論文の概要: AI Agent as Urban Planner: Steering Stakeholder Dynamics in Urban Planning via Consensus-based Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16772v2
• Date: Thu, 9 Nov 2023 15:18:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 17:19:52.375010
• Title: AI Agent as Urban Planner: Steering Stakeholder Dynamics in Urban Planning via Consensus-based Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 都市プランナーとしてのAIエージェント: 合意に基づくマルチエージェント強化学習による都市計画におけるステアリングステークホルダダイナミクス
• Authors: Kejiang Qian, Lingjun Mao, Xin Liang, Yimin Ding, Jin Gao, Xinran Wei, Ziyi Guo, Jiajie Li
• Abstract要約: 本稿では,コンセンサスを基盤としたマルチエージェント強化学習フレームワークについて紹介する。 この枠組みは参加型都市計画に役立ち、多様な知的エージェントを利害関係者の代表として好まれる土地利用形態に投票することができる。 マルチエージェント強化学習を統合することで、参加型都市計画決定がよりダイナミックで、コミュニティのニーズに適応することを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.363841553742912
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In urban planning, land use readjustment plays a pivotal role in aligning land use configurations with the current demands for sustainable urban development. However, present-day urban planning practices face two main issues. Firstly, land use decisions are predominantly dependent on human experts. Besides, while resident engagement in urban planning can promote urban sustainability and livability, it is challenging to reconcile the diverse interests of stakeholders. To address these challenges, we introduce a Consensus-based Multi-Agent Reinforcement Learning framework for real-world land use readjustment. This framework serves participatory urban planning, allowing diverse intelligent agents as stakeholder representatives to vote for preferred land use types. Within this framework, we propose a novel consensus mechanism in reward design to optimize land utilization through collective decision making. To abstract the structure of the complex urban system, the geographic information of cities is transformed into a spatial graph structure and then processed by graph neural networks. Comprehensive experiments on both traditional top-down planning and participatory planning methods from real-world communities indicate that our computational framework enhances global benefits and accommodates diverse interests, leading to improved satisfaction across different demographic groups. By integrating Multi-Agent Reinforcement Learning, our framework ensures that participatory urban planning decisions are more dynamic and adaptive to evolving community needs and provides a robust platform for automating complex real-world urban planning processes.
• Abstract（参考訳）: 都市計画において、土地利用調整は、土地利用構成と持続可能な都市開発への現在の要求を整合させる上で重要な役割を担っている。 しかし、現在の都市計画の実践は2つの大きな問題に直面している。 まず、土地利用の決定は、主に人間の専門家に依存している。 また、都市計画への住民参加は、都市の持続可能性と居住性を促進することができるが、利害関係者の多様な利益を和解させることは困難である。 これらの課題に対処するために,実世界の土地利用再調整のためのコンセンサスに基づくマルチエージェント強化学習フレームワークを提案する。 この枠組みは参加型都市計画に役立ち、利害関係者として多様な知的エージェントが望ましい土地利用タイプに投票できる。 本枠組みでは,集団意思決定による土地利用の最適化を目的とした報酬設計における新たなコンセンサス機構を提案する。 複雑な都市システムの構造を抽象化するために、都市の地理情報は空間グラフ構造に変換され、グラフニューラルネットワークによって処理される。 従来のトップダウン計画と実世界のコミュニティによる参加型計画方法の両方に関する包括的な実験は、我々の計算フレームワークがグローバルな利益を高め、様々な関心事に対応し、異なる人口層間での満足度の向上をもたらすことを示している。 マルチエージェント強化学習を統合することで、参加型都市計画決定がよりダイナミックで、コミュニティのニーズに適応し、複雑な都市計画プロセスを自動化する堅牢なプラットフォームを提供する。

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