劉 帥 袁 夢(mèng) 卿東升 趙梅芳,3 李 娜

(1. 中南林業(yè)科技大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410004；2. 數(shù)字洞庭湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖南 長(zhǎng)沙 410004；3. 湖南會(huì)同杉木林生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家野外科學(xué)觀測(cè)研究站，湖南 懷化 418307)

粒子群優(yōu)化算法是基于最大目標(biāo)對(duì)資源調(diào)配方案的選擇，是一種群體智能的優(yōu)化算法，概念簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，且具有較高的收斂速度，廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)、移動(dòng)通信系統(tǒng)、濾波器的設(shè)計(jì)、交通網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)、供熱系統(tǒng)規(guī)劃、云計(jì)算、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)、車(chē)間作業(yè)調(diào)度、農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)等領(lǐng)域。對(duì)森林資源進(jìn)行有效的經(jīng)營(yíng)管理，是森林綜合效益最大化的前提。傳統(tǒng)的經(jīng)營(yíng)管理主要是為了提高森林木材的產(chǎn)量，滿(mǎn)足人類(lèi)的生產(chǎn)生活需求，局限于經(jīng)濟(jì)效益?，F(xiàn)代森林資源監(jiān)測(cè)技術(shù)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等技術(shù)的飛速發(fā)展為模擬預(yù)測(cè)森林動(dòng)態(tài)、有效管理森林資源、提高森林質(zhì)量、森林生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性及適應(yīng)性等帶來(lái)了機(jī)遇。規(guī)劃是有效管理的手段，合理的規(guī)劃能夠優(yōu)化森林資源利用空間，提高資源使用度，有效預(yù)測(cè)未來(lái)氣候變化對(duì)森林的影響，為森林的持續(xù)發(fā)展提供保障，為生態(tài)研究和管理提供支撐?，F(xiàn)有的森林經(jīng)營(yíng)規(guī)劃方法主要有數(shù)學(xué)規(guī)劃方法、啟發(fā)式算法、多目標(biāo)優(yōu)化方法等幾種類(lèi)型，通過(guò)皆伐[1]、混交[2]、林分改造[3]、幼林撫育[4]等具體手段得以實(shí)施。這些規(guī)劃方法只考慮了自然資源的狀態(tài)、政治經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、經(jīng)濟(jì)狀態(tài)、財(cái)政力度、市場(chǎng)形勢(shì)以及育林的一些技術(shù)環(huán)節(jié)等因素，主要著重于提高森林的經(jīng)濟(jì)效益、增加森林結(jié)構(gòu)的多樣性、以及實(shí)現(xiàn)森林的永續(xù)利用。

本研究采用動(dòng)態(tài)多族群多目標(biāo)粒子群算法構(gòu)建森林經(jīng)營(yíng)管理多目標(biāo)規(guī)劃模型，該算法在木材產(chǎn)量最大化、可持續(xù)經(jīng)營(yíng)、環(huán)境治理、水資源安全管理等方面應(yīng)用前景廣闊，有利于優(yōu)化資源利用空間、提高資源使用度、有效預(yù)測(cè)未來(lái)氣候變化對(duì)森林的影響、為未來(lái)生態(tài)研究和管理提供支撐。并在已有的數(shù)據(jù)、信息、技術(shù)基礎(chǔ)上，根據(jù)生態(tài)學(xué)理論，將森林資源數(shù)據(jù)信息、經(jīng)營(yíng)目標(biāo)、規(guī)劃途徑分為群落、林分、生理等層次，記錄其屬性尺度比。在此基礎(chǔ)上形成森林資源屬性變量的混合粒子群多維信息特征化方案，搭建森林系統(tǒng)穩(wěn)定性的分布式元數(shù)據(jù)管理及概念模型，建立森林過(guò)程穩(wěn)定性自檢測(cè)混合粒子群多目標(biāo)動(dòng)態(tài)規(guī)劃概念模型。

1 森林資源的混合粒子群概念框架

1.1 森林資源屬性變量群特征

森林是全球陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成，森林資源是地球上最重要的資源之一。森林資源豐富多樣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，本研究從多個(gè)角度對(duì)其進(jìn)行調(diào)查、分類(lèi)，將森林資源屬性維度化、歸一化，并動(dòng)態(tài)的對(duì)各維屬性信息解譯。主要屬性可分為過(guò)程和機(jī)理、價(jià)值和價(jià)值觀、驅(qū)動(dòng)力和異質(zhì)性等類(lèi)別 (圖1)。

價(jià)值和價(jià)值觀類(lèi)的屬性主要表現(xiàn)在木材、林副產(chǎn)品、生態(tài)服務(wù)功能等方面。木材是森林的主要輸出，其價(jià)值隨著林業(yè)政策、木材需求量、市場(chǎng)供應(yīng)量的變化而變化，除此之外廣告的宣傳、教育的普及以及人類(lèi)文明的發(fā)展都將影響到木材的價(jià)值。林副產(chǎn)品是森林除了木材以外的其他具有經(jīng)濟(jì)價(jià)值的林產(chǎn)品，其價(jià)值受到經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)環(huán)節(jié)、供應(yīng)需求、加工方式等因素的制約。生態(tài)服務(wù)功能是森林生態(tài)系統(tǒng)的主要功能之一，主要體現(xiàn)在森林生態(tài)系統(tǒng)的社會(huì)生態(tài)需求等方面，同時(shí)又制約于區(qū)域碳排放量、污染物水平、社會(huì)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)組成、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等因素。

驅(qū)動(dòng)力和異質(zhì)性類(lèi)屬性主要有林木的數(shù)量、組成、森林的空間結(jié)構(gòu)、空間分布、種群的變異以及與周?chē)h(huán)境之間的關(guān)系。林木的數(shù)量、組成主要與森林經(jīng)營(yíng)方式、森林恢復(fù)、遺傳、外來(lái)物種的入侵、環(huán)境的變化等相關(guān)。森林的結(jié)構(gòu)和空間分布主要取決于林分的撫育措施、采伐、集約度、新的經(jīng)營(yíng)理念等條件。遺傳、氣候變化、地理異質(zhì)性等在一定程度上會(huì)引起種群的變異，產(chǎn)生新的物種，改變森林的群落組成。森林資源屬性變量以及與其相關(guān)的制約特征外，還有一些其他的因素對(duì)森林的屬性變量起到制約的作用，見(jiàn)表1。

1.2 粒子群特征

粒子群算法起源于對(duì)鳥(niǎo)類(lèi)捕食行為的研究，鳥(niǎo)類(lèi)族群中的每個(gè)個(gè)體都用1個(gè)粒子表示，因此粒子群表示鳥(niǎo)類(lèi)的1個(gè)族群。在將粒子群算法用于多目標(biāo)優(yōu)化時(shí)，傳統(tǒng)的粒子表示決策空間中的n維決策變量 (即自變量)x=(x1,x2,…,xn)，粒子群表示決策變量的集合即決策空間 [X]，x∈X。然而對(duì)于復(fù)雜多目標(biāo)問(wèn)題，既要考慮自變量又要考慮因變量時(shí)，這樣的粒子群并不適用，混合粒子群的出現(xiàn)為解決這樣的問(wèn)題提供了可能。

圖1 森林資源的混合粒子群概念框架Fig.1 Mixed particle swarm conceptual framework for forest resources

表1 森林資源分維Table 1 Forest resources dimension

現(xiàn)有的混合粒子群主要由決策空間 [X]、目標(biāo)函數(shù)集 [P(X,Y)]、參考面 [Y]=[F(X)] 3個(gè)部分組成，其中參考面為因變量的集合。決策空間主要是由物理變量實(shí)現(xiàn)，在劃分亞粒子群的時(shí)候主要是根據(jù)其物理屬性，得到物理屬性粒子群。分類(lèi)的主要方法有基于值的統(tǒng)計(jì)量特征 (平均值、 最大值、最小值等) 的K-means聚類(lèi)算法，基于距離、密度或連通性的BIRCH算法，基于密度的DBSCAN算法，基于網(wǎng)格的STING算法等。目標(biāo)函數(shù)主要由物理途徑實(shí)現(xiàn)，具體方法有慣性權(quán)重、模擬退火[4]、蟻群算法[5]、遺傳算法[6]、線性搜索法等。參考面粒子群主要是由物理潛力實(shí)現(xiàn)，即最大因變量乘以參考面面積。現(xiàn)有的混合粒子群特征量見(jiàn)表2。

表2 現(xiàn)有的混合粒子群特征量Table 2 The existing hybrid particle swarm characteristics

1.3 森林資源的混合粒子群概念模型

森林資源的混合粒子群概念模型如圖1所示。在模型中，粒子群表示森林資源空間，分為突變粒子群和混合粒子群，粒子則表示森林資源的每個(gè)屬性。當(dāng)資源空間中的某些屬性 (例如種群結(jié)構(gòu)) 由于自身?xiàng)l件和周?chē)h(huán)境發(fā)生變化而隨之產(chǎn)生變異時(shí)，代表該屬性的粒子就劃分到突變粒子群中。混合粒子群由決策空間、目標(biāo)函數(shù)集、參考面3個(gè)部分組成，其中決策空間表示森林資源的屬性變量集，目標(biāo)函數(shù)則是經(jīng)營(yíng)管理規(guī)劃森林資源的路徑集，參考面表示管理規(guī)劃森林資源要達(dá)到的最終目標(biāo)值集。采用這種混合粒子群不僅可以考慮森林資源自身屬性的約束，還將把目標(biāo)值和管理規(guī)劃產(chǎn)生的影響也作為森林規(guī)劃的約束條件，為決策者提供更加合理、更加可靠的技術(shù)支撐。為了尋找最優(yōu)的規(guī)劃路徑，本研究將粒子群算法與模擬退火算法相結(jié)合，同時(shí)在尋優(yōu)的過(guò)程中加入慣性權(quán)重。根據(jù)環(huán)境的變化自適應(yīng)的調(diào)整粒子 (即森林資源各屬性) 在目標(biāo)函數(shù)集中的比例，若慣性權(quán)重增大，說(shuō)明在這條路徑中該屬性的重要性增大，反之則說(shuō)明該屬性對(duì)達(dá)到該目標(biāo)的作用不明顯。在尋找最佳規(guī)劃方法時(shí)，本研究將分為4個(gè)單元進(jìn)行，分別為比例單元、選擇單元、收斂單元和進(jìn)化遺傳單元。

2 森林系統(tǒng)穩(wěn)定性管理的元數(shù)據(jù)概念框架

2.1 森林經(jīng)營(yíng)管理元數(shù)據(jù)模型

森林資源復(fù)雜多樣，是人類(lèi)賴(lài)以生存不可或缺的重要資源，對(duì)森林的經(jīng)營(yíng)管理尤為重要。森林資源特征可分為群落特征、林分特征、生理特征、生物多樣性特征、生態(tài)-信息特征、反饋特征，除此之外，還要考慮森林的經(jīng)營(yíng)管理策略、森林自身調(diào)節(jié)策略，森林經(jīng)營(yíng)管理目標(biāo)的閾值、管理約束的閾值，以及森林自身的進(jìn)化 (例如種群進(jìn)化、群落進(jìn)化等)，由這些特征組成元數(shù)據(jù)模型的數(shù)據(jù)庫(kù)和信息庫(kù)。群落包括森林的物種組成、空間結(jié)構(gòu)的分布特征以及林地面積等，在調(diào)查該特征時(shí)采用的是群落調(diào)查技術(shù)。林分調(diào)查內(nèi)容主要包括樹(shù)木的胸徑、樹(shù)高、冠幅、冠高、林分密度、林分年齡 (表3～4)。

表3 森林資源元數(shù)據(jù)管理Table 3 Forest resources meta management

表4 已有的自然資源系統(tǒng)穩(wěn)定性Table 4 The stability of existing natural resources system

生理特征包含葉面積指數(shù) (LAI)、樹(shù)木的蒸騰作用以及森林的肥力需求等，相關(guān)數(shù)據(jù)通過(guò)實(shí)驗(yàn)觀測(cè)獲得。生物多樣性主要表現(xiàn)在遺傳多樣性和物種多樣性等方面，通過(guò)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、記錄觀察樣本并對(duì)其進(jìn)行鑒定等技術(shù)獲得相關(guān)信息。蟲(chóng)災(zāi)、樹(shù)木年輪、木材收獲期等特征可通過(guò)記錄數(shù)據(jù)、比較分析數(shù)據(jù)、分析時(shí)間序列等方法提取森林資源的生態(tài)信息。森林資源的反饋方式主要有正反饋和負(fù)反饋，通過(guò)遙感反演、歷史反演、重建等技術(shù)判斷森林各種現(xiàn)象的反饋方式。

2.2 系統(tǒng)穩(wěn)定性管理元數(shù)據(jù)模型

自然資源系統(tǒng)穩(wěn)定性管理主要針對(duì)管理的需求、管理途徑、管理實(shí)踐以及管理過(guò)程中所要考慮的因素。通過(guò)市場(chǎng)調(diào)查、統(tǒng)計(jì)分析、因子分析、機(jī)會(huì)成本分析、計(jì)算機(jī)模擬等，發(fā)現(xiàn)資源管理的基本需求有民生需求、社會(huì)穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、木材生產(chǎn)、生態(tài)功能、生物多樣性、碳平衡等 (表4)。

自然資源管理途徑的具體內(nèi)容有干預(yù)措施、過(guò)程模擬、系統(tǒng)分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等，這些措施的實(shí)施主要依靠政策、補(bǔ)貼、宣傳、教育、文化、立法等。自然資源管理的實(shí)踐主要包括預(yù)警系統(tǒng)、仿真智能系統(tǒng)的應(yīng)用、大數(shù)據(jù)的分析、政策的公開(kāi)等方面，這些實(shí)踐主要依托于數(shù)字地球、數(shù)字資源、手持設(shè)備、遙感、傳感器等技術(shù)的發(fā)展。對(duì)自然資源進(jìn)行管理的過(guò)程中，需要考慮政治經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、自然資源狀態(tài)、經(jīng)濟(jì)狀態(tài)、財(cái)政力度、市場(chǎng)形勢(shì)、處理過(guò)程中的技術(shù)環(huán)節(jié)、最新森林系統(tǒng)經(jīng)營(yíng)說(shuō)明和研究成果等很多方面的因素，這些因素主要依靠資源共享、數(shù)據(jù)共享、跨平臺(tái)數(shù)據(jù)整合、云計(jì)算技術(shù)、技術(shù)庫(kù)、專(zhuān)家?guī)斓燃夹g(shù)分析它們的影響，根據(jù)分析結(jié)果調(diào)整管理方案，提高管理系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

2.3 基于森林系統(tǒng)穩(wěn)定性管理元數(shù)據(jù)概念模型

基于森林系統(tǒng)穩(wěn)定性管理元數(shù)據(jù)概念模型見(jiàn)圖2。森林資源屬性和管理的需求、途徑、實(shí)踐共同組成森林系統(tǒng)穩(wěn)定性管理的數(shù)據(jù)庫(kù)和信息庫(kù)，同時(shí)為滿(mǎn)足管理需求、優(yōu)化管理途徑，將管理應(yīng)用于實(shí)踐，分析影響管理過(guò)程構(gòu)成模型的技術(shù)庫(kù)和標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)，綜合各因素要達(dá)到的管理目標(biāo)構(gòu)成模型的目標(biāo)庫(kù)。在模型中，通過(guò)監(jiān)測(cè)、同化技術(shù)觀測(cè)森林資源各項(xiàng)屬性，應(yīng)用計(jì)算機(jī)模擬森林的管理過(guò)程，根據(jù)模擬過(guò)程預(yù)測(cè)森林資源變化，并分析變化原因。通過(guò)綜合數(shù)據(jù)庫(kù)、信息庫(kù)、標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)、技術(shù)庫(kù)和目標(biāo)庫(kù)的信息，評(píng)估管理方案的可行性和穩(wěn)定性，最后將其應(yīng)用于森林經(jīng)營(yíng)管理規(guī)劃。在該概念模型中，除了考慮政治經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、自然資源狀態(tài)、經(jīng)濟(jì)狀態(tài)、財(cái)政力度、市場(chǎng)形勢(shì)、處理過(guò)程中的技術(shù)環(huán)節(jié)、最新森林系統(tǒng)經(jīng)營(yíng)說(shuō)明和研究成果等因素，還將參考信息、干擾類(lèi)型、功能生物地理特征、時(shí)間尺度等作為影響森林系統(tǒng)穩(wěn)定性管理的影響因子，以期得到適應(yīng)性更好的管理模型 (圖2)。

3 森林過(guò)程自檢測(cè)多目標(biāo)管理的動(dòng)態(tài)約束概念框架

3.1 森林多目標(biāo)規(guī)劃模型

規(guī)劃模型主要由目標(biāo)函數(shù)、約束條件、評(píng)價(jià)指標(biāo)3個(gè)主要部件組成。目標(biāo)函數(shù)主要考慮規(guī)劃對(duì)象的屬性變量、值域、特征及聚類(lèi)等；約束條件主要為已知的規(guī)劃必須要考慮的前提條件；評(píng)價(jià)指標(biāo)主要指對(duì)所得規(guī)劃路徑優(yōu)劣的評(píng)價(jià)，具體指標(biāo)要根據(jù)實(shí)際的規(guī)劃內(nèi)容來(lái)確定 (表5～6)。

現(xiàn)有森林多目標(biāo)規(guī)劃模型的規(guī)劃目標(biāo)主要有木材產(chǎn)量最大化、生物多樣性、可持續(xù)經(jīng)營(yíng)、環(huán)境治理、水資源安全管理、森林功能等目標(biāo)，規(guī)劃對(duì)象為森林資源，森林資源的屬性變量和特征見(jiàn)表1和表3。

圖2 森林系統(tǒng)穩(wěn)定性管理的元數(shù)據(jù)概念框架Fig.2 Metadata conceptual framework for forest system stability management

現(xiàn)有森林多目標(biāo)規(guī)劃的原則是密集型和集約型，規(guī)劃方法是試驗(yàn)?zāi)M自然干擾的影響，規(guī)劃途徑有增加木材產(chǎn)量、提高木材經(jīng)濟(jì)價(jià)值、擴(kuò)大木材供應(yīng)市場(chǎng)等，規(guī)劃的約束條件有林地資源、調(diào)查分析的可配置的自然資源和有效的規(guī)劃途徑、市場(chǎng)前景等?，F(xiàn)有森林多目標(biāo)規(guī)劃的評(píng)價(jià)指標(biāo)主要集中在經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益，如林地生產(chǎn)率、年均純收益、產(chǎn)出投入比、木材蓄積量、勞動(dòng)力利用率、效益穩(wěn)定性等 (表5)。

表5 現(xiàn)有森林多目標(biāo)規(guī)劃Table 5 The multi-objective planning for existing forest

3.2 過(guò)程自檢測(cè)多目標(biāo)動(dòng)態(tài)規(guī)劃

多目標(biāo)優(yōu)化是指多個(gè)目標(biāo)在給定區(qū)域上的最優(yōu)化問(wèn)題，多目標(biāo)規(guī)劃是指優(yōu)化的路徑[7]。過(guò)程自檢測(cè)即在多目標(biāo)規(guī)劃過(guò)程中會(huì)自動(dòng)的檢測(cè)周?chē)h(huán)境的變化，針對(duì)這些變化自動(dòng)的調(diào)整變量屬性權(quán)重，根據(jù)調(diào)整后的結(jié)果繼續(xù)尋優(yōu)，將過(guò)程自檢測(cè)應(yīng)用于多目標(biāo)規(guī)劃中，即為過(guò)程自檢測(cè)多目標(biāo)動(dòng)態(tài)規(guī)劃?；旌狭Ｗ尤簝?yōu)化算法 (HPSO) 是一種常用的過(guò)程自檢測(cè)方法，是多目標(biāo)優(yōu)化的一種常用方法。

對(duì)于森林資源規(guī)劃而言，基于HSPO的多目標(biāo)規(guī)劃是一種基于穩(wěn)定性和彈性原則，采用自適應(yīng)管理、數(shù)字模擬等方法，通過(guò)林分改造、皆伐、撫育間伐、混交、農(nóng)林復(fù)合等途徑對(duì)多目標(biāo)進(jìn)行規(guī)劃的方法，主要受到資源有效范圍、有效復(fù)雜程度、林分間隔、子間隔、經(jīng)營(yíng)措施、采伐等條件的約束，在一定程度上提高了森林資源多目標(biāo)規(guī)劃模型的穩(wěn)定性和適應(yīng)性 (表6)。

表6 基于HSPO的多目標(biāo)規(guī)劃Table 6 Multi-objective planning model based on HSPO

3.3 基于森林過(guò)程自檢測(cè)多目標(biāo)管理的動(dòng)態(tài)約束概念模型

森林過(guò)程自檢測(cè)是在森林資源管理規(guī)劃過(guò)程中，森林會(huì)自動(dòng)的檢測(cè)周?chē)h(huán)境的變化，針對(duì)這些變化自動(dòng)調(diào)整森林資源各屬性變量的權(quán)重以及相應(yīng)規(guī)劃約束條件的權(quán)重，將森林過(guò)程自檢測(cè)應(yīng)用于多目標(biāo)管理規(guī)劃中，即為森林過(guò)程自檢測(cè)多目標(biāo)動(dòng)態(tài)規(guī)劃。主要從森林資源規(guī)劃的原則、方法、途徑和約束條件4個(gè)方面來(lái)構(gòu)建森林過(guò)程自檢測(cè)多目標(biāo)管理的動(dòng)態(tài)約束概念模型 (圖3)。

圖3森林過(guò)程自檢測(cè)多目標(biāo)管理的動(dòng)態(tài)約束概念框架
Fig.3 Dynamic constraint conceptual framework for multi-objective management of forest process self-testing

將現(xiàn)有的規(guī)劃方法與基于混合粒子群的規(guī)劃方法進(jìn)行了比較，并在此基礎(chǔ)上改進(jìn)了混合粒子群算法，形成改進(jìn)型的混合粒子群規(guī)劃方法。改進(jìn)型的混合粒子群規(guī)劃方法著重于規(guī)劃的自適應(yīng)性和靈活性；規(guī)劃方法除了實(shí)驗(yàn)?zāi)M自然干擾、自適應(yīng)管理、數(shù)學(xué)模擬等方法外，增加了專(zhuān)家判斷的方法；規(guī)劃途徑也有做了相應(yīng)改進(jìn)，如生態(tài)服務(wù)的系統(tǒng)評(píng)價(jià)和管理、效益和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等；同時(shí)增加了氣候變化的影響、土地利用變化、土地覆蓋變化、環(huán)境污染、環(huán)境可承載度以及文化等約束條件。

4 結(jié)論與討論

本研究主要構(gòu)建了一種基于系統(tǒng)穩(wěn)定性自檢測(cè)及粒子群優(yōu)化的森林經(jīng)營(yíng)管理多目標(biāo)規(guī)劃模型，在前人研究的基礎(chǔ)上提出了3個(gè)觀念框架，即森林資源的混合粒子群概念框架、森林系統(tǒng)穩(wěn)定性管理的元數(shù)據(jù)概念框架和森林過(guò)程自檢測(cè)多目標(biāo)管理的動(dòng)態(tài)約束概念框架。同時(shí)對(duì)森林資源的經(jīng)營(yíng)管理規(guī)劃做了適當(dāng)改進(jìn)，結(jié)論如下：

1) 在原有物理屬性粒子群的基礎(chǔ)上增加結(jié)構(gòu)質(zhì)量屬性粒子群，以粒子群總體的統(tǒng)計(jì)特征、統(tǒng)計(jì)分布特征等為劃分亞粒子群的依據(jù)。

2) 將森林資源屬性維度化、尺度化、動(dòng)態(tài)化。

3) 將原有的目標(biāo)進(jìn)行擴(kuò)充。前人大都將木材產(chǎn)量最大化、生物多樣性、可持續(xù)經(jīng)營(yíng)、環(huán)境治理、水資源安全管理、森林功能的多樣性等作為優(yōu)化的目標(biāo)，本研究在此基礎(chǔ)上還考慮了資源彈性經(jīng)營(yíng)、森林服務(wù)、森林文化、森林遺產(chǎn)、森林碳平衡等目標(biāo)。

4) 提出新的規(guī)劃方向。原有的規(guī)劃方向主要有撫育、集約經(jīng)營(yíng)、防蟲(chóng)、經(jīng)濟(jì)采伐、混交、復(fù)合經(jīng)營(yíng)、林業(yè)政策、生態(tài)補(bǔ)償?shù)龋狙芯拷Y(jié)合生態(tài)方面的知識(shí)，同時(shí)將生態(tài)采伐、碳管理、水安全、木材安全、環(huán)境安全等作為未來(lái)的規(guī)劃方向。

致謝：本研究得到中南林業(yè)科技大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院和湖南會(huì)同杉木林生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家野外科學(xué)觀測(cè)研究站的大力支持。中南林業(yè)科技大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院的李建軍教授在粒子群算法改進(jìn)的初步技術(shù)方案及論文撰寫(xiě)等方面提供了支持，會(huì)同杉木林站的趙梅芳老師在森林資源算法整合的理論-算法-建模指導(dǎo)與設(shè)計(jì)制圖方案以及論文撰寫(xiě)方面提供了幫助，在此一并致謝！