論文の概要: Large Language Model for Participatory Urban Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17161v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 02:47:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 18:03:51.294968
• Title: Large Language Model for Participatory Urban Planning
• Title（参考訳）: 参加型都市計画のための大規模言語モデル
• Authors: Zhilun Zhou, Yuming Lin, Depeng Jin, Yong Li
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、人間のようなエージェントをシミュレートする能力を示す。 参加型都市計画のためのLLMに基づくマルチエージェント協調フレームワークを提案する。 本手法は, 住民満足度と包括性の測定値において, 最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.245571438540512
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Participatory urban planning is the mainstream of modern urban planning that involves the active engagement of residents. However, the traditional participatory paradigm requires experienced planning experts and is often time-consuming and costly. Fortunately, the emerging Large Language Models (LLMs) have shown considerable ability to simulate human-like agents, which can be used to emulate the participatory process easily. In this work, we introduce an LLM-based multi-agent collaboration framework for participatory urban planning, which can generate land-use plans for urban regions considering the diverse needs of residents. Specifically, we construct LLM agents to simulate a planner and thousands of residents with diverse profiles and backgrounds. We first ask the planner to carry out an initial land-use plan. To deal with the different facilities needs of residents, we initiate a discussion among the residents in each community about the plan, where residents provide feedback based on their profiles. Furthermore, to improve the efficiency of discussion, we adopt a fishbowl discussion mechanism, where part of the residents discuss and the rest of them act as listeners in each round. Finally, we let the planner modify the plan based on residents' feedback. We deploy our method on two real-world regions in Beijing. Experiments show that our method achieves state-of-the-art performance in residents satisfaction and inclusion metrics, and also outperforms human experts in terms of service accessibility and ecology metrics.
• Abstract（参考訳）: 参加型都市計画は、住民の活発な関与を含む現代の都市計画の主流である。 しかし、伝統的な参加パラダイムは経験豊富な計画専門家を必要とし、しばしば時間と費用がかかる。 幸いなことに、LLM(Large Language Models)は人間のようなエージェントをシミュレートする能力を示しており、参加プロセスのエミュレートに利用することができる。 本研究では, 住民のニーズの多様さを考慮し, 都市部における土地利用計画を作成できる, 参加型都市計画のためのLLMベースのマルチエージェント協調フレームワークを提案する。 具体的には、プランナーと何千人もの住民の多様なプロファイルと背景をシミュレートするLSMエージェントを構築する。 我々はまずプランナーに初期土地利用計画の実行を依頼する。 住民の異なる施設のニーズに対処するため,各地域住民を対象に,住民のプロフィールに基づいてフィードバックを提供する計画について議論を開始する。 さらに,議論の効率を向上させるために,住民の一部が議論し,残りが各ラウンドのリスナーとして振る舞うフィッシュボウル議論機構を採用した。 最後に、住民のフィードバックに基づいてプランナーに計画を変更する。 我々はこの手法を北京の2つの現実世界に展開する。 実験により, 住民の満足度と包含度において, 最先端のパフォーマンスを達成し, サービスアクセシビリティと生態指標の点で, 人的専門家より優れていることが示された。

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