文献类型：期刊文章

作　　者：王昊煜[1,2] 高培超[1,2] 宋长青[1,2] 程昌秀[1,2,3] 叶思菁[1]

机构地区：[1]北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,北京100875 [2]北京师范大学地理科学学部地理数据与应用分析中心,北京100875 [3]国家青藏高原科学数据中心,北京100101

出　　处：《生态学报》

基　　金：第二次青藏高原综合考察研究(2019QZKK0608);国家自然科学基金(42171088);国家自然科学基金(41901316);国家自然科学基金(42171250)

年　　份：2023

卷　　号：43

期　　号：3

起止页码：1286-1293

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2023_2024、EAPJ、GEOBASE、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：以Web of Science数据库中1999—2022年(截止2022年1月22日)关于遗传算法与土地利用的164篇英文和27篇中文文献为数据源,基于文献计量方法,对每年中英文发文量、文献来源国家、中英文文献学科方向、中英文载文期刊进行分析,探究基于遗传算法的土地利用优化的总体研究概况,然后利用CiteSpace软件对作者和研究机构合作网络、关键词共现网络和文献共被引网络进行可视化,分析研究热点。研究发现,(1)基于遗传算法的土地利用优化研究整体呈上升趋势,中国(包括港澳台地区)、美国、伊朗是发文量前三国家,研究属于环境、地理和规划的交叉领域。(2)研究者间形成了2个较大规模的合作网络和众多中小规模的合作网络,处于核心地位的研究机构来自发文量前十的国家。(3)绿色基础设施是重要的研究对象,多目标优化是主要的优化模型,与其它技术,如粒子群算法的结合和对比为重要的研究方向。(4)风力能源规划、自然环境保护、海绵城市规划、生物多样性、交通规划、规划支持系统构建是重要的研究内容,主要的研究方法包括带约束的多目标优化和空间优化模型。

关 键 词：遗传算法 土地利用 文献计量  CITESPACE

分 类 号：F301.2]