Resumen: La asignación de uso de la tierra urbana representa un complejo problema de optimización de objetivos múltiples críticos para la política de desarrollo urbano sostenible. Este artículo presenta nuevos enfoques de inteligencia computacional para optimizar la asignación de uso de la tierra en áreas de uso mixto, abordando las compensaciones inherentes entre la compatibilidad del uso del suelo y los objetivos económicos. Desarrollamos múltiples algoritmos de optimización, incluidas variantes personalizadas que integran la evolución diferencial con algoritmos genéticos de objetivos múltiples. Las contribuciones clave incluyen: (1) Vectores de diferencia de algoritmo CR+DES para mejorar la exploración, (2) Estrategia de relajación de restricciones sistemáticas mejorando la calidad de la solución mientras se mantiene la viabilidad y (3) validación estadística utilizando pruebas de Kruskal-Wallis con pantallas de letras compactas. Aplicado a un estudio de caso del mundo real con 1,290 parcelas, Cr+DES logra una mejora del 3.16 % en la compatibilidad del uso del suelo en comparación con los métodos de vanguardia, mientras que MSBX+MO sobresale en la optimización de precios con una mejora del 3,3 %. El análisis estadístico confirma que los algoritmos que incorporan vectores de diferencia superan significativamente los enfoques tradicionales en múltiples métricas. La técnica de relajación de restricciones permite una exploración de espacio de solución más amplia al tiempo que mantiene limitaciones prácticas. Estos hallazgos proporcionan a los planificadores urbanos y a los formuladores de políticas herramientas computacionales basadas en evidencia para equilibrar los objetivos competitivos en la asignación del uso de la tierra, apoyando políticas de desarrollo urbano más efectivas en las regiones urbanizantes rápidamente.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 21 de agosto de 2025.
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