本发明涉及土地利用布局，更具体地说，它涉及一种三生空间多目标协同优化方法。
背景技术：
1、近年来，鲸鱼优化算法（whaleoptimizationalgorithm，woa）作为一种新兴的元启发式算法，因其独特的搜索机制和高效的优化能力，广泛应用于各种复杂问题的研究中。
2、将woa应用于国土空间布局优化，需要考虑的重点是根据布局规划的要素来构建位置向量以及根据布局规划的三生功能评价要素来构建适应度函数，但三生空间规划受到地理和人文因素的影响，具有地域性的隔离和时间跨度上的隔离，通过借鉴的方法无法突破地域性的隔离和时间跨度上的隔离，优化的结果可信度不高。
3、为增加优化结果的可信度，可在借鉴的基础上通过主观权重法来对woa的适应度函数进行调整，但是运用主观权重法确定权重随意性较大，实际操作性不强，并且对于优化的结果可信度的提高程度不足。
技术实现思路
1、本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种三生空间多目标协同优化方法。
2、本发明提供了一种三生空间多目标协同优化方法，包括以下步骤：
3、s1、获取当前分析区域的遥感地形图，基于当前分析区域的遥感地形图生成国土空间单元划分图；
4、s2、获取多个借鉴区域的三生空间规划方案，基于多个借鉴区域的三生空间规划方案和当前分析区域的国土空间单元划分图生成多个符合约束条件的当前分析区域的三生空间规划方案；
5、s3、采用布局优化算法根据生成的多个符合约束条件的当前分析区域的三生空间规划方案来生成适用规划方案，适用规划方案的数量大于1；
6、s4、预测适用规划方案实际执行的风险，从适用规划方案中选择风险最小的规划方案；
7、具体为：
8、s401、确定影响因素和风险因素；
9、s402、构建贝叶斯网络结构，贝叶斯网络结构包括影响因素节点、风险因素节点和决策节点，根据影响因素和风险因素之间的因果关系，构建贝叶斯网络的拓扑结构；
10、s403、利用历史数据和专家经验估计贝叶斯网络中各节点的先验概率和条件概率表；
11、s404、利用贝叶斯网络的推理算法，计算在不同决策规划方案下风险因素节点的后验概率，从而预测各类风险发生的可能性；
12、s405、权衡不同风险因素的相对重要性，并确定最优的规划方案；
13、对每个决策规划方案，计算加权风险指数，加权风险指数为风险概率与权重的加权和；
14、选择加权风险指数最低的规划方案作为最优的规划方案。
15、作为本发明的进一步优化方案，所述借鉴区域的三生空间规划方案是基于借鉴区域的国土空间单元划分图生成的，当前分析区域的国土空间单元与借鉴区域的国土空间单元数量差小于设定的差值，该差值的取值为0-100，缺省值为10。
16、作为本发明的进一步优化方案，一个三生空间规划方案表示为，其中、和分别表示第1、2、l个国土空间单元的规划方案，，表示第
