論文の概要: Optimization of the location and design of urban green spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07202v1
• Date: Mon, 13 Mar 2023 15:37:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 14:15:14.546073
• Title: Optimization of the location and design of urban green spaces
• Title（参考訳）: 都市緑地の位置と設計の最適化
• Authors: Caroline Leboeuf and Margarida Carvalho and Yan Kestens and Beno\^it Thierry
• Abstract要約: この研究は、公園のアクセシビリティ、流通、デザインを改善するための意思決定者を支援するために、オペレーティング・リサーチからの古典的なツールの応用を紹介している。 都市の緑地計画において,都市レベルでの意思決定を支援するテンプレートモデルとして,2段階の公正な施設配置と設計モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.58439716487063
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The recent promotion of sustainable urban planning combined with a growing need for public interventions to improve well-being and health have led to an increased collective interest for green spaces in and around cities. In particular, parks have proven a wide range of benefits in urban areas. This also means inequities in park accessibility may contribute to health inequities. In this work, we showcase the application of classic tools from Operations Research to assist decision-makers to improve parks' accessibility, distribution and design. Given the context of public decision-making, we are particularly concerned with equity and environmental justice, and are focused on an advanced assessment of users' behavior through a spatial interaction model. We present a two-stage fair facility location and design model, which serves as a template model to assist public decision-makers at the city-level for the planning of urban green spaces. The first-stage of the optimization model is about the optimal city-budget allocation to neighborhoods based on a data exposing inequality attributes. The second-stage seeks the optimal location and design of parks for each neighborhood, and the objective consists of maximizing the total expected probability of individuals visiting parks. We show how to reformulate the latter as a mixed-integer linear program. We further introduce a clustering method to reduce the size of the problem and determine a close to optimal solution within reasonable time. The model is tested using the case study of the city of Montreal and comparative results are discussed in detail to justify the performance of the model.
• Abstract（参考訳）: 近年の持続的都市計画の推進と、健康と健康を改善するための公共の介入の必要性の高まりが組み合わさって、都市周辺の緑地への集団的関心が高まっている。 特に、公園は都市部で幅広い利点が証明されている。 これはまた、公園のアクセシビリティの不平等が健康上の不平等に寄与することを意味する。 本研究では,公園のアクセシビリティ,流通,デザインを改善する意思決定者を支援するために,運用研究からの古典的ツールの適用について紹介する。 公共意思決定の文脈を考えると,我々は特にエクイティと環境の正義に関心を持ち,空間的相互作用モデルによるユーザの行動の高度評価に焦点をあてている。 都市の緑地計画において,都市レベルでの意思決定を支援するテンプレートモデルとして,2段階の公正な施設配置と設計モデルを提案する。 最適化モデルの第一段階は、不等式属性を露呈するデータに基づいて、近隣への都市予算配分を最適化することである。 第2段階は、各地区の公園の最適な位置と設計を求め、その目的は、公園を訪れた個人が期待する総確率を最大化することである。 後者を混合整数線形プログラムとして再構成する方法を示す。 さらに,問題の大きさを小さくし,最適解に近い解を妥当な時間内に決定するクラスタリング手法を提案する。 モデルをモントリオール市のケーススタディを用いて検証し、モデルの性能を正当化するために比較結果を詳細に議論する。

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