陕南移民搬迁项目是一项复杂的系统工程,所面临的问题较多,移民选址问题最为突出,因为由于选址不当所造成的社会影响较大,直接关系到整个移民搬迁工作的成败,而选址问题的关键在于建立一套有效可行的评价指标体系和评价方法对安置区的地质、资源与环境的适宜性进行综合评价。目前关于移民搬迁选址评价方法的研究主要集中于三峡水库移民与汶川大地震搬迁移民选址中,针对陕南移民搬迁特点的选址评价方法研究较少,因此对陕南移民搬迁选址适宜性评价方法进行研究具有重要意义。为了探索适用于陕南移民搬迁选址适宜性评价的技术方法,为陕南移民搬迁选址在以后工作中得以顺利进行,本论文依托陕西省‘陕南移民搬迁安置选址地质评价技术研究项目’和‘陕西省科技计划项目’工作,以汉中市勉县为例,进行了相应的研究,取得了下列主要成果:1、在分析勉县地质灾害发育规律和居民生活必需条件的基础上,建立了陕南移民搬迁选址适宜性评价指标体系,并结合层次分析法,确定了各评价指标的权重。2、针对陕南地区特点,通过采用决策科学中多指标综合评价方法将实际问题转换为数学问题,运用3种传统数学评价模型:模糊综合评判法、理想点法评价模型、基于未确知测度理论评价模型对研究区进行定量化评价,并对三种评价结果的准确性进行了检验。分析结果表明:在相同评价区域内,三种方法的评价结果比较接近,与现场调研结果基本吻合,其中,未确知测度理论的评价结果更为合理。3、针对基本蝙蝠优化算法容易陷入局部最优的缺点,借鉴细菌觅食算法中的迁徙操作,提出将细菌迁徙因子引入到基本蝙蝠优化算法中,形成基于细菌迁徙的蝙蝠算法(EDBA),该方法设置进化停滞代数阀值,当满足条件时,根据个体不同的适应度值赋予不同的迁徙概率以防止解的退化,从而有效地避免了算法陷入局部最优;同时改变了基本蝙蝠优化算法的局部搜索策略,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。4、将改进蝙蝠优化算法和投影寻踪法相结合,由于投影寻踪法的最佳投影值是基于全局样本数据得到的,弱化了单个栅格数据在某栅格评价中的主导作用,因此引入了博弈论,将最佳投影值和基于熵权理论计算的权重有机结合,优化了针对单个栅格的权重取值,提高了模型的评价准确率。5、针对果蝇算法早熟收敛问题,将遗传算法中的杂交因子和局部搜索能力很强的单纯形法引入到基本果蝇优化算法中,该方法以进化停滞步数为触发条件,通过杂交因子避免算法陷入局部最优解,引入单纯形法后,提高了算法的局部搜索能力和后期的收敛速度。将改进果蝇优化算法和广义回归人工神经网络(GRNN)相结合,采用改进果蝇优化算法优化Spread值,加快了模型的收敛速度,并提高了GRNN的拟合精度。6、针对标准粒子群算法(PSO)后期收敛精度不足的缺陷,借鉴遗传算法的杂交理念,将遗传算法中的杂交因子引入标准粒子群算法中,形成了混合粒子群算法(MPSO)。该方法丰富了种群的多样性,提高了PSO算法的全局寻优性能和收敛速度。将混合粒子群算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合,采用MPSO优化LSSVM的正则化参数γ和核宽度σ,提高了模型的非线性拟合精度和模型的泛化性能。7、针对标准GEP算法容易陷入局部最优的缺点,将回溯机制和单纯形法引入到标准GEP方法中,该方法通过在进化过程中设置一定数量的检查点,避免算法在局部最优解处不停地进化下去,能够及时跳出局部最优,并增强了算法的后期收敛精度;同时,以改进GEP方法为前提,将其运用于多元线性回归的参数估计中,提高了模型的建模效率和使用精度。8、针对传统K-均值聚类算法容易陷入局部最优的缺点,本文提出基于猫群算法的K均值聚类方法,计算结果表明:与传统K-均值聚类方法相比,该方法提高了模型的准确率和模型的稳定性。9、通过已建立的8种评价模型,结合GIS技术,对勉县地区移民搬迁选址适宜性评价结果进行区划,为陕南移民搬迁选址适宜性评价及优化提供了参考依据。