作为城市规划者的 AI Agent：基于共识的多智能体强化学习引导城市规划中的利益相关者动态
人工智能
2023-11-10 v2 多智能体系统
摘要
在城市规划中，土地利用重调在使土地利用配置与当前可持续城市发展需求相对齐方面起着关键作用。然而，当今的城市规划实践面临两个主要问题。首先，土地利用决策主要依赖人类专家。此外，尽管居民参与城市规划可促进城市可持续性与宜居性，但调和利益相关者的多样化利益颇具挑战。为应对这些挑战，我们引入了一种基于共识的多智能体强化学习框架，用于现实世界的土地利用重调。该框架服务于参与式城市规划，允许多样化的智能体作为利益相关者代表对偏好的土地利用类型进行投票。在此框架内，我们提出一种奖励设计中的新颖共识机制，通过集体决策优化土地利用。为抽象复杂城市系统的结构，城市的地理信息被转化为空间图结构，随后由图神经网络处理。对来自现实社区的传统自上而下规划与参与式规划方法的综合实验表明，我们的计算框架提升了全局效益并容纳了多样化利益，从而改善了不同人口群体的满意度。通过集成多智能体强化学习，我们的框架确保参与式城市规划决策更具动态性并能适应演化的社区需求，并为自动化复杂的现实世界城市规划流程提供了稳健平台。
引用
@article{arxiv.2310.16772,
title = {AI Agent as Urban Planner: Steering Stakeholder Dynamics in Urban Planning via Consensus-based Multi-Agent Reinforcement Learning},
author = {Kejiang Qian and Lingjun Mao and Xin Liang and Yimin Ding and Jin Gao and Xinran Wei and Ziyi Guo and Jiajie Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.16772},
year = {2023}
}