論文の概要: Entropy-Constrained Strategy Optimization in Urban Floods: A Multi-Agent Framework with LLM and Knowledge Graph Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14654v1
• Date: Wed, 20 Aug 2025 12:13:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-21 16:52:41.445747
• Title: Entropy-Constrained Strategy Optimization in Urban Floods: A Multi-Agent Framework with LLM and Knowledge Graph Integration
• Title（参考訳）: 都市洪水におけるエントロピー制約型戦略最適化: LLMと知識グラフの統合によるマルチエージェントフレームワーク
• Authors: Peilin Ji, Xiao Xue, Simeng Wang, Wenhao Yan,
• Abstract要約: 都市部での降雨は緊急時スケジューリングシステムに重大な課題をもたらす。 H-Jは、知識誘導的プロンプト、エントロピー制約生成、フィードバック駆動最適化を統合する階層的なマルチエージェントフレームワークである。 実験の結果,H-Jは交通のスムーズさ,タスク成功率,システムの堅牢性において,ルールベースおよび強化学習ベースラインよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7424725048947504
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, the increasing frequency of extreme urban rainfall events has posed significant challenges to emergency scheduling systems. Urban flooding often leads to severe traffic congestion and service disruptions, threatening public safety and mobility. However, effective decision making remains hindered by three key challenges: (1) managing trade-offs among competing goals (e.g., traffic flow, task completion, and risk mitigation) requires dynamic, context-aware strategies; (2) rapidly evolving environmental conditions render static rules inadequate; and (3) LLM-generated strategies frequently suffer from semantic instability and execution inconsistency. Existing methods fail to align perception, global optimization, and multi-agent coordination within a unified framework. To tackle these challenges, we introduce H-J, a hierarchical multi-agent framework that integrates knowledge-guided prompting, entropy-constrained generation, and feedback-driven optimization. The framework establishes a closed-loop pipeline spanning from multi-source perception to strategic execution and continuous refinement. We evaluate H-J on real-world urban topology and rainfall data under three representative conditions: extreme rainfall, intermittent bursts, and daily light rain. Experiments show that H-J outperforms rule-based and reinforcement-learning baselines in traffic smoothness, task success rate, and system robustness. These findings highlight the promise of uncertainty-aware, knowledge-constrained LLM-based approaches for enhancing resilience in urban flood response.
• Abstract（参考訳）: 近年,都市部における豪雨の発生頻度の増加は,緊急時スケジューリングシステムに重大な課題をもたらしている。 都市洪水はしばしば交通渋滞とサービスの混乱を引き起こし、公共の安全と移動を脅かす。 しかし,(1)競合する目標(例えば,交通フロー,タスク完了,リスク軽減)間のトレードオフを管理するためには,動的かつ状況に応じた戦略が必要であり,(2)急速に発展する環境条件が静的なルールを不適切に表現し,(3)LCMが生成する戦略は意味的不安定性や実行の不整合に悩まされることが多い。 既存の方法は、認識、大域最適化、統合されたフレームワーク内でのマルチエージェント調整の整合に失敗する。 これらの課題に対処するために,知識誘導型プロンプト,エントロピー制約付き生成,フィードバック駆動型最適化を統合した階層型マルチエージェントフレームワークであるH-Jを導入する。 このフレームワークは、マルチソースの認識から戦略的実行、継続的な改善まで、クローズドループパイプラインを確立する。 実際の都市トポロジーと降雨量のH-Jを, 極端降雨, 断続バースト, 日中降雨の3つの代表的な条件下で評価した。 実験の結果,H-Jは交通のスムーズさ,タスク成功率,システムの堅牢性において,ルールベースおよび強化学習ベースラインよりも優れていた。 これらの知見は, 都市洪水応答のレジリエンスを高めるための, 不確実性を認識し, 知識に制約のあるLLMベースのアプローチの可能性を浮き彫りにした。

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