空间优化
软件架构
特点与创新性
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