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申请/专利权人：中山大学

摘要：本发明公开了一种基于多智能体的居住用地增长模拟方法和系统，包括：将待模拟区域内的用地状况输入至政府智能体中进行空间划分，得到所述待模拟区域中的各用地；基于神经网络的强化学习模型，对居民从所述各用地中选择居住用地进行迭代模拟，迭代次数为预设的模拟年限，迭代完成后输出当前的模拟结果；通过具有强化学习机制的多智能体模拟居住用地的增长，实现多智能体的类别划分和建模，实现智能体选址决策行为的自适应发展，减少了土地的破碎化开发，提高了模拟方法的真实度。

主权项：1.一种基于多智能体的居住用地增长模拟方法，其特征在于，包括：将待模拟区域内的用地状况输入至政府智能体中进行空间划分，得到所述待模拟区域中的各用地;基于神经网络的强化学习模型，对居民从所述各用地中选择居住用地进行迭代模拟，迭代次数为预设的模拟年限，迭代完成后输出当前的模拟结果；其中，每次迭代时，根据人口的收入等级，更新各用地对于不同收入等级人口的吸引力，并将人口收入等级和当前迭代的吸引力输入至居民智能体中进行初次选择，更新当前迭代的一次模拟结果，继而根据当前各用地的人口选择数量条件和用地周边区域条件，将更新后的一次模拟结果输入至开发商智能体中进行重新分配，输出当前迭代的二次模拟结果;所述根据人口的收入等级，更新各用地对于不同收入等级人口的吸引力，包括：获取各用地内人口的收入属性，根据人口收入属性将人口划分为三个收入等级人口；结合迭代次数以及各影响因素的预设权重值和偏好系数，更新各用地对于不同收入等级人口的吸引力；所述将人口收入等级和当前迭代的吸引力输入至居民智能体中进行初次选择，更新当前迭代的一次模拟结果，包括：对于现有居住用地，根据居住人口数量计算新增的可容纳人口数量, 式中，为现有居住用地新增的可容纳人口数量，为现有居住用地的居住人口数量，k为空置率；对于第一待开发用地，采用K近邻算法搜索欧式距离最近的n个现有居住用地，以n个现有居住用地的居住人口数量平均值作为可容纳人口数量, 式中，为第一待开发用地的可容纳人口数量，为n个现有居住用地的居住人口数量；删除第二待开发用地；输入居住用地和第一待开发用地的可容纳人口数量和对三个收入等级人口的当前迭代吸引力至居民智能体中，采用离散选择方式进行居民的初次选择，输出居民从各用地中选择居住用地的一次模拟结果；所述采用离散选择方式进行居民的初次选择，输出居民从各用地中选择居住用地的一次模拟结果，包括：对各用地设置人口选择数量小于可容纳人口数量的限制条件，对三个收入等级人口分别设置不同的视域，不同等级人口在其相应视域内选择效用函数值最高的用地，输出初次模拟结果；所述效用函数即各用地吸引力。

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百度查询： 中山大学 一种基于多智能体的居住用地增长模拟方法和系统