整数规划合集12篇
整数规划篇1
引言
随着我国经济的持续高速增长，作为基础能源的电力行业也处于高速增长的时期。电网规模不断扩大、输变电设备不断增多，一方面提高电网输送能力、增加了供电的可靠性，为经济社会发展提供了支撑；另一方面，设备数量的迅猛增长也使维护难度增大，设备数量的不断增多，维护人员数量却不变甚至减少，这使人员不足的矛盾更加凸显。
随着电网规模的不断扩大，检修工作的数量逐年增多，但专业人员数量基本维持不变，逐年递增的检修工作和稳定不变的检修人员数量必然会增大检修计划的安排难度。
1、数学建模
1.1检修计划现状分析
检修计划是由供电公司的生产调度主管组织多个部门共同讨论确定，如图1.1表示，检修计划的制定受很多因素制约，本研究中只选取专业检修人员、仪器仪表、车辆等经常短缺的资源，这些资源一般数量稳定，规律性较强，不考虑电网运行方式、保电任务这类随机性较强，较为不确定的因素，使其更适合数学分析和计算机实现。
1.2数学模型的建立
对实际工作的分析可以看出，检修工作的目的是为了消除电力设备存在的缺陷，使电力设备安全运行，而电力设备的缺陷是根据严重程度可以划分为不同的紧急程度的，消除了越紧急的缺陷，对电网的帮助越大，所以可以将检修计划制定的目标理解为：执行的检修计划紧急程度之和最大。
为了进行定量分析，将各类资源、所有等待安排的检修计划以及紧急程度绘制成下面的表1.1：
以每列的计划作为决策变量，记为Xa，Xb，Xc，……，以可调配人员作为约束条件，以完成的紧急程度数值最大为目标，这样这个问题就变成了
目标函数：
2.1完全枚举法
完全枚举法又被称为穷举法，是将所有可能的组合全部列出，逐一进行目标约束条件比较和目标函数比较，算法的时间复杂度很高，达到2n，对于n较大的情况不使用，考虑到本研究中的数据规模较小，可以尝试使用完全枚举法进行求解。
2.2分支定界法
分支定界法是一种求解整数规划问题的常用算法。如果将决策变量的范围限定为{0，1}，则可以进行0-1规划的计算。
第1步：求该问题线性规划的最优解，若最优解为整数，计算结束。否则进行下一步。
第2步：选取任意非整数变量x01进行分支，分别在松弛问题中加上约束x1≤x01和x1≥x01，组成两个新的松弛问题。
第3步：检查所有分支的解和目标值，如果出现某分支的解的目标值大于等于其他分支的目标值并且为整数，则找到最优解，若不存在则继续分支。
2.3隐枚举法
隐枚举法的计算过程与完全枚举法类似，也是将所有的可能解一一验证，不同的是将约束条件逐一进行判断，如果出现一个约束条件不满足资源限量时，当前解的计算结束，开始验证下一个解。隐枚举法在约束条件较多、资源限量较低的情况下，可以有效减少计算时间。
3、算法性能对比
本文采用完全枚举法、分支定界法、隐枚举法等三种算法，对地市公司4个季节选取的检修计划数据进行计算，通过分析实验数据，讨论每种算法的效率，从而选择适合的算法进行计算。
实验采用MATLAB作为实验工具，主要利用其统计功能进行数据分析，实验对3种常用的0-1规划算法进行比较，分别是完全枚举法、分支定界法、隐枚举发，将从计算精度、计算用时两方面进行比较。
参与计算的数据选取4个不同时段的日检修计划进行，代表了电力企业生产的几类典型工作，第一组选取检修工作量较少的冬天，包含6项检修工作，用于测试小数据量的算法效率；第二组选取春季，选取预防性试验的检修工作，该工作持续时间较长，包含13项检修工作，并且涉及专业较多；第三组选取夏季大负荷时段，该时段危急缺陷较多，存在部分必须处理的缺陷，包含11项检修工作；第四组选取秋冬季节，设备改造为主的检修工作，共17项。
通过实验发现，三种算法均能够正确的计算出紧急程度最高的解决方案，但是在面对不同的数据量时，三种算法的计算效率略有不同，表3.2汇总了4组数据使用不同算法的数据。
第一组数据的数据量较少，n=6，三种算法计算效率均很高。
第二组数据n=13，代表了地市供电公司春季最繁忙的工作状态，分支定界法的计算时间稍长，其他两种算法用时相近，总体用时可以接受。
第三组数据n=11，数据取自地市供电公司夏季大负荷时段较典型的工作内容，其中包括对危急缺陷的处理，三种算法均很好的完成了计算，值得注意的是分支定界法的计算用时很少，主要原因是访问节点数量减少。
整数规划篇2
第一，明确目标愿景。信息管理最终要落实到数据管理，走好这一过程能够大大节省IT成本，提高管理效率。
信息系统是以数据说话的。往往信息化的过程就是数字化的过程，如何走好这一过程就要进行两头抓，即信息实践开始的一端信息应用系统的实施；信息成果收获即信息展示一端。即数据的收集、加工(挖掘)、展现。数据管理应当围绕这三阶段进行管理，而不是单单放在数据的备份、转移、恢复、复制、存储的方面。
信息有时效性，数据自然也有生命周期，要在信息时效性较强的时间，极快的组织数据，最大化发挥信息的作用。这就要求对数据的结构进行细化，能够在应用系统细化的基础上进行更大的细化与匹配。做到细节丰富，逻辑合理，结构清晰，以便于应用系统进行全面的展示。
规划应当自上而下的组织、应用系统目标的分解，也应自下而上的数据结构进行实现。既有全面的数据应用目标，又有细化的数据应用基础。全面、细化的程度则需要视成本、时间允许的情况下进行最大化的取舍，既依靠管理人员的经验，先进可靠的管理工具进行实现。做到重点突出，又不失细节实现。即要关注高楼的高度，功能性，又要关注最终实现的基础砖块的质量。
第二，提高数据战略管理，实现真正的战略调整。数据管理规划应当依符与企业的IT规划，与IT规划匹配越高，则IT成本越低，匹配程度往往决定于IT的应用程度。事实上一个好的IT应用，往往是数据匹配度是极其依靠(IT规划下的)IT应用进行匹配的。
再上一层说，企业的IT活动要依符于企业的战略规划，在战略规划下进行一个IT方面的规划，IT规划不同于企业的其他规划，在规划范围上受技术的限制较大，当然随之着技术的发展，这种限制变得越来越容易打破。但技术发展的迅速，却又带来了IT规划的难度。这就造成了规划的不确定性。这些都给IT规划带来了不同于常规的规划，当然数据管理也存在于这种不确定之中，而且更甚于这种规划。那就需要采用既满足目前应用目标，又能满足于以后变化的应用目标的产品，所以要选择符合企业实际的产品，又要解决企业未来(规划)问题的产品。
第三，设立安全级别，评估安全风险，实现在风险控制的基础上进行数据规划，保证重点数据，重点规划，重点管理。
数据管理的安全性，是数据管理的又一种大内容，首先针对不同的风险设立不同的规避方式，针对规避重点进行重点投入。
整数规划篇3
中图分类号：G4 文献标识码：A 文章编号：1673-9795（2014）05（a）-0111-02
答辩在现实生活中越来越多，尤其是在高校里，例如毕业论文答辩、优秀生答辩等等。答辩排班就是将评审人与答辩人分组并安排好参与评审和答辩的时间。以往这些工作是由工作人员手工完成，但随着答辩人数的增加，排班就变得十分复杂，往往会花费工作人员大量时间。
在排班问题的研究中，谢屹红等对护士排班的问题进行了早期的研究，沈吟东等则在模型和算法上对护士排班的问题进行了深入探讨。孙宏等建立的规划模型并利用分阶段指派算法研究了航空公司飞机排班问题。梁建波等建立了公交智能排班方法，并对其应用进行了研究。马荣昌、谢传柳等在对呼叫中心话务量预测的基础上设计了呼叫中心排班模型和算法。魏红翠针对图书馆人员排班问题建立了优化模型。前人对排班问题已经有了较为深入的研究，但答辩排班的问题有自身的独特性，在约束条件方面与其他排班问题有很大不同之处，而在这一方面尚未有人涉足。
本文即针对答辩排班问题，根据此类问题的特性，建立整数规划模型，并对一高校毕业论文答辩进行分析和求解。
1 答辩排班问题
在答辩中，每个答辩人的研究方向会有所不同，每个评审人对各个方向的擅长程度也不同；答辩一般持续1～3天，有些甚至更长，每天的答辩分为上午、下午两班，各评审人在此期间是否能参加评审也存在差异；答辩中，评审人可能与答辩人存在利害关系而影响答辩的公平性：以上这些都是答辩排班问题的特性。
答辩排班问题是一种在满足时间、研究方向等约束条件下，实现将答辩人和评审人最优分组的问题。在答辩排班问题中，约束条件主要包括评审人时间偏好要求、评审人熟悉答辩人所研究问题的要求、评审人与答辩人无利害关系的要求（简称背对背要求）、答辩时间场地的要求等。具体约束如下。
约束1：评审人有时间参加答辩评审。
约束2：评审人熟悉答辩人所研究的问题。
约束3：每个答辩小组的评审人数为固定值。
约束4：评审人与所评审的答辩人无利害关系（即背对背）。
约束5：每个答辩小组答辩人数不低于下限，也不超过上限。
约束：6：每个评审人评审组数不能超过上限。
约束7：任何班次答辩组数不能超过场地上限。
约束8：每个答辩人都要分入答辩小组，每一答辩小组都要安排时间答辩。
2 答辩排班模型
答辩排班模型的目标是在满足各种约束条件下，使此次答辩能够得到最好的评审，即让更多擅长的评审人进行评审。
用表示评审人的集合，用表示答辩人的集合，用表示答辩所涉及方向的集合，表示答辩期间所有班次的集合，用表示答辩小组的集合。
如果评审人l有时间参加第i班次的评审，则，否则。表示评审人l对答辩方向j的擅长度，记为
。如果答辩人s涉及的方向为j，记，否则记。如果答辩人s与评审人l有利害关系，则，否则。表示答辩人s被分配到第k答辩小组，表示评审人l评审第k答辩小组，表示第k答辩小组在第i班次进行答辩。表示每个答辩小组的评审人数，分别表示每个答辩小组答辩人数的下限和上限，表示每个评审人评审组数的上限，表示答辩场地的上限。
其中为待求量，均为0-1变量，其余均为已知量。基于上述定义的参数，可建立如下答辩排班模型：
（1）
约束1：
≤（2）
约束2：≤
（3）
约束3： （4）
约束4：
（5）
约束5：≤≤ （6）
约束6：≤ （7）
约束7：≤ （8）
约束8：
（9）
公式（1）为此模型的目标函数，即让更多更擅长的评审人来评审答辩；公式（2）～（9）分别表示上文所述的约束条件1～8。
3 算例实验
本文利用某大学工程硕士答辩排班作为算例进行实验。此算例即对该校工程硕士论文答辩进行排班。
3.1 数据假设
（1）此例中评审人有22位，答辩人有40位，答辩所涉及的方向有3个，答辩要在两天内完成，所以答辩期间班次有4班。要求每个答辩小组的评审人数为5人，每个答辩小组答辩人数的下限为8人、上限为10人，每个评审人最多评审两个答辩小组，答辩场地有5个。
（2）评审人答辩期间时间安排如表1所示。
表1中数字“1”表示评审人可以评审该班次答辩，“0”表示评审人没有时间参加该班次的评审。
（3）评审人对答辩方向擅长程度如表2所示。
（4）答辩人s1～s13的答辩方向为j1，s14～s26的答辩方向为j2，s27～s40的答辩方向为j3。
4 结论
本文研究了答辩排班这一问题，在对问题进行综合分析的基础上建立了答辩排班模型，并通过一个实际算例证明了本模型的可靠性。此模型可以解决手工排班速度慢、准确性低的问题，并且兼顾评审准确性方面，大大提高了答辩排班的效率。但利用lingo中的分支定界算法求解大规模的答辩排班问题时效率还有待提高，答辩排班的智能算法会是以后的研究方向。
参考文献
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整数规划篇4
一、引言
近年来，随着科学技术的不断发展，我国城市规划部门的工作手段均发生了根本性的变化：许多城市的规划管理部门都运用GIS技术建立了相应的城市规划办公管理系统和网络系统，城市规划设计部门也甩掉了图板，全面实现了规划设计成果制图电子化。但由于在城市建设中，城市规划与决策常常出现滞后现象，使得将城市规划形容为“规划规划，纸上画画，墙上挂挂” 的状况没有得到根本性的改观。这从一定程度上反映了公众对城市规划科学性的质疑，同时说明我们的城市规划工作没有起到确定城市发展方向的风向标作用。
尤其是跨入二十一世纪以来，北京的城市建设与开发量剧增，由此而引发的城市绿色生态保护问题、城市历史文脉怎样传承问题、城市交通拥堵现象如何解决等诸多问题引起了社会公众的广泛关注。1999年编制的北京市中心区控制性详细规划由于信息资源整合的技术手段一直未能得到行之有效的解决，缺乏及时更新机制和整体分析的工具，使我们的“控规”法律效力低下，无法科学地指导城市建设。本文试图从建立北京城市规划信息系统的整体思路出发，通过对城市规划信息资源的梳理、对“控规”信息资源整合方法的描述，与大家共同探讨城市规划信息系统建设的关键问题——城市规划信息资源整合方法的可行性和可操作性。
二、建立城市规划信息系统所涉及的信息种类
从建立城市规划信息系统的专业角度看，可以将城市规划信息划分为两大类——空间信息和属性信息。
（1）空间信息
就是信息内容本身就包含有形状、分布、空间定位、空间相互关系等内容的信息，如一条道路、一座桥梁或一幢建筑物、一个行政区等的几何形状及其所处的空间位置等。城市规划信息系统主要包括以下几类空间信息：
1、 空间基准信息
2、 自然特征信息
3、 基础设施空间位置信息
4、 各类界限信息
5、 各类控制线信息
6、 土地利用现状与规划汇总信息
7、 城市规划汇总成果信息（用地规划及专业规划）
8、 城市建筑规划成果信息
9、 ……
（2）属性信息
整数规划篇5
中图分类号：O224；TP183 文献标识码：B 文章编号：1004-373X(2008)10-129-03オ
Method of Estimation Distribution Algorithm for Solving Nonlinear Integer Programming
XIONG Shengwu1,LIU Mingfang1,LIU Xinliang2
(1.School of Computer Science and Technology,Wuhan University of Technology,Wuhan,430070,China;
2.Information System and Management College,National University of Defense Technology,Changsha,410073,China)オ
Abstract：Estimation of Distribution Algorithms (EDAs) acquire solutions by statistically learning and sampling the probability distribution of the best individuals of the population at each iteration of the algorithm.An estimation distribution algorithm is developed for nonlinear integer programming in this paper.It is shown that the method is efficient by the numerical experiment.
Keywords：estimation of distribution algorithms;nonlinear integer programming;probability model;solution space
1 引 言
整数规划是数学规划中较复杂的一大类问题。Murty[1]证明了非线性规划问题为NP-hard问题,作为其子集的非线性整数规划也必为NP-hard问题,求解该问题精确解的算法具有指数复杂度。整数规划广泛应用于许多工程领域,如资源管理、生产调度、可靠性优化、目标分配、超大规模集成电路设计等。对于变量规模较小的整数规划,传统的求解方法有分支定界法、割平面法和隐枚举法等。但对于较大规模的问题,传统的方法比较耗时,近年来随着进化计算的发展,许多学者运用遗传算法(GA)、模拟退火算法(SA)、微粒群算法(PSO)、蚁群算法(AA)等方法来求解整数规划问题[2-6]。遗传算法吸取了生物进化和遗传变异论的研究成果,是一种群体性全局寻优方法,但算法执行到一定阶段后向最优解收敛速度缓慢,且遗传算法的性能依赖于遗传因子（选择概率、交叉概率、变异概率、种群规模、染色体长度等）的取值,并且会出现早熟收敛情况。模拟退火算法模拟物质材料的冷却与结晶过程,通过退火温度控制搜索过程,但当问题规模较大时,系统进入热平衡状态(对应于最优解)的时间较长。粒子群算法和蚁群算法性能也依赖于设定参数（如强度的衰减系数等）,参数设定的优劣直接影响算法的运算效果。分布估计算法提出一种全新的进化模式,通过统计学习的手段建立解空间内个体分布的概率模型,然后对概率模型随机采样产生新的群体,如此反复进行,实现群体的进化。本文将分布估计算法推广应用到整数规划的解空间中,提出一种求解整数规划的新算法。
2 分布估计算法
分布估计算法（Estimation of Distribution Algorithms,EDAs）[7-9]是在进化计算领域兴起了一类新型的优化算法,是一种全新的进化模式。EDAs是在1996年由M[AKu¨]hlenbein 和Paaβ提出的一种广义型求解法。相对于传统的GA,在EDAs生成后代种群的过程中不需要交叉、变异操作,取而代之的是从一个概率分布中采样新的个体生成新的种群,而此概率模型是根据包含有从前代种群中挑选出来的个体的数据集估计而来。分布估计算法通过一个概率模型描述候选解在空间的分布,采用统计学习手段从群体宏观的角度建立一个描述解分布的概率模型,然后对概率模型随机采样产生新的种群,如此反复进行,实现种群的进化,直到满足停止准则。
根据概率模型的复杂程度以及不同的采样方法,分布估计算法发展很多不同的具体实现方法,但是都可以归纳为下面的基本步骤：首先随机生成M个个体,并有这些个体决定初始群体D0,并且对所有的个体进行评估。然后执行第一步,挑选N（N≤M）个个体（通称他们都拥有最好的目标函数值）。然后生成一个能最好的反映出n个变量相互依赖关系的n维概率模型。在根据上一步所得的概率分布获得M个新的个体组成新的种群。然后循环这3步,直到满足停止准则。И
其伪代码形式如下：
Pseudo-code of EDAs：
D0：Generate M individuals (the initial population) at random
Repeat for t=1,2,… until the stopping criterion is met
Dst－1：SelectN≤Mindividuals from Dt－1according to the selection method
Pt(x)=P(xDst－1)：Estimate the probability distribution of an individual being among the selected individuals
Dt：Sample M individuals (the new population) from Pt(x)
3 非线性整数规划问题
有约束的整数规划模数学模型为：
И[WB]Minimizef(X)=f(x1,x2,…,xn)
Subjecttoli≤xi≤ui i=1,2,…,n
xi∈Z i=1,2,…,nИ
上式中：[WTHZ]Z为整数空间；变量xi的下、上限li,ui为整数,w=ui－li+1为xi的可能取的个数。对很多类实际应用组合优化问题,xi的可行域可以枚举。
可行解空间如图1所示,xi有ai个节点,每个变量取一个值就构成空间一个解。如xi取第mi个节点,则对应的解为(x1,x2,…,xn)=(l1+m1－1,l2+m2－1,…,ln+mn－1)。И
图1 可行解空间
对于有约束的整数规划可以把原约束方程作为罚函数项加入到原目标中,变成无约束的优化问题。基于此,本文主要研究无约束整数规划问题的求解方法。
4 整数规划的分布估计算法
4.1 解空间的概率模型
在讨论的非线性整数规划问题中,描述解空间的概率模型用简单的概率向量p=(p1,p2,…,pn)表示,p表示群体的概率分布。
4.2 初始化群体
初始群体D0在解空间按照均匀分布随机抽样产生。即概率向量p0(x)=p0(x1,x2,…,xn)=∏ni=1p0(xi),其中p0(xi=li+mj－1)=1w,i=1,2,…,n；j=1,2,…,ui-li+1。群体规模为2s,通过适应值函数f(x)计算各个个体的适应值。
4.3 新解产生
在此选择截断方法作为选择策略,选择种群的一半,即选择适应值较高的s个个体,Dsl。因此Dsl表示第l代选择后的优势群体。概率向量p通过表达式p1(x)=p1(x1,x2,…,xn)=∏ni=1p(xi|Dsl-1)更新。根据这个概率向量p通过随机采样的方法产生新一代群体,至此分布估计算法完成了一个周期。可见在不断重复产生新解的过程中,适应值高的个体的出现概率越来越大。按照这个步骤改变个体在解空间的概率分布,使适应值高的个体分布概率变大,适应值低的个体分布概率变小,如此反复进化,最终将产生问题的最优解。
4.4 停止准则
由于概率向量p的作用,当迭代次数足够多时,概率向量p会逐渐增大到1,这时产生问题的最优解。即停止准则为p=1。
4.5 算法步骤
算法步骤为：
（1） 随机产生2s个个体（即初始群体）D0；
（2） 通过适应值函数f(x)计算各个个体的适应值；
（3） 以截断方法作为选择策略,选择种群的一半,即选择适应值较高的s个个体,Dsl-1；
（4） 估计选择的s个个体中每个个体的概率分布pl(x)=p(x|Dsl－1),并通过这个表达式更新概率向量p；
（5） 根据概率向量p通过随机采样的方法产生新一代群体Dsl；
（6） 如果没有满足停止准则,返回第（2）步。И
5 算 例
为了验证上述分布估计算法求解非线性整数规划的有效性,用EDAs解下列算例[10]：
算例F1： min F1=|x1|+|x2|+…+|x10|И
St.В10≤xi≤10,xi∈Z(i=1,2,…,10)И
算例F2： min F2=x21+x22+…+x210И
St.В10≤xi≤10,xi∈Z(i=1,2,…,10)И
算例F3： min F3=(x1－10x2)2+5(x3－x4)2+(x2－2x3)4+10(x1－10x4)4И
St.В10≤xi≤10,xi∈Z(i=1,2,…,4)И
采用本文所提出的算法,利用Java语言编程求解算例。随机产生100个个体组成初始种群D0（s=50）,计算适应值之后以截断方法作为选择策略,选取适应值较高的50个个体,估计这50个个体的概率分布更新向量p,在根据p[WTBZ]通过随机采样的方法产生100个个体的新一代群体。反复执行直到满足停止准则,求得全局最优解,最优解取值如表1所示。
图2 采用EDA算法的算例计算结果图
6 结 语
分布估计算法是进化计算领域内一个崭新的分支,他通过对整个群体建立数学模型,直接描述整个群体的进化趋势,是对生物进化“宏观”层面上的数学建模。分布估计算法通过概率模型可以描述变量之间的相互关系,对于解决非线性整数问题更加有效。通过算例,说明本文给出的算法有效。
参 考 文 献
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作者简介 熊盛武 男，1967年出生,湖北武汉人,博士,教授,武汉理工大学计算机科学与技术学院。主要研究方向为智能计算、机器学习。
整数规划篇6
Research of Flow Allocation Under Multi-airport System on Mixed-integer Program
Chen Xiang 1 Li Yu-sheng 2
（1. China's Civil Aviation Air Traffic Management Bureau of Fujian Sub-Bureau FujianFuzhou 350000；
2. University of Science and Technology of China AnhuiHefei 230000）
【 Abstract 】 With the rapid development of the national air traffic，the air traffic flow is increasing day by day，and it becomes the main reason of flight delay. How to allocate air traffic flow reasonably has become an important issue in recent years. In this paper， we consider the problem of typical traffic allocation problem based on the airport and route point constraints. By introducing the traditional scheduling problem， the problem is transformed into a mixed integer programming problem and the global optimal solutions are obtained. Finally， the validity of the model is verified by the numerical tests.
【 Keywords 】 multi-airport； air traffic flow allocation； mixed-integer program； time slot allocation； job shop
1 引言
随着经济发展，伴随着日益增长的交通运输需求，航空交通的规模和复杂性日益加大。2010年，我国境内民用航空（颁证）机场共有175个（不含香港和澳门），其中定期航班通航机场175个，定期航班通航城市172个。我国民航业已保持了30多年17.6%的年均增长率，创造了全球航空运输业的奇迹。
《中国民航十二五发展规划》指出，到2015年，我国运输总周转量达990亿吨公里，旅客运输量达4.5亿人次，货邮运输量达900万吨，年均分别增长13%、11%和10%，航班正常率高于80%。我国经济发达地区，如北上广深地区，出现了几个多机场的终端区域，以往简单的放行策略已经无法满足如今繁忙的空域状况，建立多机场终端区的协同决策系统迫在眉睫。为航班分配合理的放行时隙是该系统的核心模块之一，也是减少航班延误的关键因素。
多机场系统这一概念最早由美国德克萨斯州委员会与20世纪50年代提出，随着都市群的不断壮大，多机场系统的涌现以及美国NextGen计划的发展，美国众多学者对多机场展开深入研究。多机场终端区域联合放行，是指通过调整终端区域内航班的起降时刻，以达到满足终端区跑道，移交点等流量约束要求，并尽可能少得减少航班延误，尽早放飞未起飞航班。
多机场系统中涉及多个机场、多个航空公司和多元运行限制，且多机场系统运行极易受到外界干扰和波动，如何合理科学地分配放行时隙，统筹安排航班放行，增强多机场系统运行保障能力和抗干扰能力，是研究的关键。解决基于航班时刻优化的多机场联合放行问题，可有效地提高机场运营效率和安全性，所以此问题是近期研究的热点问题。
2 多机场流量调配建模
2.1 问题描述
考虑同一终端区内所有要起飞的航班，其中部分航班使用相同的跑道和多个公共离场定位点，从而在这些地方形成资源上的竞争，这些关键点有一定的间隔要求，如何合理安排起飞次序是充分利用资源的保证。尽管各国学者在航班离场排序问题上进行了大量研究，但以往的很多研究多集中于单机场离场航班排序策略问题，协调同一终端区内多机场系统的离场放行策略研究比较少，即使有很多技术上也不成熟，而且国外研究的具体条件和国内环境有一定的差别。多机场系统航班离场排序问题又是NP难问题，这也在一定程度上增加了研究的难度，只能提出一些近似算法，得到问题的近似解。
建模之前先做一些符号说明。考虑一系列要排序的航班F={f1，...，fn}，分属于AN个机场，所有机场的跑道共RN个，航班经过的移交点个数为PN。各个跑道之间的最小间隔要求分别为TR1，...，TRRN，移交点之间最小间隔要求分别为TP1，...，TPPN。航班的预定起飞时刻为r1，...，rn。第i架航班从起飞到达第a个移交点的时间为ta，i。假设在一次排序中，航班不能提前起飞，航班到各个移交点的时间固定且已知。
现在问题变为如何给航班分配合理的放行时刻使得航班晚于预定起飞时刻，且在跑道和移交点上满足相应的间隔要求，我们这里的目标是希望尽可能早得放飞所有航班。不同的目的要求，模型可以有不用的目标，比如加上延误成本等因素，可以得到更为复杂的目标函数，这里只对时间要素进行优化，使得最后起飞的航班的起飞时刻尽可能早。
2.2 车间作业调度问题
调度（Scheduling）问题是在工业界应用比较广泛的一类优化问题，有着比较长的研究历史。车间调度就是对一个可用的加工机床集在时间上进行加工任务集分配，以满足一个性能指标集。典型的车间调度问题包括一个要完成的作业集，每个作业由一个操作集所组成，各操作的加工需要占用机床或其它资源，并且必须按一些可行的工艺次序进行加工；每台机床可加工工件的若干操作，并且在不同的机床上能加工的操作集可以不同。调度的目标是将作业合理地安排到各机床，并合理安排作业的加工次序和加工开始时间，使约束条件被满足，同时优化一些性能指标。
在调度问题中，有一类很经典的问题――Job Shop问题，即车间作业调度问题。Job Shop问题是著名的组合优化问题，是调度问题中的典型难题。解决这样的问题既有重要的科研价值，又有重大的实际工程意义。Job Shop问题是指，加工车间有n个不同的需要加工的工件和m台机器，不同工件可以有不同的加工工序，即不同工件经过不同的机器进行加工并完工。不同的工件在不同的机器上的加工时间不同，每个工件可以有最早开始加工时间要求，即工件不能早于某一时间开始加工；工件可以有从一台机器运输到下一台机器上的运输时间，运输时间一般是固定的；工件加工过程中可以要求中断再继续加工也可以要求不允许中断；同一台机器在同一时刻只能加工一个工件，即工件之间不能有时间上的冲突。
如图1就表示了一种Job Shop调度问题，经常用来描述调度问题，被称为甘特图（Gantt Chart）。如图1所示，共5台机器3个工件，不同颜色方块代表不同的工件，不同方块的长度表示该工件在该机器上加工时间的长短。同一个工件只能在完成上道工序之后才能加工下一道工序。该问题的目标函数可以是最后一个工件的完成时间尽可能的早，也可以是加入权重的平均完成时间最少，或者其他想要达到的目标。达到目标的同时满足一系列的约束条件，如不能早于最早开始时间，同一台机器只能同时加工一个工件等约束条件。
Job Shop问题已经有比较长的研究历史，但是问题本身是NP难的。为了解决问题，很多研究者提出了一些近似算法，如遗传算法，禁忌搜索算法等，参考文献[1]，同时也有些给出了一些精确求解的模型，参考文献[2]。
2.3 流量调配问题建模
流量调配问题与Job Shop问题相似的地方是，我们可以将所有的跑道和移交点当做Job Shop问题中的机器，要排序的航班当做要加工的工件。预定起飞时刻为Job Shop问题约束条件中的最早开始加工时间；航班从一台“机器”到另一台“机器”的时间为工件从一台机器运输到另一台机器的运输时间；跑道和移交点间隔要求可以看作每个工件在每台机器的加工时间；并且要求一旦工件开始加工中间无法停止，知道加工结束。我们这里的目标是希望尽可能早得放飞所有航班，描述为最后放飞的一架航班的起飞时间尽量的早。
这样问题的数学模型可以表述为：
（1）
其中Cmax表示所有跑道上最后一架航班起飞的时刻；xi为分配好的第i架航班起飞时刻；ri为第i架航班的预定起飞时刻；ta，i为第i架航班从起飞到跑道或移交点a的时间，如果其为跑道则ta，i=0；pa为第a个跑道或移交点上要求的最小间隔。第一个表达式表示其他航班都早于最后一家航班起飞；最后一个表达式的意思是，经过同一个跑道或者移交点a的航班两两之间的间隔都要大于pa，即两两之间的不能小于间隔要求。
3 多机场流量调配模型求解
3.1 混合线性整数规划模型
上一节中得到的数学模型虽然比较简洁易于理解，但是最后一个表达式是非线性且非凸的，这样会导致问题有许多局部最优解，实际上该问题的局部最优解特别多，全局最优解也不止一个。所以上述问题无法用常规算法求解，但是大部分可用的全局的求解算法效率都比较低。为了提高求解上的效率，现对上述模型进行调整和修改。
我们知道所有航班放行的时间不可能到无穷大，所以对最后一个不等式加入上界，为了将问题变为线性的，并引入整数0-1变量。具体做法是（1）中最后一个不等式中（xi-ta，i）-（xj-ta，j）的取值区间分为两段，[pa-M，-pa]和[pa，M-pa]。再引入整形变量z，则取值区间变为[pa-z*M，-pa+（1-z）*M]。M为一个足够大的数，在实际应用中只要能满足具体实用要求的比较大的整数就可以了。
这样模型可以变为：
（2）
其中x1表示最迟起飞航班起飞时刻变量，相当于（1）中的Cmax，这么做主要为了统一变量的命名，为模型求解带来方便。xi为第i-1架航班的起飞时刻，i=2，...，n+1。z用来表示在a上i和j的先后顺序。
这样就将模型（1）转化为了混合线性整数规划模型（2），可以通过求解线性整数规划问题比较有效的算法对其进行求解，比如说分支定界算法，或者割平面法等。同时有一些现成的软件或者代码包，如Cplex，GLPK，Gurobi，Lpsolve，SCIP等。这里使用开源算法包SCIP（[3]）进行求解。
SCIP（Solving Constraint Integer Programs）是开源的混合整数规划求解器，是Branch and cut和Branch and price算法框架下搭建的，由Zuse Institute Berlin负责组织进行，目前版本为3.1.1。SCIP除了开发自己的框架外，还将市面上比较有效的开源包包括进来，同时提供了商业软件的接口，也就是说只要你的PC上装有相应的商业软件，如Cplex，你可以在SCIP框架下调用Cplex的算法和求解器。SCIP还提供了常用的优化数据的读取接口，如ZIMPL模型、MPS、OPB等数据格式。SCIP提供了大约20种约束类型的优化问题，使得它能解决包括混合线性整数规划，混合非线性整数规划，混合整数二次规划，甚至一些全局优化的算法也可以进行求解。SCIP是由C语言编写的，为了方便使用，开发者提供了C++的包，同时matlab和AMPL软件接口也进行了包装。据数值测试，SCIP是目前世界上最快的非商业混合整数线性规划求解软件，这是我们之所以选择SCIP的原因。
3.2 启发式算法
为了和上一节中混合整数规划模型的结果进行对比，这里还给出一个比较简单的启发式算法。算法的思想比较简单，按照原先给出的航班的优先级从高到低进行遍历，对每一架航班首先按照预订起飞时刻起飞，假如不满足跑道和移交点的约束条件就将其起飞时刻向后移，直到满足所有约束为止，将此时刻定为航班的起飞时刻。
算法流程如下：
启发式算法框架：
输入：航班列表（按照优先级排好序），航班经过的移交点等，机场、移交点等容量约束；
For i=1，...，n ：n为航班个数
为每个航班fi安排离场时刻，判断它是否满足机场、移交点容量约束：
If满足：按照这个时刻离场
Else If不满足：调整离场时刻，在现有基础上加上一个量Δ
End For
算法中每次增加的Δ是可以让航班起飞的最小时间段，这样就保证了上述算法得到的解是具有局部最优性质的解。而通过模型求得的则是问题的全局最优解，即保证放飞所有的航班锁用的时间最少。
我们通过了大量的数值实验表明了该问题有很多的全局最优解和局部最优解，并且通过启发式算法求得的局部解与数学模型求得的全局最优解之间的差距并不大，约束条件越是宽松，即间隔要求越短，两者的差距就越小，这是符合常识的结果。接下来一节就展示了我们的一些数值实验的结果。
4 数值实验
数值实验采用数据为我国华北管制区多机场系统不同时段的实际数据。混合线性整数规划使用算法包SCIP进行求解，为了求解方便，我们使用SCIP的matlab配置版本，启发式算法同样使用matlab编程实现。所有程序运行环境MATLAB 8.0，处理器主频3.3GHz，双核，运行内存8GB，系统Windows7 32位个人电脑平台上。
实验共进行5组，为便于结果比较，航班时刻归一化为从0时刻开始，时间单位化为秒（s）。
实验一：共50架航班，共6个机场，8个跑道和19个移交点，跑道间隔要求为90s，移交点间隔要求分别为240s。混合线性整数模型中0-1变量个数为582个，相关的线性不等式约束1164个。
实验二：共60架航班，共6个机场，8个跑道和21个移交点，跑道间隔要求为90s，移交点间隔要求分别为180s。混合线性整数模型中0-1变量个数为696个，相关的线性不等式约束1392个。
实验三：共40架航班，共6个机场，8个跑道和19个移交点，跑道间隔要求为90s，移交点间隔要求分别为180s。混合线性整数模型中0-1变量个数为314个，相关的线性不等式约束628个。
实验四：共80架航班，共6个机场，8个跑道和15个移交点，跑道间隔要求为90s，移交点间隔要求分别为180s。混合线性整数模型中0-1变量个数为1390个，相关的线性不等式约束2780个。
实验五：共90架航班，共6个机场，8个跑道和21个移交点，跑道间隔要求为90s，移交点间隔要求分别为180s。混合线性整数模型中0-1变量个数为1896个，相关的线性不等式约束3792个。
从上述数值实验中可以得出四个结论。
（1）随着航班量的增加，0-1变量的数量和线性约束不等式的量不只是成倍增加的，所以如何减少无效的0-1变量的个数是提高算法效率的关键。
（2）当跑道或移交点间隔要求比较宽松时，启发式算法求得的解与全局最优解之间的差距会更小，如实验2，实验4和实验5；相反要求比较严格时，两者的差距是比较大的，如实验1和实验3。
（3）基于数学模型求解的算法效率相对较低一些，这一方面和使用的软件包有一定关系，基于C语言的实现效率会更高一些。也与建立的模型有很大关系。如何提高求解效率是我们以后需要深入研究的重点。
（4）基于模型求解的结果的确在一定程度上能够缩短放行航班的时间，达到充分利用空域资源的目标。
5 结束语
本文通过引入经典的调度问题将多机场航空流量调配问题进行建模并转化为混合线性整数规划问题，最后利用经典的求解混合线性整数规划问题的算法求解得到全局最优解，为多机场流量调配问题提供了一种解决思路。但是如果每次放飞的航班量比较大且移交点数量较多时，模型求解效率会随之降低，达不到实时求解的目的。我们希望后期会再进行一些深入的研究，发展更为快速的求解算法或者对模型进行一些更有效的改进，以达到更加快速求解得目的。
参考文献
[1] Michael L.Pinedo Scheduling：Theory，Algorithm，andSystems[M].NY：Springer， 2011：183-220.
[2] David Applegate，William Cook A computational study of the Job-Shop scheduling problem[J].ORSA Journal on Computing，1991，3（2）：151-156.
[3] SCIP[EB/OL].http：//scip.zib.de/.
整数规划篇7
例1 要将甲乙两种长短不同的钢管截成A,B,C三种规格的短钢管，一根甲钢管可同时截得A,B,C三种规格的钢管数量分别是2，1，4根，一根乙钢管可同时截得A,B,C三种规格的钢管数量分别是2，3，1根，今需要A,B,C三种规格的钢管各13，16，18根，问截甲乙这两种钢管各多少根可得所需的三种规格的钢管，且使用的甲乙钢管根数之和最小？
令Z＝10，得整数解为x＝0, y＝5；x＝2, y＝2.将这两组整数解依次代入可行域中检验得x＝2, y＝2.
所以最优整数解为x＝2, y＝2，即用甲种规格的原料2张，乙种规格的原料2张.
例3 某人有楼房一幢，室内面积共180m2，拟分隔成两类房间作为旅游客房. 大房间每间面积为18m2，可住游客5名，每名游客每天住宿费为40元；小房间每间面积为15m2，可住游客3名，每名游客每天住宿费为50元. 装修大房间每间需1000元，装修小房间每间需600元，如果他只能筹款8000元用于装修，且游客能住满客房，他应隔出大房间和小房间各多少间，才能获得最大收益？
所以最优整数解为x＝0, y＝12或x＝3, y＝8，即应隔出大房间和小房间0间、12间或3间、8间.
注：以上3题中，Z的理想值都比较小或者不太大，所以对理想值进行微调可以较便捷地得到最优整数解，若Z的理想值比较大，则不宜采用此法.
例4 某实验室需购某种化工原料106克，现在市场上该原料有两种包装，一种是每袋35千克，价格为140元;另一种是每袋24千克，价格为120元，在满足需要的条件下，最少花费多少元？
所以最优整数解为x＝1，y ＝3，即购买35千克的原料1袋，24千克的原料3袋，此时花费最少为Z＝500元.
例5 某运输公司有7辆载重量为6 t的A型卡车与4辆载重量为10 t的B型卡车，有9名驾驶员. 在建筑某段高速公路中，此公司承包了每天至少搬运360 t沥青的任务，已知每辆卡车每天往返的次数为A型卡车8次，B型卡车6次，每辆卡车每天往返的成本费为A型车160元，B型车252元，每天派出A型车与B型车各多少辆公司所花的成本最低？
解：设每天派出A型车x辆，B型车y辆，则
48x＋60y≥360，x＋y≤9，x≤7，y≤4，x,y∈N.
目标函数Z＝160x＋252y.
所以最优整数解为x=5, y=2，即每天排派出A型车5辆，B型车2辆.
整数规划篇8
1 算法的技术问题
禁忌搜索算法的技术问题主要有：可行解的形式、解邻域的定义、禁忌的对象、禁忌的长度、局部最优解候选集、计算终止条件等等。对于这些技术问题的预处理，关系到算法计算结果的优劣。这些技术问题没有固定的模式生搬硬套，可以因问题而异，因人对问题的认识理解而异，从而产生的算法结果也有差异。
2 整数线性规划问题及其技术处理
整数线性规划问题的数学模型为：求解 维向量 ，使之满足：
,；
，
设 ， ， ，则整数线性规划问题可以表示为：
，
， ，
整数线性规划问题从计算复杂性划分，它属于NP问题。
采用禁忌搜索算法，有关的技术问题作如下的预处理：
对于可行解采用通常的 维向量表示法。任取初始可行解 。 表示可行解 的邻域，这里 定义为可行解 的恰有一个分量的数值改变的可行解全体构成集合，这样的 至多含有 个元素。
对于禁忌对象的选择，可以以改变数值的分量位置、或目标值、或可行解 作为禁忌对象。禁忌对象全体组成的集合称为禁忌表 。其中每一个元素都附有当前的禁忌代数，禁忌代数随着迭代次数变化而变化，一旦其数值超过禁忌长度时，该元素将解除禁忌。
本文的局部最优解候选集 是新的局部最优可行解的搜索区域， 就是从 的邻域
中去掉禁忌表中相应的元素而得。禁忌长度 取 或 。
取评价函数选择目标函数为之。在 中根据评价函数搜索新的可行解 。
特赦原则基于评价函数值的原则。即当= 时，从 中释放出使得评价函数值最小的禁忌对象。
计算终止条件为： = 或最大迭代上限或最佳评价值出现的频数，当而且仅当其中一个条件满足时，计算终止，输出结果。
3 算法流程图
流程图如下所示。其中，生成邻域 、禁忌表 、 的算法如下：
① 生成邻域 。设置数组 ， 的第 个分量变化后，得到新的可行解，否则 置 －1，而且 ， 。
② 生成禁忌表 、
本文以评价值为禁忌对象。如果，则 的所有元素禁忌长度分别加1，长度为 的禁忌元被释放；
查寻新的禁忌对象：如果 ，则 ， ，相应的禁忌长度置初值1。
如果 的邻居 满足条件：0，而且相应的 不在 中出现，则
， 。
③ 执行特赦命令，修正
如果，则要执行特赦。特赦时重点考虑释放对象的影响力及承担最小的错误诸原则。在 中查找使得评价值最小的禁忌元作为特赦对象，相应的可行解添加到 中。
4 实践与探讨
针对以下问题，采用适当的建立邻域的规则，使用C语言将算法编制成程序，在计算机上运行，得到较好结果。
例1
， ，是整数。
技术处理：取初始可行解 。 定义为可行解 恰有一个分量数值增加1的可行解全体构成集合，＝3， ＝8，禁忌长度取3。计算过程列表如下：
计算结束，得到最优解 ＝ ，相应的目标值 =12，其中 中向量的第1个分量是禁忌评价值，第2个分量是禁忌代数。
例2
， ， ，
整数规划篇9
一、前言
安全路径规划是一种实现机器人安全性的有效策略[1-5]，在机器人的安全路径规划过程中，机器人搜索步长的合理设置直接影响到机器人的整体性能。相关研究表明[6-7]，传统的固定步长搜索算法存在许多缺陷，比如路径收敛速度慢，迭代次数多，环境适应能力差等。
为了弥补这些缺陷，研究者提出了许多变步长搜索算法。袁亚湘等人将传感器探测所得数据梯度作为步长的增量，即最陡下降法[8]。禹建丽等人在其基础上进一步提出了线性再励的自适应变步长算法[9]。该算法的基本思想是，如果在连续两次迭代中，传感器测量的数据梯度下降方向相反，这说明步长太大，那么减小步长；反之，步长下降过慢，则增加步长。但是该算法对传感器传递的数据敏感度低，步长调整较慢。为了解决上述问题，潘欣裕等人[7]提出了基于S函数的变步长调整算法。他们将初始步长作为步长调整因子的基准值，并依据传感器探测信息，通过S函数映射的方法获取其加权值，以此计算机器人下一步搜索步长及运动方向。由于传感器测量数据易受环境影响，因此难以满足该算法对传感器测量数据高精度的要求。
基于此，本文提出了一种基于危险指数自适应变步长调整算法。该算法仍将初始步长作为基准值，并根据危险指数的大小调整步长加权值。这样在路径规划过程中搜索步长将响应危险指数的变化，进一步提高了机器人的安全性。
二、步长调整算法
合理设置步长调整算法可以改善路径搜索的收敛性能、减少迭代步数，节省搜索时间，因此本文分析和比较了几种步长调整算法对安全路径规划的贡献。
1、算法一：固定步长法
2、算法二：
3、算法三：基于危险指数自适应变步长调整算法
基于危险指数自适应变步长调整算法仍将初始步长作为基准值，并根据危险指数的大小调整步长加权值。即当 DI增大时，减小步长调整因子的加权值，以避免步长过大导致机器人"刹车"不及时而碰到人体，若此时危险指数超过允许的最大值 DImax，则停止搜索；反之，当 DI减小时，则增大其加权值，以减少迭代次数，提高收敛速度。这样在路径规划过程中搜索步长将响应危险指数的变化，进一步提高了机器人的安全性。步长反馈控制装置如图2-1所示。
三、仿真结果
与算法一、算法二相比，算法三规划的路径收敛性能、收敛速度较前两者均有提高和改善。当危险指数小于最小影响阈值 DImin 时，搜索步长保持最大值，从而提高了收敛速度；当其超过 DImin时，步长立即减小，机器人位姿得到调整，这样危险指数也被降低至当前最小值。
四、结语
本文研究了步长调整算法在机器人安全路径规划中的应用，并比较了三种步长调整算法对路径规划性能的影响，从而提出了一种基于危险指数自适应的步长调整算法。仿真实验证明了该算法加快了路径收敛速度，改善了路径收敛性能，并进一步保障了机器人的安全性。
参考文献：
[1]吴海彬，杨剑鸣.机器人在人机交互过程中的安全性研究[J].中国安全科学学报，2011，（11）.
[2]Dana Kulic，Elizabeth Croft. Safe-motion planning for human-robot interaction：Design and Experiments. Mobile Robots Towards New Applications，2006：149-170.
[3]Maciejewski，A.A，C.A.Klein. Obstacle Avoidance for Kinematically Redundant Manipulators in Dynamically Varying Environments.The International Journal of Robotics Research.1985，4（3）：109-117.
[4]Chen，M.，A.M.S.Zalzala.A Genetic Approach to Motion Planning of Redundant Mobile Manipulator Systems Considering Safety and Configuration. Journal of Robotic Systems，1997，14（7）：529-544.
[5]彭爱泉.基于危险指数最小化的机器人安全路径规划方法[J].现代科技，2014，（4）.
[6]禹建丽，韩平，王磊，等.基于自适应变步长算法加快机器人路径规划的收敛速度[J].自动化理论/技术及应用，2010，（3）.
[7]潘欣裕，公维理，王俭，等.移动机器人步长调整算法的S函数应用研究[J].计算机工程与应用，2010，（11）.
整数规划篇10
Abstract: this paper mainly through the city planning information resources pectination and "regulatory" information resource integration method description, and everyone to urban planning information system construction of the key problems of the urban planning-information resource integration feasibility and operability of the method.
Key words: urban planning; Information resources; integration
中图分类号：TU984 文献标识码：A文章编号：
建立城市规划信息系统所涉及的信息种类
从建立城市规划信息系统的专业角度看，可以将城市规划信息划分为两大类―空间信息和属性信息。
空间信息
空间信息就是信息内容本身包含有形状、分布空间定位、空间相互关系等内容的信息。如一条道路、一座桥梁或一幢建筑物、一个行政区等的几何形状及其所处的空间位置等。城市规划信息系统主要包括以下几大类空间信息：空间基信息；自然特征信息基础设施空间位置信息；各类界限信息；各类控制线信息；土地利用现状与规划汇总信息；城市规划汇总成果信息(用地规划及专业规划)；城市建筑规划成果信息等。
属性信息
在地理信息系统中，地理对象与位置、分布、形状等空间信息无关的特性用属性数据表示，如“ 道路”属性的描述,可以有名称、起点、终点、长度、路宽、路面等级、最大容许车速、最大容许承压、绿化带的有无等等属性信息。城市规划信息系统主要包括以下几大类属性信息：与空间信息相对应的各种属性信息社会经济信息；资源环境信息；历史沿革资料规划成果档案信息；系统监控管理信息；各类法规文档信息；数据标准信息规划指标信息等。
城市规划信息的现状分析
面对上述如此多样而繁杂的信息类别，信息的获取与更新渠道是否顺畅，直接关系到城市规划信息系统未来运行的生命周期。城市规划工作的性质决定了城市规划信息系统不仅需要城市规划专业的信息，还需要大量的社会信息。
在国外,如美国、加拿大、法国等较发达国家,由于信息化建设水平相对较高，已建立起了一套完善而严谨的各类城市数据体系。许多社会属性信息对公众开放，做到了社会信息共享数据的更新和维护也已步入了良性循环的阶段以至一大批具有代表性的GIS软件(如ArcInfo.Genamap.ERDAS)等,从土地利用到城市规划等诸多领域都得到广泛应用,基本解决了从规划研究分析、规划编制、规划决策管理。到面对公众的基础信息、公众参与等各个层面的信息整合共享与综合利用多方面的问题。
在我国，城市规划信息化建设起步晚。20世纪90年代，我们试图借鉴国外经验，通过城市地理编码的方式将城市的各类社会信息落到每个街坊（城市道路围成的区域）乃至地块，最终建立起全社会共享的、具有空间定位作用的社会属性信息数据库。但由于思想观念、管理体制、经费等各种因素的影响和制约使得已经成为地方标准的“某市城市地理编码标准”未能得到推广应用, 行业间仍处于各自为政，信息资源的共享及流通机制一直没有得到彻底解决。从我们的实践经验来看，建立一个能够对城市规划真正起到辅助设计、分析和管理作用的规划信息系统,难的不是技术问题, 而是信息资源的搜集、整合、更新的机制、途径、方法和成本问题。即城市规划设计信息难以整合更新的问题，长期以来一直是阻碍我们建立城市规划信息系统的瓶颈问题。图1反映了与城市规划有关信息资源的流通途径。
图1 与城市规划有关信息资源的流通途径示意图
通常，经济统计信息由国家统计部门定期，流通渠道通畅且具有权威性,但由于统计信息是按行业或行政管理范围汇总统计的，将统计信息与空间信息建立关系。整合工作量非常大（一般在进行城市规划宏观分析用得比较多），所以各个专业部门所需的专业信息，主要依赖于经济手段或结合专题研究逐步积累获得。就城市规划专业信息而言，我们总是投入大量的人力、精力进行信息的收集整合加工、更新, 以期能满足当前规划工作的需要，并为建立城市规划信息系统做好信息储备，但往往结果并不能令人满意，根本原因是信息获取过程存在着不准确、不一致等诸多现象和矛盾。
总结这几年规划信息积累、整合的经验和教训，以及某市“控规”“编制中数据整合技术方法的实践，我们深刻地感悟到：进行信息资源整合, 必须首先制定切实可行的管理机制和完善的标准规范体系，将广大的规划人员从烦琐而复杂的规划设计制图中解放出来, 让每个人充分感受自己在为信息资源整合尽力的同时，也在尽情地享受着更多便利，使得资源整合工作能够持续发展下去，让搞城市规划信息化建设的人员，可以从信息搜集整理这一枯燥且常常无效的劳动中解脱出来。将更多的精力投入到对整合后有效信息的监控管理、综合运用、信息再加工及信息分析等方面, 以提升城市规划设计质量和水平的方法及手段的探索和研究工作中去。
信息资源整合的方法研究与实践
近年来，在电子政务建设的推动下，各省市的规划管理部门都陆续建立了规划管理信息系统,使流转的公文、报批的规划建设项目数据，城市基础地理信息数据能够通过GIS与MIS结合的方式，满足规划管理和审批的需要，而且在这个领域国内已有一些成熟软件。但在规划设计研究领域目前还没有成熟产品。虽然GIS 和空间数据库技术不少单位在尝试使用,但都局限于研究或者设计的某一个有限领域及课题上。城市规划设计信息难以整合更新――规划设计领域存在的瓶颈问题,长期以来一直没有得到彻底解决。主要原因如下：
一方面研究和设计工作本身的不确定性,使该领域无法像规划管理那样建成固定的系统模式；另一方面规划研究与设计自身也是一个数据生产的过程它的工作过程，不像规划管理那么单纯，其具有一定的复杂性和随意性。另外，我国规划设计方案的绘制工作大多数是在AutoDesk公司的AutoCAD系列产品上完成的,其数据格式、数据标准与严谨的GIS数据具有较大区别,从而使利用GIS技术进行规划研究时,需要大量的数据加工转换工作,造成了规划设计层面与GIS研究层面的脱节,进一步加大了数据整合与共享的难度。
针对存在的种种困难因素及多年的研究与探索,我们决定基于局域网环境,以CAD技术、空间数据库技术、GIS技术和WedGIS技术为基础,在AutoCAD环境下有机地结合GIS技术、网络技术和数据库技术,实现城市规划数据的规范与整合。以AutoCAD为信息资整合的操作平台，应用ArcSD空间数据引擎完成城市规划的空间数据以及影像数据的存储，管理和动态更新工作通过空间数据库建立起AutoCAD、GIS和WedGIS之间的关系,实现AutoCAD、ArcGIS和ArcIMS三个不同平台访问同一空间数据库的信息，解决城市规划设计领域信息难以整合更新这一瓶颈问题。总体技术构架见图2。
图2 某市城市规划信息系统总体技术构架图
在某市城市规划信息系统总体技术路线指导下，我们又以某市“控规”编制整合工作为切入点。在规划人员应用极为普及的AutoCAD制图工具环境下, 以嵌入菜单的方式实现自动创建标准图层、各类数据的制作、属性挂接、数据编辑、数据校验、查询统计、辅助地块或道路红线抹角、多种数据格式输出及转换、通过网络权限控制客户访问服务器、数据更新汇总成果数据上传和空间数据浏览下载等功能,满足了“控规”编制整合工作的需要,并在严格遵循制图和分类等一系列标准规范的前提下，充分体现人性化的设计理念,使信息整合的工作变得轻松自如,为搭建城市规划空间库做好了准备。规划信息整合系统的总体设计思想见图3。
图3 规划信息整合系统的总体设计思想示愈图
下面具体说明城市规划信息资源整合的方法。
第一,给规划设计人员提供更多的随意空间。设计人员在客户端可以自主制作各类编码图,还可以多种方式为地块编制编码,完成图形与属性数据库的联接。
第二,客户端用户进行信息整合过程时, 系统为用户提供了地块与属性的添加、修改、联接导入导出等手段,使数据具有强大的编辑能力。在地块编号唯一的前提下，可进行多文件数据汇总，能进行数据校验及动态查询，在数据修改时可将变化的信息存入历史版本，并根据指标体系表自动生成属性或将指定的属性记录进行复制。动态查询地块指标、错误地块或查询结果自动定位、辅助数据整理工具及系统部分参数设置的开放都最大限度地做到了人性化设计.
第三,汇总入库时系统会验证用户权限, 对入库信息进行严格的把关将不符合要求的数据拒之门外，合格的信息进行项目登记后，按编码标准对实体重新编号,并对修改的实体自动识别,将历史记录按版本保存。当系统参数、标准规范发生变化时,系统管理人员可随时进行调整, 而不用对软件本身进行修改增强了系统的灵活应变能力。
第四,系统充分考虑了城市规划信息的保密性和安全性问题,每一位用户及数据库中的各种数据都被设置了系统权限。如仅有浏览权限的用户无法存储数据库显示的数据信息，系统从数据库自动调用的图像在输出时库中信息都将被自动卸载, 并对数据库中数据的每次操作进行记录。另外,用户可通过配置参数下载功能获得最新的系统标准和规范。
这种信息整合方法使我们通过AutoCAD平台建立空间数据库的设想成为现实。在工作实践中，这种方法不仅得到了广大设计人员的积极响应,大家切实感受到了此方法操作性强，而且这种整合方式也为大家提供了日常工作的许多辅助工具。
规划信息整合系统的作用
第一, 通过城市规划信息资源整合方法的实施,打通了CAD与GIS的数据互通渠道，从根本上解决了城市规划信息系统数据难以更新的瓶颈问题，实现了预期目标。
第二,完善的标准规范体系,将零散的、无序的、独立的规划成果信息进行了整合, 使它们变成有序的、相关的信息，便于城市规划的有效信息持续使用, 适应了城市规划持续发展的需要。
第三,满足了城市规划工作对所需数据的准确性、科学性、可分析性、可预见性的需要。
第四,满足了系统对数据准确性、安全性的要求。
第五，通过编制整合工作, 结合“控规”对分析数据的前期准备和使用要求，实现了原始数据的采集、制作、更新、汇总以及数据转换的标准规范,建立健全了切实可行的数据获取、更新的机制,缩短了数据更新的周期, 以最经济、便捷的方式建立起了城市规划空间数据库。
第六，使城市规划设计工作更趋于规范、合理,提高了工作效率、工作质量和工作水平。
运用上述方法进行信息资源整合最大的优点是：运行成本低、操作简单、极大地减轻了设计人员的工作强度，保存历史版本供规划分析之用还可以用这种方法对城市规划不同阶段的信息进行整合, 建立起为城市规划信息系统服务的空间数据库。
整数规划篇11
中图分类号：TB2文献标识码：A 文章编号：
导言
为配合宁波智慧城市的整体建设，宁波东钱湖旅游度假区管委会拟定了创建“智慧东钱湖”五年计划。东钱湖智慧地理信息系统项目作为创建“智慧东钱湖”的重要项目之一，其核心是科学管理和高效利用地理空间数据信息，建立一个覆盖东钱湖旅游度假区全区的集地理空间信息数据的采集、更新、处理、分析和业务办公于一体的由软件、硬件、数据、网络以及人员构成的统一的基础平台[1-2]。该平台是一个具有公益性、基础性和前瞻性的地理空间数据基础设施，它主要以测绘与规划专业领域为重点突破口，切入各部门共享数据，不仅能够为专业信息系统建设和各种地图产品的综合开发利用提供各种专业地理空间数据，而且能够更加高效地为政府相关部门、企事业单位及社会公众提供统一标准的、精确的、权威的基础地理空间信息资源服务。
系统概述
2.1 系统建设的背景及必要性
首先，就规划部门本身而言，东钱湖规划分局作为全区基础测绘成果的管理部门，其手中管理的全区域原有的基础地形图为分测区跨年度施测，数据零散和杂乱，历年城市规划成果数据主要以纸质文件方式存储和手工管理，给成果资料的调阅和使用带来很大困难，空间地理信息的集成管理和共享缺乏有效机制[3]。
其次，随着信息化、数字化建设的逐步推进，基础地理信息数据的应用领域愈加广泛。国土、建设、交通、水利、旅游、农业、林业、公安、环保、电力、电信等部门的信息化建设都需要基础地理信息的支撑。但是由于各部门的应用领域不尽相同，存在地理空间数据标准不一致、重复建设等“信息孤岛”问题，亟需专业部门来统一管理并提供基础地理空间数据。
为解决以上问题，需要构建一个完整统一地理空间数据服务平台，实现测绘与规划信息的集成，提升整个政府部门基于地理空间数据的信息化工作开展，同时能够打破部门间的“信息孤岛”，为政府各部门、企事业单位及社会公众提供统一标准的、精确的、权威的基础地理空间信息资源服务。。
2.2 系统建设的总体目标
东钱湖智慧地理信息系统建设的整体目标主要有以下三点：
（一）大力推进现有地理信息资源及规划成果信息的收集、规整和建库，实现各类数据资源的有效整合和共建共享；
（二）引入三维仿真规划平台和规划移动服务平台，促进全区地理信息及各类规划信息资源的科学高效使用，提高行政服务效率；
（三）融合东钱湖二、三维地理信息库，初步建立东钱湖区级二、三维空间信息资源共享服务平台，带动全区政务信息空间化整合，逐步成为“智慧东钱湖”的重要基础设施，为管委会各部门、东钱湖镇政府、东钱湖各企事业单位及社会公众提供高效、完善的空间信息资源服务。
2.2 系统建设的主要内容
东钱湖智慧地理信息系统，主要集成管理包括规划编制成果、建设工程规划审批信息、基础测绘成果在内的库的地理空间资源体系，面向业务建立规划成果信息管理系统，以城市三维仿真平台和移动服务应用为规划方案评审、领导决策和移动办公提供科学支撑。
东钱湖智慧地理信息系统设计
东钱湖智慧地理信息系统，主要按照三层架构模式设计，即数据层、服务层和应用层，见图1。
图1 东钱湖智慧地理信息系统框架
数据层是系统的基础层，负责对数据库的存储组织和访问控制。本层提供了对外统一的数据标准和访问方式，具体集成了包括基础地形数据、遥感影像数据、三维仿真数据等地理空间数据和规划审批数据、规划编制成果数据和建设工程数据等规划专题数据，并分别建立相应数据库管理[4]。
服务层基于数据层为前端应用层各种应用系统提供了一系列的标准服务接口。根据不同系统的共性需求，实现了对公共服务的统一管理和集成，并通过不同的调用方式提供应用服务[5-6]。服务层作为数据层和应用层的中间层，包括的主要内容为针对各类数据的标准化与整合、数据格式转换、地理信息支撑中心、系统管理辅助、数据网络、数据扫描录入、三维模型渲染和系统维护中心等。
应用层涵盖了系统需要建设的三个系统平台，具体是规划成果信息管理系统、三维仿真规划应用系统以及智慧规划移动服务应用系统。
规划成果信息管理系统包括基础地理数据管理和规划成果档案管理。基础地理数据管理提供针对东钱湖区域1：500等比例尺地形图的数据整合、图幅调用、控制点查询、接图表制作和控制网图整合等；规划成果档案管理，则针对历年规划审批数据、规划编制数据和建设工程等档案文件数据提供方便的在线查询浏览、调阅和检索功能。
三维仿真规划应用是采用最新的计算机技术和三维仿真技术，结合规划业务实际需求，实现对东钱湖新城核心区1.64平方公里的城市三维精细化模型的管理，以提高规划的智慧性和精细性。
智慧规划移动服务应用系统是移动设备平台中实现控制性详细规划、土地利用总体规划图、各类规划编制成果图、区域内重点项目分布图的实时浏览、查询、录入和整合。应用层是面向用户级别的层，负责与用户产生交互行为，并且传送用户的行为指令到服务层。
3.1 基础数据整理及规划数据库
规划成果数据库包括规划审批数据、规划编制成果数据和建设工程数据。规划审批数据主要为规划选址意见书、规划用地许可证、规划设计条件等；规划编制成果数据为总体规划、控制性详细规划、修建性详细规划和其他专项规划等几大类数据；建设工程审批数据主要是分为区重点工程项目、政府投资项目、普通项目、征地项目等几类，包括选址意见书、用地规划许可证、规划设计条件、建设工程规划方案、工程规划许可证、规划验收等六个过程数据信息。
规划成果数据库的建设主要通过扫描、加工和整理录入到规划数据库中。规划成果数据库建库的总体思路是：将具有法律效力约束和对于日后规划管理在应用上有指导性意义的规划编制图进行整合入库（SDE库），其他规划图及规划类文件的浏览采取路径调档方式实现，历年规划审批数据、规划编制数据和建设工程规划数据的纸质形式扫描数字化以文件方式保存，相关的规划元数据进行录入、数据标准化整理和数据入库。
根据上述总体思路，相关的规划范围线、规划项目名称及项目信息等需要入SDE库，其他要素均不入库。修建性详细规划中的总平图范围线、指标图、地块需要入库，且文物保护范围要入库，设置专门图层，放置历史文物点、块和面。在对数据实际应用时，空间数据库（规划编制SDE库）与规划编制图档库相结合，通过项目编号和路径的关联，实现文件级调阅的目的，由空间数据和规划文件数据共同组成以方便规划编制数据的集成和共享应用。
3.2规划成果信息化管理
规划成果信息化管理系统集成1：500基础地形图管理、规划审批成果管理、规划编制成果管理和建设工程规划管理等规划成果数据，实现对历年规划选址意见书、用地规划许可证和建设工程规划许可证等数据的管理、调阅和查询，主要包括以下子模块：分类信息、数据扫描、数据录入、数据浏览、成果调阅、综合检索、统计分析和系统帮助。规划成果信息化管理系统的功能设计如图2所示：
图2 规划成果信息管理系统功能设计
3.3 三维仿真规划应用
三维仿真规划应用提供地理信息三维可视化平台所需的影像、矢量、地形等空间数据和三维建筑物模型数据的处理、组织、管理和维护功能；空间信息服务与子模块（服务器端）提供空间信息的服务与功能；地理信息三维可视化服务子模块作为三维客户端，侧重于多源、多尺度地理信息的三维浏览和查询功能。主要功能如下：
（1）数据组织与管理子模块
该子模块主要负责海量影像、地形、三维城市模型等数据的预处理、压缩和组织，提供数据存储访问的接口，分为数据库访问接口和文件系统数据访问接口。
数据处理与压缩，提供对数据格式、坐标变换、投影变换等数据处理功能，实现数据压缩存储。三维模型和地形（DEM）数据中金字塔结构，则将处理好的海量地形数据进行分块和分层处理，建立连续多分辨率金字塔结构的三维模型和地形数据服务库。
文件系统数据访问接口，提供对文件系统组织和管理的空间数据的数据操纵。数据建库与更新工具，通过开发与现有栅格数据接口、并利用数据可访问接口，实现影像数据、地形数据建库等栅格数据库的管理，并实现浏览数据库的方便更新。
（2）空间信息服务与子模块
该子模块主要负责提供基于网络环境下的海量三维空间数据浏览、查询与分析服务等，是软件的核心子模块。主要包括：影像数据服务模块、地形数据服务模块和三维模型数据服务模块。
影像数据服务，基于HTTP协议，在海量多分辨率影像数据组织基础上，提供网络环境下的海量影像数据服务。地形数据服务，基于HTTP协议，在多尺度地形数据组织基础上，提供网络环境下的地形数据服务。三维模型数据服务，基于HTTP协议，在三维建模基础上进行数据组织，提供网络环境下的三维模型数据服务。
（3）地理信息三维可视化服务子模块
该子模块实现海量影像、地形、三维模型、地名数据等实时浏览、信息查询。主要包括：场景的缩放和漫游，支持多分辨率影像数据、地形数据的连续放大，缩小；图层控制功能；经纬度的定位。
3.4 智慧规划移动服务应用
智慧规划移动服务应用，是基于3G/WIFI网络在移动终端（如IPAD）上可方便浏览各类地理数据及规划专题信息的客户端软件，是智慧城市建设在规划业务领域中的扩展应用，整合二维、2.5维、政务电子地图等基础空间数据，拓展移动办公业务形式，方便规划管理人员随时随地、快速浏览与查询各类规划信息，提高规划现场调研工作效率。主要包括以下功能：
支持多种地理数据，如政务电子地图数据、影像数据、2.5维数据等，可在各类地图数据中进行自由切换，方便地图浏览和漫游；采集、处理、整合、录入规划信息数据，在移动终端实现图片、文字等各种形式的规划信息的采集、录入和浏览，实现与地理底图的无缝集成；综合查询各类数据，一键式搜索平台中所有信息（如地名、地址、规划等），搜索结果叠加在电子地图、影像数据上，并实现分类显示缩略信息；提供完备的后台配置，新增数据只需按照一定规则处理，即可进入平台，无需额外开发；并根据用户权限，拥有不同级别的数据访问能力和的功能模块。
应用实现
东钱湖智慧地理信息系统以基础地理空间数据资源体系建设为基础，推进区域规划与地理信息共享服务，搭建一套完整的地理信息集成应用系统，已实现规划档案在线管理、三维仿真和移动端办公等创新工作模式。
东钱湖规划成果信息化管理，以整理的历年规划审批、编制和建设工程等数据为基础，结合基础地理空间数据库，实现各类规划成果的在线浏览、调阅和检索。图3即是在线调阅东钱湖区域2009年控制性规划信息。
图3 规划成果信息化管理
三维仿真规划应用（见图4），以真三维空间直观生动地展现东钱湖新城核心区规划方案，结合周围地形地貌环境和道路水系网，支持对规划方案进行科学客观的评审。
图4 三维仿真规划应用
智慧规划移动服务应用，主要是以移动终端IPAD为载体，实现政务电子地图、土地利用规划数据、用地控制性规划、建设工程等信息的便携式调阅和共享，如图5为在IPAD2移动设备在线调阅东钱湖区域用地规划信息，以实时了解每个地块的用地规划类型。
图5 智慧规划移动服务应用
结语
东钱湖智慧地理信息系统的建立及其一系列的示范应用，是当前宁波智慧城市建设重要的延伸和拓展，也是创建“智慧东钱湖”框架中地理空间定位和资源共享的前提和基础。通过东钱湖智慧地理信息系统，以基础测绘和城市规划为专业切入点，梳理与整合了区域原有的基础地理空间资源体系，面向业务应用对历年规划编制和建设工程进行标准化规范建库，实现规划成果档案信息化管理。另外，开发建立了三维仿真规划应用和智慧规划移动服务应用系统，为规划审批和辅助决策提供技术支撑。
在系统建设中，也遇到了不少问题和挑战。一方面，信息化建设基础薄弱，历年规划成果数据不完整、标准规范不统一等；另外，关键技术攻关难度比较大，譬如在规划成果数据标准化、数据库建设、大规模三维场景的快速渲染、海量数据的网络传输和可视化以及移动平台的智慧应用等方面。通过克服以上困难，东钱湖智慧地理信息系统提供了有益的解决方案，可推广应用于智慧区域及其示范应用工程建设。
参考文献
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整数规划篇12
1 前言
近年来，随着社会的进步和时代的发展，工业化、城市化进程加快，城市建设用地和工业用地需求量不断加大，用地需求和经济发展之间的矛盾越来越多。为合理利用土地，优化土地资源配置，保障经济社会的可持续协调发展，满足城市建设和大型基础设施建设的用地需求，缓解城市发展用地的紧张矛盾，提高土地利用率和综合利用效益，土地开发整理工作应运而生，而在经济较为发达的大城市中，土地整理储备工作尤为重要。土地整理储备是指为保障城市建设发展，根据经济社会发展和城市建设的需求，对纳入储备范围的集体土地依法实施征收，对国有土地实施收购、收回、置换后，进行土地前期开发整理，并予以储备，以备供应土地的行为[1]。
土地整理储备工作涉及大量的空间数据，由于基层国土、规划相关部门管理人员专业知识匮乏，再加上土地整理储备工作的涉及面较广，涉及程度较深，给基层的土地管理工作人员带来很大困难，依靠传统技术手段已难以适应繁冗复杂的土地整理工作[2-3]。
3S技术是是遥感技术、地理信息系统和全球定位系统的统称，是空间技术、传感器技术、卫星定位与导航技术和计算机技术、通讯技术相结合，多学科高度集成的对空间信息进行采集、处理、管理、分析、表达、传播和应用的现代信息技术[4]。3S技术的集成，并向社会生活的各个领域渗透，已成为一个必然的发展趋势，三者之间已经形成一个不可分割的有机整体，RS和GPS负责采集空间数据和属性数据，GIS负责存储、管理、分析、显示和应用空间数据。3S技术以其精准化、快速化的特点在土地资源管理领域得到了广泛的应用，不仅可以像传统数据库管理系统那样管理数字和文字信息，而且可以管理空间信息，更重要的是它可以利用各种空间分析的方法，对多种不同的信息进行综合分析，寻求空间实体间的相互关系，分析和处理在一定区域内分布的现象和过程[5]。利用3S技术可以对土地整理储备工作中的数据进行采集、编辑、管理、分析及输出，为高质量、高效率地完成土地整理储备项目的管理工作提供了可靠的技术保障。
2 3S技术在土地整理储备项目中的应用
土地整理储备是一项系统工程，土地主管部门根据城市建设的需要，按照经济和社会发展计划、土地利用总体规划、城市规划、土地利用年度计划及土地市场的供求情况，拟定土地整理储备计划，土地整理机构在现状调查的基础上，结合被整理土地的实际情况，确定土地整理范围、面积、地上建筑拆迁量等，确定土地的用途及规划情况，对土地实施土地平整等工程，达到土地出让条件。
土地整理储备过程中涉及大量空间数据的量算、分析、储存等工作，依靠传统手段已无法满足需求，3S技术在土地整理储备工作中的应用已全面展开，使得土地整理工作更加科学、合理、有效。
2.1 3S技术在土地整理前期调查工作中的应用
在土地整理储备工作中，首先要调查被整理土地的土地利用性质和城市规划性质，结合城市规划和土地利用规划数据，得出土地整理范围。这就需要利用GIS技术对土地利用数据和城市规划数据以及土地市场供需数据进行空间叠加分析、查询及统计，得到土地整理范围，结合土地供应优先级，绘制出土地整理储备范围图及土地整理储备等级图，进而制定合理的土地整理储备计划。
土地整理机构在得到土地主管部门下发的土地整理储备计划时，需调查整理地块范围内的土地权属情况、土地利用现状、地上建筑情况等，甚至需要了解整理地块历年来权属变更情况及遗留问题，以便精确整理地块土地及地上物补偿数额。利用GPS技术的定位和测量功能，结合城市规划、道路规划情况，绘制整理地块用地范围图、1:2000现状地形图。结合GPS现状测量和GIS数据库分析，绘制整理地块土地利用现状地类图和权属图。利用GPS技术测量地块内地上建筑物、高压线、通信线路、坑塘水面、树木等，绘制整理地块内地上建筑、高压线、通信线路、坑塘水面、树木等现状图并绘制地上建筑专题图（包括建筑位置、面积、结构等）、高压线专题图（包括高压线类型、走向等）、坑塘水面专题图（包括坑塘面积、深度）等。
在土地整理工作中，整理地块内经常涉及违章建筑调查工作，基于历年的遥感影像数据可以调查违章建筑建设的年代、进度，为违章建筑核量和拆迁工作提供可靠依据，在违章建筑拆迁谈判中提供精确数据，减少不必要的土地整理成本损失，节约成本。
在土地整理储备前期调查工作中，主要利用3S技术的测量、统计、量算和制图技术，得到一系列专题图件，为地块规划设计和整理方案决策起到基础性的作用。
2.2 3S技术在土地整理工程中的应用
土地整理机构整理的土地在出让之前，必须进行土地平整，达到场清地平条件，保持一定地面标高，所以在土地整理过程中，必然涉及土地平整工程，如何选择土地平整工程方案以及土地整理面积量算、土地平整工程量的准确计算就成为土地整理工程中的难点。传统人工估算方法精度不高，导致项目预算与实际支出相差较大，无法严格控制土地整理成本，而借助GIS技术可以取得满意的效果。通过GIS平台建立土地利用数据库后，根据土地整理计划设定地面标高后，结合高程数据，对整理地块范围内高出和低于地面标高的所有图斑数据进行精确统计，在进行土地平整工程量计算过程中，利用GIS平台的数字地面模型子系统建立数字地形模型进行高精度土方量计算，大大减少了土方量手工计算的工作量，并提高了土方量计算的精确度，为精确计算土地平整工程项目预算提供依据。
2.3 3S技术在土地储备数据库中的应用
在土地整理储备工程实施过程中，会产生一系列空间数据及图件，在过去传统工作中，主要利用纸质档案管理的方式进行管理，不仅会产生大量的纸质档案，浪费纸张，而且影响数据检索速度，更无法做到空间数据综合叠加分析。目前，利用GIS技术对数字化的空间数据建立空间数据库，实现数据的快速更新、检索和有效管理，节省大量人工工作时间。对于单独的土地整理项目，可以基于空间数据库快速提取项目相关数据，并基于空间数据进行分析、统计、出图等工作。对于土地整理机构，可以基于空间数据库中的整理地块数据结合行政区划、城市规划等，统计历年整理储备土地范围、数量、面积、分布等，为合理制定整理工作计划、地块整理优先级提供直观可靠的依据。
2.4 3S技术在土地整理储备项目规划策划中的应用
为提升规划的可实施性和可操作性，发挥规划对城市建设的引导作用，创造和谐的城市空间环境，土地整理单位需委托具有规划编制甲级资质的单位承担规划方案的策划设计工作。规划策划方案包括以下内容：地块和区域现状分析、规划控制性内容、建筑群体组合形态分析、市政及公共服务配套设施设置分析、交通影响评价、日照分析等[6]。
传统的二维城市规划主要是通过图纸来展现设计者的设计思想和意图，所表达的信息具有一定的限制，规划设计的整体效果如何、建成后的景观如何等取决于非规划专业人员对图纸的理解和判断，这就要求非规划专业的决策者必须具有一定的专业知识和空间想象力，才能充分理解设计者的设计思想和意图。近年来，基于三维GIS技术和虚拟现实（VR）技术建立的三维城市规划管理系统，使得人们可以从真三维空间来处理各种规划问题，在虚拟的环境中通过动态交换的方式对某个建筑或某个规划区域进行全方位的观察和分析，从而制定最佳的规划策划方案。
利用三维城市规划管理系统，可以在仿真的城市场景中实时互动地评估与分析规划方案，为规划管理者提供更加直观与科学的依据。三维城市规划系统能够真实地反映规划和建筑设计方案，并能支持动态水面、雨雪等多种画面特效，实时调整规划参数，进行规划项目的辅助设计。支持多种城市规划策划方案论证、日照分析、通视分析、天际线分析、交通影响分析等方案分析功能。
3 结语
随着城市化发展的进程，越来越多的人们涌入城市，城市建设的步伐大踏步向前，城市建设用地日益紧张，土地整理储备工作日益繁重。依靠3S技术可使得土地整理储备工作更加高效、科学、合理，加快整理进度，提高工作效率。尽管3S技术在土地整理储备项目中得到了广泛应用，提供了强大的技术支持，但是应用范围相对松散，数据成果不集中，需进一步联合各相关部门将数据进行整合，形成统一的土地整理储备信息系统，实现数据共享。
参考文献:
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