随着我国城镇化发展的速度加快,城乡建设用地不断扩张。为了避免城镇化过程带来“城市病”,为了预知未来的城市格局并对其作出评估,城市用地动态模拟具有重要意义。城市用地动态模拟能够定性和定量地研究城市系统中的土地利用覆盖变化(Land Use/Land Cover Change,LUCC)动态过程的机理。城市用地动态模型能够具体有效地模拟城市动态扩张过程,并且能够较好地预测未来城市用地分布和格局。如何提高基于地理元胞自动机的城市动态模型的精度一直是学者们不懈努力的方向。针对常规logistic回归模型的不足,构建了GA-logistic回归模型,并以成渝经济区为例模拟城市用地动态变化,即采用遗传算法拟合和获取logistic回归模型的最佳回归系数来优化城市用地动态模型。结果显示,基于遗传算法的logistic回归模型建设用地精度从78.0%提高到85.3%,总kappa从74.5%提高到81.2%,分别提高了7.3个百分点和6.7个百分点。研究表明,基于遗传算法的logistic回归参数优化方法比常规logistic回归方法具有更好的模拟效果且更适合于大范围的城市用地动态变化模拟中的数据分布不均衡、数据特征量较多等情况。另外,对验证后的模型应用于成渝经济区未来城市的模拟,并且通过景观格局指数评估城市用地动态演化。结果显示,最大斑块指数、聚集度指数、面积加权平均分维数指数随城市发展不断地攀升,斑块密度指数不断地下降。研究表明,成渝经济区的城市群在沿着大中型城市集中性地发展,大中型城市具有很强的资源集中配置能力以及带动周边区县发展的强大辐射能力。