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一种新的基于向量化的双尺度邻域元胞自动机模型( A new type of dual-scale neighborhood based on vectorization for cellular automata models )
B Zhang H Wang
虽然对元胞自动机(CA)模型的邻域进行了详细的研究，但是在邻域大小的选择上存在一个矛盾没有被揭示和解决。矛盾在于小邻域可以约束模拟景观的形状复杂度，但不能充分表征局部相互作用，而大邻域则相反。在本文中，我们提出了一种新型的基于向量化的双尺度邻域(DSN)来避免这种矛盾。以北京、武汉和珠江三角洲为研究区域,分别基于串行/标量算法和矢量化算法构建了两种CA模型,即使用原始邻域的CA模型（ORN-CA）和使用提出DSN的CA模型（DSN-CA）。仿真结果和所用时间的比较表明，DSN使用户能够选择合适的邻域配置，以获得高精度的仿真结果和与地面真实情况相似的景观。矢量化还可以大大提高邻域效应的计算效率。总体上，研究结果表明，将DSN与矢量化相结合，可以显著提高CA模型的仿真性能和效率。
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