于卓和吴志华编著的这本《GIS和遗传算法支持的城市空间生长建模》围绕城市空间生长模型构建进行论述。全书结构清晰、论点明确、内容丰富，既是新技术与新方法应用的探索，也是城市空间生长相关理论的研讨。本书适宜城市规划专业的本科学生阅读，更适宜正在进行城市规划领域新技术应用探讨的研究生阅读，同时也可为城市规划设计工作者提供一定参考。

于卓和吴志华编著的《GIS和遗传算法支持的城市空间生长建模》通过探索城市规划中新技术、新方法的应用，把空间分析方法和遗传算法结合起来，充分发挥数学模型及定量、定性分析方法的潜能，建立UG-GA模型辅助城市空间生长分析决策。

为了建立和实践UG-GA模型，除了前4章城市空间生长与城市规划关系、相关空间规划布局内容及新技术在城市规划中的应用等铺垫性论述外，《GIS和遗传算法支持的城市空间生长建模》主要进行了以下研究工作，包括遗传算法在城市空间生长中应用的适宜性分析、城市空间生长的机制和模式研究、UG-GA模型实现框架确定、城市空问生长的空间作用力量化方法，以及遗传算法实现过程等，最后提出了模型可能的改善方法和发展方向。

《GIS和遗传算法支持的城市空间生长建模》是基于城市规划工作需求撰写的，适宜城市规划专业的师生参考，同时也适合正在进行城市规划学科发展新领域探讨的广大研究人员阅读。

第1章 城市与城市空间生长l

 §1.1 城市的产生与发展1

 §1.2 城市空间与城市空间生长8

第2章 城市空间生长与城市规划管理12

 §2.1 城市空间生长过程的规划管理控制12

 §2.2 城市空间生长规划布局的思想演进13

 §2.3 城市规划思想的发展历程18

 §2.4 城市规划思想的发展趋势23

第3章 GIS及数学方法在城市规划中的应用26

 §3.1 GIS在城市规划中的应用26

 §3.2 城市规划中的数学方法及其应用39

 §3.3 研究背景42

第4章 城市空间生长原理及UG-GA模型建立基础44

 §4.1 城市空间生长的基本认识44

 §4.2 城市空间生长的内力和驱动力46

 §4.3 城市空间生长机制48

 §4.4 城市空间生长的主要方式和模式52

 §4.5 遗传算法空间生长模型建立优势分析61

第5章 UG-GA模型空间操作基础68

 §5.1 空间数据结构与数据库模型基础68

 §5.2 城市规划空间数据类型73

 §5.3 城市演变和扩展的空间描述75

 §5.4 空间数据挖掘、空间特征度量及UG-GA模型下的空间操作78

第6章 城市空间生长布局的多重依据85

 §6.1 城市空间生长布局的自然条件约束85

 §6.2 城市主要用地空间生长布局的规划理论支持89

 §6.3 法规与技术规范对城市空间生长布局的限定96

第7章 UG-GA模型框架及构建机制101

 §7.1 基础层用地单元划分方法101

 §7.2 决定城市空间生长格局的因素分析104

 §7.3 城市空间生长作用因子量算方法112

 §7.4 城市空间生长建模机制124

第8章 UG-GA模型算法设计128

 §8.1 UG-GA模型代码方式选择及初始种群设定128

 §8.2 UG-GA模型适应度函数确定132

 §8.3 UG-GA模型遗传算子选择135

 §8.4 UG-GA模型遗传算法应用趋势及收敛性分析143

第9章 UG-GA模型实现146

 §9.1 UG-GA模型实现的数据及功能支持146

 §9.2 UG-GA模型实现过程151

第10章 基于UG-GA模型的城市空间生长分析——以武汉市为例157

 §10.1 基于UG-GA模型的分析方法157

 §10.2 武汉市城市空间生长模拟158

 §10.3 结论169

参考文献171