(Luận văn) tối ưu hóa phân bổ và định giá đất đai theo thuật toán di truyền định hướng không gian

i ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG TRẦN CAO BÁCH lu an n va gh tn to TỐI ƯU HÓA PHÂN BỔ VÀ ĐỊNH GIÁ ĐẤT ĐAI THEO THUẬT p ie TOAN DI TRUYỀN ĐỊNH HƯỚNG KHÔNG GIAN d oa nl w ll u nf va an lu m oi LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH z at nh z m co l gm @ an Lu THÁI NGUYÊN 2017 n va ac th si ii LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn chân thành sâu sắc tới thầy Lê Hoàng Sơn, người đưa em đến với đề tài này, tạo điều kiện thuận lợi cho em nghiên cứu khoa học, nhiệt tình hướng dẫn để em hồn thành luận văn tốt nghiệp cách tốt Em xin gửi lời cảm ơn đến thầy cô khoa sau đại học trường đại học công nghệ thông tin truyền thông thái nguyên dạy bảo, giúp đỡ, tạo điều kiện cho em thời gian em học tập trường Xin gửi lời cảm ơn thầy cô, anh chị bạn lu an Trung tâm Tính tốn Hiệu cao, Trường Đại học Khoa Học Tự Nhiên n va giúp đỡ em suốt trình học tập nghiên cứu trung tâm tn to Em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới công ty Tư vấn Geo Việt gh cung cấp số liệu, tài liệu liên quan nhiệt tình giúp đỡ em p ie trình thực luận văn w Xin gửi lời cảm ơn tới gia đình động viên, tạo điều kiện cho oa nl em thực luận văn, lời cảm ơn tới bạn bè giúp đỡ em học tập d năm vừa qua lu ll u nf va an Học viên m oi Trần Cao Bách z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si iii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn “Tối ưu hóa phân bổ định giá đất đai theo thuật toán di truyền định hướng không gian” thực hướng dẫn khoa học TS Lê Hoàng Sơn, số liệu kết nghiên cứu luận văn hoàn toàn trung thực chưa sử dụng để bảo vệ cơng trình khoa học nào, thơng tin, tài liệu trích dẫn luận văn rõ nguồn gốc phía cuối luận văn Mọi giúp đỡ cho việc hoàn thành luận văn cảm ơn Nếu có phát gian lận chép tài liệu, cơng trình nghiên cứu lu an tác giả khác mà không ghi rõ tài liệu tham khảo, tơi hồn tồn n va chịu trách nhiệm tn to Thái Nguyên, tháng năm 2017 p ie gh Học viên w d oa nl Trần Cao Bách ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si iv MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i LỜI CAM ĐOAN iii MỤC LỤC iv DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ vi DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ vii MỞ ĐẦU .1 CHƯƠNG 1: BÀI TOÁN PHÂN BỔ VÀ ĐỊNH GIÁ ĐẤT 1.1 Tổng quan toán phân bổ định giá đất .3 lu 1.1.1 Một số khái niệm an 1.1.2 Các yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến giá đất va 1.1.3 Đánh giá yếu tố ảnh hưởng tới giá đất n 1.2 Các ứng dụng thực tiễn 12 ie gh tn to 1.1.4 Nguyên tắc định giá đất p 1.3 Các nghiên cứu liên quan .13 w 1.4 Tổng kết chương 14 oa nl CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ THUẬT TỐN DI TRUYỀN ĐỊNH HƯỚNG KHƠNG d GIAN CHO BÀI TOÁN PHÂN BỔ VÀ ĐỊNH GIÁ ĐẤT 15 lu an 2.1 Tổng quan thuật tốn tối ưu tiến hóa 15 u nf va 2.1.1 Cấu trúc liệu giải thuật tiến hóa 15 2.1.2 Công thức giải thuật di truyền 21 ll oi m 2.1.3 Các thành phần thuật toán .22 z at nh 2.2 Thiết kế thuật tốn di truyền khơng gian cho toán định giá đất 23 2.2.1 Thuật toán di truyền .23 z 2.2.2 Thuật toán di truyền đinh hướng không gian (SGA) 26 @ gm 2.3 Phân loại vùng không gian đồ theo giá đất hỗ trợ phân bổ đất đai l thuật toán FCM 28 m co 2.4 Tổng kết chương 30 an Lu n va ac th si v CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG HỆ THỐNG THÔNG TIN CHO BÀI TOÁN PHÂN BỔ VÀ ĐỊNH GIÁ ĐẤT 31 3.1 Giới thiệu hệ thống LIS 31 3.1.1 Khái niệm .31 3.1.2 Kiến thức chung 32 3.1.3 Chức vai trị hệ thơng tin đất đai .34 3.2 Thiết kế hệ thống WebGIS cho toán phân bổ định giá đất 39 3.2.1 Giao diện chương trình 44 3.2.2 Thử nghiệm chương trình đánh giá kết 46 3.3 So sánh ưu nhược điểm thuật toán 48 lu an 3.4 Tổng kết chương 49 va KẾT LUẬN .50 n p ie gh tn to TÀI LIỆU THAM KHẢO 51 d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si vi DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 2.1: Sơ đồ thuật tốn di truyền [2] 20 Hình 2.2: Mơ tả trọng số W 26 Hình 2.3: Mơ tả tìm hai hàng xóm 27 Hình 3.1: Các thành phần LIS[2] 35 Hình 3.2: Sơ đồ vận hành LIS 38 Hình 3.3: Các bước trình xây dựng ứng dụng .39 Hình 3.4: Sơ đồ hệ thống ứng dụng 40 Hình 3.5: Biểu đồ ứng dụng 41 lu Hình 3.6: Một phần sở liệu thuộc tính 42 an Hình 3.7: Bảng sở liệu không gian số quận 43 va Hình 3.8: Một phần sở liệu địa điểm khảo sát giá đất 43 n tn to Hình 3.9: Giao diện ban đầu hệ thống 44 gh Hình 3.10: Giao diện bật tắt Layer 44 p ie Hình 3.11: Giao diện tắt Layers 45 w Hình 3.12: Giao diện click vào điểm đồ .45 oa nl Hình 3.13: Giao diện nhập giá trị vào lọc 46 d Hình 3.14: Bảng fitness .47 lu ll u nf va an Hình 3.15: Giá hai hàng xóm 47 oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si vii DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ Thuật ngữ Viết tắt Giải thích lu an Spatial Genetic Algorithm SGA Thuật tốn di truyền khơng gian Genetic Algorithm GA Thuật toán di truyền Real Estate BĐS Bất động sản Travelling Salesman Problem TSP Bài toán người du lịch Ant Colony Optimization ACO Thuật toán tối ưu đàn kiến Particle Swarm Optimization PSO Thuật toán tối ưu bầy đàn Chromosome NST Nhiễm sắc thể Hệ thống thông tin địa lý Land Information System LIS Hệ thống thông tin đất đai gh DEC Trung tâm trao đổi liệu Database Managemant System DBMS Hệ quản trị sở liệu n va Geographic Information Systems GIS tn to Data Exchange Center p ie Nhà phân tích nl w Analyst Người quản trị hệ thống d oa System Administrator Người quản trị sở liệu oi z at nh HyperText Transfer Protocol Siêu liệu m Web Server ll Metadata Bình phương sai số trung bình MSE u nf Mean Square Error Máy chủ liệu va Data Server an lu Database Administrator HTTP Máy chủ web Giao thức truyền tải siêu văn z m co l gm @ an Lu n va ac th si MỞ ĐẦU Bài toán phân bổ định giá đất đai vấn đề quan tâm nhiều ý nghĩa ứng dụng thực tiễn Bài tốn hiểu tái cấu lại đồ chuyên đề đất đai vùng địa lý cho trước theo số tiêu chí kinh tế - xã hội định, ví dụ: giá đất, tác động mơi trường Đây tốn tối ưu đa mục tiêu với liệu gồm phần không gian liệu chun đề Chính việc tìm phương án tối ưu thể kết lên đồ chuyên đề thành cụm hay vùng khơng gian có mức lu an độ khác theo chuyên đề có ý nghĩa việc hoạch định phát n va triển sách xã hội Tầm quan trọng ứng dụng tốn tn to xem tài liệu [9] gh Trong thuật toán tối ưu đa mục tiêu, thuật toán di truyền [10] p ie cơng cụ tốt cho phép mơ hình hóa tìm kiếm nghiệm khơng gian w nghiệm vơ lớn Thuật toán di truyền nhánh thuật tốn tối ưu oa nl tiến hóa sử dụng chiến lược tìm nghiệm theo hành vi sinh học d bầy đàn, quần thể, v.v Thuật toán ứng dụng rộng rãi nhiều lu va an toán khai phá liệu, nhận dạng mẫu công cụ tốt cho việc u nf giải toán tối ưu với ràng buộc lớn Trong [9] tác giả đề xuất ll thuật tốn di truyền định hướng khơng gian cách tích hợp thơng tin m oi khơng gian đối tượng đồ vào trình tìm kiếm nghiệm Chính z at nh vậy, nghiệm tìm có độ xác chất lượng cao thuật tốn di z truyển gốc thơng tin sử dụng bao gồm thông tin đồ chuyên đề gm @ Do vậy, đối tượng nghiên cứu chúng tơi luận văn l Mục tiêu luận văn tìm hiểu thuật tốn di truyền định hướng m co khơng gian xây dựng ứng dụng phân bổ định giá đất đai hệ thống an Lu WebGIS Kết thu luận văn tài liệu chi tiết tiếp cận tối ưu n va ac th si tiến hóa, cụ thể thuật tốn di truyền định hướng khơng gian cho tốn phân bổ định giá đất đai, phần mềm ứng dụng thuật toán cho liệu thực tế đất đai Nội dung báo cáo gồm lời nói đầu chương chính: Chương 1: Bài tốn phân bổ định giá đất Chương đưa kiến thức tổng qua toán giá đất, ứng dụng thực tiễn, nghiên cứu liên quan mô tả liệu giá đất Hà Nội Chương 2: Thiết kế thuật tốn di truyền định hướng khơng gian cho toán phân bổ định giá đất lu an Nội dung chương bao gồm nội dung sau: Tìm hiểu chung n va thuật tốn tối ưu tiến hóa, tìm hiểu cụ thể thuật tốn di truyền thiết kế tn to thuật toán di truyền khơng gian cho tốn phân bổ định giá đất gh Chương 3: Xây dựng hệ thống thông tin đất đai cho toán phân bổ p ie định giá đất w Chương giới thiệu công nghệ WebGIS, đưa chức vai oa nl trị hệ thơng tin đất đai, thiết kế hệ thống WebGIS cho toán định d giá đất, xây dựng sở liệu, hiển thị giao diện chương trình kết ll u nf va an lu đánh giá oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si CHƯƠNG 1: BÀI TOÁN PHÂN BỔ VÀ ĐỊNH GIÁ ĐẤT 1.1 Tổng quan toán phân bổ định giá đất 1.1.1 Một số khái niệm Đất đai loại tài nguyên tự nhiên, loại tài nguyên sản xuất, bao gồm lục địa mặt nước bề mặt trái đất Theo quan điểm kinh tế học đất đai khơng bao gồm mặt đất cịn bao gồm tài nguyên lòng đất tất thứ sinh sơi mặt đất lịng đất khơng lao động người làm ra, tức bao gồm nước mặt đất nước ngầm, thổ lu an nhưỡng, thực vật động vật Với nghĩa chung nhất, lớp bề mặt trái n va đất, bao gồm đồng ruộng, đồng cỏ, bãi chăn thả, rừng, bãi hoang, mặt tn to nước, đầm lầy bãi đá v.v Với nghĩa hẹp đất đai biểu khối lượng gh tính chất quyền lợi tài sản mà người chiếm đất p ie Nó bao gồm lợi ích đất mặt pháp lý quyền theo w tập quán không thành văn [2] oa nl Đất đai tài sản đồng thời đất đai coi tài sản đặc d biệt thân khơng lao động làm ra, mà lao động tác động vào đất lu va an đai để biến từ trạng thái hoang hố trở thành sử dụng vào đa mục đích giá u nf đất giá trị quyền sử dụng đất tính đơn vị diện tích đất ll Định giá đất loại hoạt động chuyên môn vừa mang tính kinh tế-kỹ m oi thuật, tính pháp lý, vừa mang tính xã hội, tính nghệ thuật Hoạt động định giá z at nh hình thành, tồn phát triển gắn liền với hình thành, tồn phát z triển thị trường Định giá tài sản hình thức phân tích kinh tế ứng dụng gm @ Nhiều khái niệm sử dụng lý thuyết định giá khái niệm kinh tế l có số khác biệt Ngày nay, theo đà phát triển kinh tế thị trường, lý an Lu kinh tế [2] m co thuyết định giá ngày hoàn thiện trở thành ngành chuyên sâu n va ac th si 38 Thông tin kinh tế đất: phân hạng đất, giá trị đất cơng trình đất Các liệu quy hoạch đất, kế hoạch sử dụng đất lu an va n Hình 3.2: Sơ đồ vận hành LIS to Là phận GIS, LIS có chức hệ thống p ie gh tn c Chức năng, vai trò LIS w địa lí: nhập liệu, quản trị liệu,phân tích, mơ hình hóa liệu, hiển thị oa nl liệu Các chức đảm bảo khả thực vai trò LIS: d - Tạo sở liệu địa lí đầy đủ thống (cho vùng lu an hay lãnh thổ) để thể thông tin có liên quan đên khơng gian u nf va - Là công cụ trực tiếp phục vụ cho việc hoạch định sách đất ll đai, cho quy định quy hoạch, kế hoạch sử dụng hợp lí hiệu đất m oi đai cho mục tiêu quy hoạch phát triển kinh tế xã hội z at nh - Là cơng cụ để quản lí việc sử dụng đất đai đến đất - Là cơng cụ để quản lí thống liệu hồ sơ địa z l quyền sử dụng đất, thị trường bất động sản gm @ - Là công cụ hiệu cho việc cung cấp thông tin đất đai cho thị trường an Lu phát triển xã hội nâng cao dân trí m co - Đáp ứng nhu cầu thông tin đất đai người nhu cầu chung n va ac th si 39 3.2 Thiết kế hệ thống WebGIS cho toán phân bổ định giá đất a Các bước trình xây dựng ứng dụng: lu an n va p ie gh tn to nl w d oa Hình 3.3: Các bước trình xây dựng ứng dụng an lu - Bước 1: chạy thuật toán di truyền định hước không gian u nf va Bước cho phép đọc liệu đầu vào thuật toán - Bước 2: xây dựng phương án gồm giá đất ước tính ll oi m Thực chuẩn hóa liệu dựa vào liệu để xây dựng hàm số z at nh phù hợp với tốn Qua q trình thuật tốn, xây dựng tham số phù hợp z @ với fitness nhỏ m co đến cao l gm - Bước 3: Sử dụng FCM để phân chia giá đất thành vùng từ thấp Thực phân chia để có vùng giá đất khác an Lu n va ac th si 40 - Bước 4: Ánh xạ hiển thị kết nhóm hệ thống thông tin đất đai LIS Hiện thị kết lên đồ gồm điểm vùng giá đất b Thiết kế hệ thống Hệ thống cho phép người dùng ứng dụng xem chi tiết kết định giá đất lu an n va p ie gh tn to oa nl w Hình 3.4: Sơ đồ hệ thống ứng dụng d c Chức ứng dụng an lu Có chức sau: - Chú thích ll u nf va - Hiển thị đồ (có full screen, zoom in, zoom out) oi m - Bộ lọc theo cụm - Tác nhân: người dùng z at nh - Bảng so sánh giá dự báo, MSE, giá chuẩn hóa GA với SGA z - Mơ tả chi tiết: l gm @ - Đầu ra: thông tin phân bổ định giá đất m co + Người dùng click hay nhập giá vào điểm đồ hay lọc + Hệ thống xử lý nghiệp vụ hiển thị thơng tin lên trình duyệt an Lu n va ac th si 41 - Biểu đồ trình tự: lu an Hình 3.5: Biểu đồ ứng dụng va n d Xây dựng sở liệu to tn - Dữ liệu thuộc tính ie gh Dữ liệu thu thập số quận Hà Nội (dữ liệu cung p cấp Bộ Xây Dựng thông qua công ty Tư vấn Geo Việt) gồm nhiều nl w trường thuộc tính liên quan trực tiếp đến giá đất Như mô tả chương d oa có nhiều yếu tố ảnh hưởng trực tiếp tới giá đất, phần đặc tả an lu liệu đề cập đến thuộc tính mà ta sử dụng để định giá đất va ứng dụng mổ tả chương ll u nf Từ liệu thu thập ta chia làm phần, phần dùng để z at nh 269 điểm oi m training phần dùng để testing Cụ thể tập training có 627 điểm, testing có Trước tiên, từ liệu thu thập chuẩn hóa đoạn [0,1] cho hợp z lý việc xử thuật tốn, sau ta xây dựng sở liệu thuộc tính m co l gm @ toán an Lu n va ac th si 42 lu an n va p ie gh tn to oa nl w d Hình 3.6: Một phần sở liệu thuộc tính an lu - Dữ liệu không gian u nf va Từ liệu shapefile thu thập được, ta xây dựng sở liệu không ll gian cho tốn.Dữ liệu khơng gian gồm có đồ lớp liệu điểm oi m Bản đồ nền: Là đồ số quận huyện Hà Nội mã số z at nh - Lớp liệu điểm: Mơ tả vị trí định giá đất, điểm gắn z m co l gm @ an Lu n va ac th si 43 Sau bảng sở liệu không gian: lu an n va gh tn to p ie Hình 3.7: Bảng sở liệu khơng gian số quận d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ an Lu Hình 3.8: Một phần sở liệu địa điểm khảo sát giá đất n va ac th si 44 3.2.1 Giao diện chương trình a Giao diện ban đầu hệ thống lu an n va b Giao diện tắt lớp quận p ie gh tn to Hình 3.9: Giao diện ban đầu hệ thống d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ an Lu Hình 3.10: Giao diện bật tắt Layer n va ac th si 45 Mô tả: CheckBox dùng để bật tắt layer với lớp quận c Giao diện tắt Layer với liệu lớp lu an n va ie gh tn to p Hình 3.11: Giao diện tắt Layers d oa nl w d Giao diện click vào điểm đồ ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ an Lu Hình 3.12: Giao diện click vào điểm đồ n va ac th si 46 Mô tả: - ID: mã số điểm liệu đồ - Khi click vào điểm đồ hiển thị đầy đủ giá dự đoán GA giá dự đoán SGA e Giao diện nhập số liệu vào lọc lu an n va p ie gh tn to d oa nl w lu va an Hình 3.13: Giao diện nhập giá trị vào lọc u nf 3.2.2 Thử nghiệm chương trình đánh giá kết ll - Cơng thức tính bình phương sai số trung bình: oi m với + Di giá trị thực z at nh MSE = z m co l gm @ + Fi giá trị tính theo hà mục tiêu an Lu n va ac th si 47 lu an n va p ie gh tn to Hình 3.14: Bảng fitness d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ Hình 3.15: Giá hai hàng xóm an Lu n va ac th si 48 Kết : Tập testing: GA SGA MSE 0.010 0.006 Thời gian chạy (s) 0.508 169.754 GA SGA MSE 0.009 0.002 Thời gian chạy (s) 0.943 1097.057 Tập training: lu an n va p ie gh tn to 3.3 So sánh ưu nhược điểm thuật toán oa nl w Từ bảng ta thấy tốc độ xử lý liệu thuật tốn SGA ln d chậm thuật tốn GA thuật tốn SGA dựa tinh toán di truyền an lu GA giá dự đốn GA SGA tiếp tục tìm hàng xóm giá dự đốn ll u nf va gần tính tốn fitness dựa vào hàng xóm đưa oi m Nhưng độ xác thuật tốn SGA xác thuật tốn z at nh SGA có sai số bình phương MSE nhỏ GA Sau sử dụng thuật tốn truyền định hướng khơng gian cho z gm @ toán phân bổ định giá đất ta nhận thấy + Thời gian để tính tốn đưa giá dự báo nhiều thời gian l m co + Thuật toán đưa giá dự đoán tương đối (là công cụ hỗ trợ) đưa giá xác số liệu cịn hạn chế để định giá an Lu n va ac th si 49 khơng phụ thuộc vào yếu tố cố định mà cịn nhiều yếu tố khơng cố định thay đổi hàng năm ví dụ diện tích mặt tiếp xúc, diện tích v.v 3.4 Tổng kết chương Chương mô tả tổng thể hệ thống WebGIS hệ thống xử lí ứng dụng định giá đất dựa hệ thống thơng tin địa lí Một số hình ảnh minh họa rõ ràng hoạt động chương trình đưa kết chạy thử nghiệm lu an n va p ie gh tn to d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si 50 KẾT LUẬN Với nhiều ý nghĩa thực tế, vấn đề định giá đất quan tâm nhiều nhà kinh tế học, vấn đề định giá đất phức tạp, phụ thuộc vào nhiều yếu tố: kinh tế, xã hội, vị trí, điều kiện phát triển,v.v Mặt khác yếu tố biến động theo thời gian nên cần phân tích kỹ lưỡng định giá Xuất phát từ thực tiễn đó, với quan tâm, hứng thú tới vấn đề giá đất, giá đất, luận văn nghiên cứu trình bày số vấn đề sau: lu an - Tìm hiểu tổng quan giá đất yếu tố ảnh hưởng trực tiếp tới n va giá đất phương pháp định giá đất Từ đặt tốn phân bổ tn to định giá đất với phương pháp định giá đất hợp lý với biến động - Tìm hiểu thuật tốn di truyền định hướng không gian áp dụng p ie gh yếu tố ảnh hưởng trực tiếp tới giá đất w thuật toán vào toán phân bổ định giá đất Thiết kế thuật toán oa nl cách hợp lý đề phù hợp với toán d - Xây dựng hệ thống định giá đất WebGIS người dùng lu va an dễ sử dụng trực quan ll triển theo hướng sau: u nf Dựa vào kết đạt được, tương lai, đề tài phát m oi - Tiếp tục cải tiến để phù hợp với biến động yếu tố ảnh z at nh hưởng đến giá đất, nâng cao độ xác cho toán z - Mở rộng vùng định giá đất luận văn nghiên cứu gm @ số quận Hà Nội m co nhỏ l - Tích thêm thuộc tính khơng gian để tính tốn cho giá trị MSE an Lu n va ac th si 51 TÀI LIỆU THAM KHẢO I Tài liệu tiếng Việt [1] Lê Hoàng Sơn, Nguyễn Thọ Thơng (2015) Lập trình ứng dụng webgis Hà Nội: NXB giáo dục Việt Nam [2] Hồ Thị Lam Trà (ngày 15 tháng 12 năm 2005) Giáo trình định giá đất [3] Trần Kim Hương, Nguyễn Thị Ngọc Chi Giải thuật di truyền (GAs) ứng dụng [4] Nguyễn Thị Thúy Hoài Giải thuật di truyền ứng dụng.Tuyển tập báo cáo “ hội nghị sinh viên nghiên cứu khoa học” lần thứ Đại học Đà lu an Nẵng - 2008 n va II Tài liệu tiếng Anh gh tn to [5] Bezdek, J.C., R Ehrlich, et al (1984), "FCM: the fuzzy c-means clustering algorithm", Computers and Geosciences, 10, pp.191-203 p ie [6] Dawkins, R (2006) The Selfish Gene: 30th Anniversary Edition Oxford University Press: 21(4),pp.211-217 w oa nl [7] Bagley, J D (1967) The Behavior of Adaptive Systems Which Employ d Genetic and Correlative Algorithms lu va an [8].Charbonneau, P (1988) An introduction to genetic algorithms for u nf numerical optimization ll [9].Demetriou, D (2013) The development of an integrated planning and m oi decision support system (IPDSS) for land consolidation Springer z at nh Science & Business Media z [10] Goldberg, D E (1988) Genetic algorithms and machine learning gm @ Machine learning 3(2), 95-99 l [11] Hartigan J A and Wong.M A Algorithm AS 136: A K-Means an Lu Royal Statistical Society m co Clustering Algorithm Vol 28, No (1979), pp 100-108, ournal of the n va ac th si 52 [12] Jaco F Schutte EGM 6365 The Particle Swarm Optimization Algorithm - Structural Optimization Fall 2005 [13] Bäck, T., Hoffmeister, F and Schwefel (H P (1991).A survey of evolution strategies) Proceedings of the 4th International Conference on Genetic Algorithms Morgan Kaufmann, San Mateo, CA [14] Booker, L ((1987) Improving search in genetic algorithms) In Genetic Algorithms and Simulating Annealing ed L Davis, pp 61–73: Morgan Kaufmann, San Mateo, CA [15] Davis, LD (1991) Handbook of Genetic Algorithms Van Nostrand lu an Reinhold, New York n va [16] Eshelman, L (1991) The CHC adaptive search algorithm In gh tn to Foundations of Genetic Algorithms ed G Rawlins, pp 256–283: Morgan Kaufmann, San Mateo, CA p ie [17] Freisleben, P Mers (1996) New genetic local search operator for the travelling University of Siegen w oa nl [18] Goldberg, D (1987) Simple genetic algorithms and the minimal, d deceptive problem In Genetic Algorithms and Simulated Annealing ed lu va an L Davis Pitman, London Algorithms, Spinger ll u nf [19]S.V Sivanandam, S.N Deepa (2008) Introduction to Genetic m oi [20] Wright, A (1991) Genetic algorithms for real parameter optimization z at nh In Foundations of Genetic Algorithms ed G Rawlins Morgan z Kaufmann, San Mateo, CA m co l gm @ an Lu n va ac th si