基于条件扩散生成的公平年龄友好社区规划（FAP-CD）
人工智能
2024-12-24 v1
摘要
随着全球人口老龄化进程加快，纳入年龄特定考虑因素已成为城市规划的必然要求，以满足为老年人提供适龄建筑环境的迫切需求并确保可持续城市发展的目标。然而，当前做法常常忽视这些考虑，导致城市中老年服务不足且分配不均。亟需一种公平且优化的城市更新策略来支持有效的年龄友好规划。为此，我们提出一种新框架：基于条件扩散生成的公平年龄友好社区规划（FAP-CD）。FAP-CD 利用条件图去噪扩散概率模型来学习老年设施及其空间关系在细粒度区域水平上的联合概率分布。我们的框架通过迭代细化噪声图来生成优化后的设施分布，条件化于老年人需求的扩散过程中。关键创新包括需求公平性预训练模块，它通过注意力机制和 min-max 优化将社区需求特征和设施特征整合，从而确保服务在各区域之间的公平分配。此外，离散图结构捕获区域道路网络中的可步行可达性，以指导模型采样。为增强信息整合，我们设计了一个带有属性增强模块和混合图消息聚合模块的图去噪网络，结合局部和全局的节点和边信息。跨多个指标的实证结果表明，FAP-CD 在平衡年龄友好需求与区域公平性方面具有有效性，相较于多个竞争基线模型平均提升了 41%。
引用
@article{arxiv.2412.16699,
title = {FAP-CD: Fairness-Driven Age-Friendly Community Planning via Conditional Diffusion Generation},
author = {Jinlin Li and Xintong Li and Xiao Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.16699},
year = {2024}
}