文章摘要
【关 键 词】 地理空间、AIGC、多智能体、进化算法、知识检索
GeoEvolve框架通过多智能体协同与知识引导的进化算法，实现了地理空间模型的自动化发现与优化。该框架由代码进化器、进化代码分析器、地理空间知识检索器和地理信息提示生成器四个核心组件构成，形成从生成、诊断、知识检索到优化的闭环系统。其中，GeoKnowRAG知识库整合了维基百科、arXiv和GitHub的结构化地理学知识，采用RAG-Fusion技术实现精准知识检索，为算法进化提供理论约束。
在地理空间建模领域，空间自相关性和异质性始终是核心挑战。1832年巴黎霍乱热力图首次揭示地理位置的数据价值，而克里金法等传统方法受限于跨学科知识整合的复杂性。GeoEvolve通过将进化算法与领域知识深度融合，在经典克里金法基础上实现了多项创新：扩展变异函数模型库、引入自适应计算方法、采用多起点优化策略等，使土壤重金属预测的RMSE指标最高降低21.2%。
实验验证环节选取空间插值和不确定性量化两大基础任务。在澳大利亚土壤重金属预测中，完整版GeoEvolve相较原始克里金法铜、铅、锌预测精度分别提升15.4%、21.2%和13.0%；在西雅图房价不确定性量化任务中，改进后的GeoConformal Prediction模型区间分数降低16.7%，能准确反映华盛顿湖周边的高不确定性分布特征。消融研究证实，移除知识检索功能会导致性能显著下降，凸显领域知识引导的关键作用。
该框架的创新性体现在将人类地理学智慧编码为可计算的知识约束，使算法进化避免盲目搜索。通过嵌套循环结构，内层实现代码层面的变异优化，外层实施理论合规性审查，最终生成的模型既保持数学严谨性又符合地理学原理。这种范式为气候变化分析、城市计算等需要复杂空间建模的领域提供了自动化工具，将传统耗时数月的模型开发过程压缩至小时级。未来通过扩展知识库覆盖范围与集成多模态基础模型，有望进一步释放地理空间智能的潜力。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 3889字 | 16分钟 ]
【原文作者】 AIGC开放社区
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★★★☆
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