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龙图腾网获悉中国科学院东北地理与农业生态研究所申请的专利一种基于多目标遗传算法的区域生态安全格局优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118886560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410963491.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于多目标遗传算法的区域生态安全格局优化方法是由王雷;任晋圆;王文娟;邢善峰;丛毓;刘莉设计研发完成，并于2024-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多目标遗传算法的区域生态安全格局优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及生态安全格局优化方法领域，一种基于多目标遗传算法的区域生态安全格局优化方法，包括获取生态区域的各类地理空间数据；对生态区域，根据各类地理空间数据，得到生态区域生态重要性、生态敏感性及景观优势度指数，并根据三类指数确定生态源地；对生态区域，根据自然条件和社会经济活动的各个阻力因子，权重叠加得到修正阻力面；根据每个生态源地和阻力面，确定各个生态源地之间的生态廊道，生态节点，并构建生态安全格局；根据多目标遗传算法，在优化区域生态安全格局的同时，兼顾粮食安全和生态效益这两个目标；对优化后的生态安全格局进行优化效应评估，本发明为区域生态安全格局的多目标遗传算法优化提供有效的数据支撑。

本发明授权一种基于多目标遗传算法的区域生态安全格局优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标遗传算法的区域生态安全格局优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，获取生态区域的各类地理空间数据； 步骤S2，对生态区域，根据各类地理空间数据，得到生态区域生态重要性、生态敏感性及景观优势度指数，并根据三类指数确定生态源地； 步骤S3，对生态区域，根据自然条件和社会经济活动的各个阻力因子，权重叠加得到修正阻力面； 步骤S4，根据每个生态源地和阻力面，确定各个生态源地之间的生态廊道，生态节点，并构建生态安全格局； 步骤S5，根据多目标遗传算法，在优化区域生态安全格局的同时，兼顾粮食安全和生态效益这两个目标； 步骤S6，对优化后的生态安全格局进行优化效应评估； 所述步骤S5，根据多目标遗传算法，在优化区域生态安全格局的同时，兼顾粮食安全和生态效益这两个目标；具体步骤为，1目标函数设定，首先，生态安全格局目标， MaxESP＝WESP×AESI+AESS+ALDI27 其中，ESP为生态安全格局目标；WESP为生态安全格局目标的权重，AESI为生态重要性参数，AESS为生态敏感性参数，ALDI为景观优势度参数；ESP为生态安全格局目标由AESI、AESS、ALDI三个参数共同组成； 其次，粮食安全目标， 其中，FP为粮食安全目标；WFP为粮食安全目标的权重，NPPx为第x像元在耕地上的NPP值；P为某县区粮食总产量；NPPsum为某县区NPP在农业用地上的总和； 最后，生态效益目标， MaxESV＝WESV×∑VCi×Ai29 其中，ESV为生态效益目标；WESV为生态效益的权重，VCi为第i类土地利用类型单位面积的生态效益价值；Ai为第i类土地利用类型的面； 2条件约束：坡度大于25°禁止转为耕地，坡度小于5°禁止转为林地；水域的转换概率为0；各土地利用类型条件约束； 3数量约束：可用土地面积约束；林地覆盖率约束；草地面积约束；耕地面积约束；湿地面积约束； 4多目标遗传算法设计：数量优化，基于NGSA-II算法结合生态安全格局目标、粮食安全目标和生态效益目标，对生态区域的土地利用类型进行数量优化； 空间优化：基于生态区域2010年2020年两期土地利用数据及高程、坡度、降水、NDVI、气温5类驱动因子对Geosos-FLUS模型进行模型初始化，训练出Kappa系数高于0.85的土地利用空间优化模拟模型； 5生态安全格局优化：基于优化后的土地利用格局，构建优化后的生态安全格局，从而得到多目标遗传算法优化的区域生态安全格局； 所述步骤S6对优化后的生态安全格局进行优化效应评估，将S5所得到的优化后的区域生态安全格局与优化前的区域生态安全格局进行比较，计算出优化效应，计算相对优化效应ηa、ηb的表达式分别为： 其中，ηa,ηb分别表示生态源地优化效应、生态廊道优化效应，Δra,Δrb分别表示生态源地优化效应、生态廊道优化效应导致的源地和廊道数量的变化值，R为当前生态区域的生态源地和廊道数量。

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