一种改善本地公园公平可及性的优化方法

本地公园是促进人类与环境福祉的公共资源。遗憾的是，公园不公平现象十分普遍，因为历史上被边缘化的群体可能面临可及性不足的问题。现有平台可识别未来公园改善将受益的地理区域，但这些平台既不优化决策，也未纳入与公园选址决策相关的关键特征（如预算与基础设施）。为支持休闲与政府机构在解决公园分布与质量不公方面的努力，我们提出一个混合整数规划，以最小化不充分可及性（定义为跨多个类别——距离、容量与环境特征——的加权偏差）。我们考虑了以公平为重点的极小极大目标，以及最小化总加权偏差的总体目标。我们将该模型应用于北卡罗来纳州阿什维尔的案例研究，并进行了广泛的数据收集以参数化模型。在政策分析中，我们考虑了可用预算、规划周期、战略性人口优先事项以及可及性阈值的影响。该模型反映了用户定义的标准与目标，结果表明此框架或可推广至其他城市。本研究是在休闲环境中开发并纳入数学建模以实现社会目标进程中的一步。