論文の概要: Walkability Optimization: Formulations, Algorithms, and a Case Study of Toronto

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05192v1
• Date: Sat, 10 Dec 2022 03:52:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 17:42:00.366070
• Title: Walkability Optimization: Formulations, Algorithms, and a Case Study of Toronto
• Title（参考訳）: 歩行性最適化:定式化,アルゴリズム,トロントの事例研究
• Authors: Weimin Huang, Elias B. Khalil
• Abstract要約: 土地の区画化と歴史的低投資は住民の歩行性や社会的不平等をもたらしている。 空間最適化のレンズによる歩行性最適化の問題に取り組む。 我々はMILP(Mixed-Integer Linear Programming)モデルとCP(Constraint Programming)モデルを導出する。 カナダのトロント市における31の未保存地区について事例研究を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.882996403581524
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The concept of walkable urban development has gained increased attention due to its public health, economic, and environmental sustainability benefits. Unfortunately, land zoning and historic under-investment have resulted in spatial inequality in walkability and social inequality among residents. We tackle the problem of Walkability Optimization through the lens of combinatorial optimization. The task is to select locations in which additional amenities (e.g., grocery stores, schools, restaurants) can be allocated to improve resident access via walking while taking into account existing amenities and providing multiple options (e.g., for restaurants). To this end, we derive Mixed-Integer Linear Programming (MILP) and Constraint Programming (CP) models. Moreover, we show that the problem's objective function is submodular in special cases, which motivates an efficient greedy heuristic. We conduct a case study on 31 underserved neighborhoods in the City of Toronto, Canada. MILP finds the best solutions in most scenarios but does not scale well with network size. The greedy algorithm scales well and finds near-optimal solutions. Our empirical evaluation shows that neighbourhoods with low walkability have a great potential for transformation into pedestrian-friendly neighbourhoods by strategically placing new amenities. Allocating 3 additional grocery stores, schools, and restaurants can improve the "WalkScore" by more than 50 points (on a scale of 100) for 4 neighbourhoods and reduce the walking distances to amenities for 75% of all residential locations to 10 minutes for all amenity types. Our code and paper appendix are available at https://github.com/khalil-research/walkability.
• Abstract（参考訳）: 歩行可能な都市開発の概念は、公衆衛生、経済、環境サステナビリティの恩恵により注目を集めている。 残念なことに、土地分割と歴史的低投資は、住民の歩行性や社会的不平等に空間的不平等をもたらしている。 組合せ最適化のレンズを通して歩行性最適化の問題に取り組む。 課題は、既存のアメニティを考慮し、複数のオプション(例えば、レストラン)を提供しながら、歩行による住民アクセスを改善するために、追加のアメニティ(食料品店、学校、レストランなど)を割り当てることができる場所を選択することである。 この目的のために、混合整数線形プログラミング(milp)と制約プログラミング(cp)モデルを導出する。 さらに,この問題の目的関数は特殊ケースではサブモジュラーであり,効率的な欲求的ヒューリスティックを動機付けていることを示す。 カナダのトロント市における31の未保存地区について事例研究を行った。 MILPは、ほとんどのシナリオで最良のソリューションを見つけるが、ネットワークサイズではうまくスケールしない。 グリーディアルゴリズムはうまくスケールし、ほぼ最適解を見つける。 その結果,歩行性の低い地域は,新しいアメニティを戦略的に配置することで,歩行者にやさしい地域へ転換する大きな可能性を秘めていることがわかった。 3つの食料品店、学校、レストランを割り当てることで、「ウォークスコア」を4つの地区で50ポイント以上(100スケール)改善でき、全住宅地の75%のアメニティまでの歩行距離を全アメニティタイプで10分に短縮できる。 私たちのコードと論文の付録はhttps://github.com/khalil-research/walkabilityで閲覧できます。

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