本發(fā)明涉及智慧城市規(guī)劃與管理，具體為基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃決策優(yōu)化系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著城市化的快速推進(jìn)，城市規(guī)劃在提升資源利用效率、緩解環(huán)境壓力以及促進(jìn)社會(huì)公平等方面扮演了重要角色。特別是在智慧城市和可持續(xù)發(fā)展框架下，如何基于大規(guī)模、多維度數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)優(yōu)化城市運(yùn)行狀態(tài)，已經(jīng)成為全球城市管理和規(guī)劃中的重大技術(shù)挑戰(zhàn)。目前，城市規(guī)劃和決策優(yōu)化系統(tǒng)已被廣泛研究和應(yīng)用，但仍然存在多個(gè)方面的技術(shù)瓶頸。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，多數(shù)城市規(guī)劃系統(tǒng)依賴傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化模型。這些系統(tǒng)通?；趩我粩?shù)據(jù)源，如交通流量或能源消耗等，忽略了多源數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性和時(shí)空動(dòng)態(tài)特征。同時(shí)，多源數(shù)據(jù)的采集和整合往往受限于數(shù)據(jù)采集設(shè)備的多樣性、采集頻率的不一致性以及數(shù)據(jù)格式的不統(tǒng)一性。這些問(wèn)題導(dǎo)致現(xiàn)有系統(tǒng)無(wú)法全面、動(dòng)態(tài)地描述城市運(yùn)行的復(fù)雜狀態(tài)，制約了優(yōu)化模型的精度和適用性。

3、此外，現(xiàn)有城市規(guī)劃技術(shù)主要采用靜態(tài)優(yōu)化方法，如線性規(guī)劃、遺傳算法或粒子群優(yōu)化算法。這些方法在解決單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題時(shí)具有一定的應(yīng)用價(jià)值，但在城市規(guī)劃中復(fù)雜的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下，其局限性逐漸顯現(xiàn)。靜態(tài)優(yōu)化模型通常基于預(yù)設(shè)參數(shù)，缺乏對(duì)動(dòng)態(tài)多目標(biāo)沖突的有效處理能力。例如，政府、企業(yè)和公眾在資源分配、環(huán)境保護(hù)等方面具有不同甚至沖突的目標(biāo)。傳統(tǒng)優(yōu)化方法難以實(shí)現(xiàn)多方利益之間的動(dòng)態(tài)平衡，優(yōu)化結(jié)果在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)出偏差。

4、同時(shí)，現(xiàn)有技術(shù)中實(shí)時(shí)響應(yīng)和反饋機(jī)制的缺失進(jìn)一步限制了城市規(guī)劃系統(tǒng)的效能。傳統(tǒng)系統(tǒng)大多基于離線建模和歷史數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化方案無(wú)法快速響應(yīng)實(shí)時(shí)變化的城市運(yùn)行狀態(tài)。特別是在交通擁堵、能源需求波動(dòng)等突發(fā)情況下，現(xiàn)有技術(shù)缺乏動(dòng)態(tài)調(diào)整的能力，導(dǎo)致優(yōu)化結(jié)果滯后，降低了系統(tǒng)的實(shí)用性。此外，缺乏閉環(huán)反饋機(jī)制使得優(yōu)化策略在執(zhí)行后的實(shí)際效果難以被準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)與調(diào)整，模型的自適應(yīng)性和可靠性顯著下降。

5、因此，本發(fā)明提出基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃決策優(yōu)化系統(tǒng)，來(lái)解決現(xiàn)有技術(shù)的不足。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的多源數(shù)據(jù)整合能力不足、動(dòng)態(tài)優(yōu)化能力缺失、實(shí)時(shí)反饋?lái)憫?yīng)滯后以及多目標(biāo)協(xié)調(diào)能力不足等問(wèn)題，本發(fā)明提出了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃決策優(yōu)化系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)多模塊協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集到策略優(yōu)化、再到執(zhí)行反饋的全流程閉環(huán)式動(dòng)態(tài)優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)多方利益平衡與資源高效分配。

2、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃決策優(yōu)化系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：

3、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊，用于實(shí)時(shí)采集多源城市運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括交通流量、能源消耗、空氣質(zhì)量、土地利用率，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、降維和格式化處理，生成城市狀態(tài)變量；

4、微分動(dòng)態(tài)博弈建模模塊，用于基于城市狀態(tài)變量和多方控制策略變量構(gòu)建狀態(tài)動(dòng)態(tài)演化方程、即時(shí)收益函數(shù)和累積效用函數(shù)，建立多方參與的動(dòng)態(tài)博弈模型；

5、優(yōu)化決策模塊，用于基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)動(dòng)態(tài)博弈模型進(jìn)行高維策略空間優(yōu)化，求解各參與方的最優(yōu)動(dòng)態(tài)策略；

6、系統(tǒng)反饋模塊，用于將優(yōu)化策略應(yīng)用于城市運(yùn)行中，對(duì)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)更新博弈模型和優(yōu)化策略。

7、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊包括：

8、傳感器網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，用于采集交通流量、能源消耗和污染物排放等動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)；

9、數(shù)據(jù)融合單元，用于將多源數(shù)據(jù)統(tǒng)一傳輸至數(shù)據(jù)中心；

10、數(shù)據(jù)預(yù)處理單元，用于進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗以去除異常值、數(shù)據(jù)降維以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)復(fù)雜度和格式化處理以生成用于建模的結(jié)構(gòu)化城市狀態(tài)數(shù)據(jù)。

11、優(yōu)選的，所述微分動(dòng)態(tài)博弈建模模塊用于建立多方參與的博弈模型，其中：

12、城市狀態(tài)變量用于描述交通流量、能源消耗、空氣質(zhì)量城市運(yùn)行狀態(tài)；

13、多方參與方包括政府、企業(yè)和公眾，分別通過(guò)控制變量對(duì)城市狀態(tài)進(jìn)行影響；

14、狀態(tài)動(dòng)態(tài)演化方程用于描述城市狀態(tài)變量隨時(shí)間的變化，其變化受控制變量和系統(tǒng)內(nèi)在動(dòng)態(tài)共同決定；

15、即時(shí)收益函數(shù)用于反映每個(gè)參與方在當(dāng)前狀態(tài)下的利益目標(biāo)，包括狀態(tài)對(duì)效用的正面貢獻(xiàn)和控制變量帶來(lái)的負(fù)面影響。

16、優(yōu)選的，所述累積效用函數(shù)用于描述參與方在整個(gè)規(guī)劃期內(nèi)的目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果，是即時(shí)收益函數(shù)對(duì)時(shí)間的積分結(jié)果，所述即時(shí)收益函數(shù)包括狀態(tài)效用、控制變量成本和狀態(tài)與控制變量的聯(lián)合效用。

17、優(yōu)選的，所述優(yōu)化決策模塊基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，包括：

18、構(gòu)建強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，將博弈參與方建模為智能體，城市狀態(tài)變量作為智能體的輸入，控制變量作為智能體的輸出；

19、定義即時(shí)收益為智能體的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，將參與方的即時(shí)收益函數(shù)作為強(qiáng)化學(xué)習(xí)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的一部分；

20、通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對(duì)智能體的策略進(jìn)行訓(xùn)練，使各智能體的策略逐步收斂至動(dòng)態(tài)納什均衡。

21、優(yōu)選的，所述優(yōu)化決策模塊采用深度q學(xué)習(xí)算法或策略梯度優(yōu)化方法對(duì)智能體策略進(jìn)行優(yōu)化，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的聯(lián)合訓(xùn)練方法，使多個(gè)智能體在共享狀態(tài)信息的情況下交替更新策略，最終收斂至動(dòng)態(tài)博弈的納什均衡解。

22、優(yōu)選的，所述系統(tǒng)反饋模塊包括：

23、優(yōu)化策略執(zhí)行單元，用于根據(jù)優(yōu)化決策模塊生成的最優(yōu)策略，執(zhí)行城市運(yùn)行的調(diào)控措施；

24、反饋監(jiān)測(cè)單元，用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)優(yōu)化策略執(zhí)行后的城市狀態(tài)變化；

25、模型更新單元，用于基于反饋數(shù)據(jù)調(diào)整動(dòng)態(tài)博弈模型中的狀態(tài)演化方程和收益函數(shù)。

26、優(yōu)選的，所述模型更新單元基于反饋監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)博弈模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，更新博弈模型中的狀態(tài)動(dòng)態(tài)演化方程參數(shù)及即時(shí)收益函數(shù)的權(quán)重因子，以適應(yīng)實(shí)時(shí)變化的城市運(yùn)行狀態(tài)。

27、優(yōu)選的，所述優(yōu)化決策模塊能夠針對(duì)多目標(biāo)沖突問(wèn)題進(jìn)行權(quán)衡，包括政府的社會(huì)公平性目標(biāo)、企業(yè)的利潤(rùn)最大化目標(biāo)以及公眾的生活質(zhì)量提升目標(biāo)，通過(guò)動(dòng)態(tài)博弈模型中的累積效用函數(shù)在各目標(biāo)之間進(jìn)行優(yōu)化平衡。

28、優(yōu)選的，一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃決策優(yōu)化方法，包括以下步驟：

29、s1、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：

30、通過(guò)城市傳感器網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采集城市運(yùn)行狀態(tài)的多源數(shù)據(jù)，包括交通流量、能源消耗、空氣質(zhì)量和土地利用率；

31、對(duì)采集到的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗以去除異常值，進(jìn)行降維以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)復(fù)雜度，并進(jìn)行格式化處理以生成用于建模的結(jié)構(gòu)化城市狀態(tài)變量；

32、s2、動(dòng)態(tài)博弈模型構(gòu)建：

33、基于城市狀態(tài)變量和多方控制變量，建立城市狀態(tài)動(dòng)態(tài)演化方程，用于描述城市狀態(tài)隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化；

34、定義即時(shí)收益函數(shù)，用于反映城市狀態(tài)和控制策略對(duì)多方參與方的效益和成本；

35、構(gòu)建累積效用函數(shù)，用于描述多方參與方在整個(gè)規(guī)劃期內(nèi)的優(yōu)化目標(biāo)，建立多方參與的微分動(dòng)態(tài)博弈模型；

36、s3、優(yōu)化策略求解：

37、將微分動(dòng)態(tài)博弈模型轉(zhuǎn)化為多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題，將各參與方建模為智能體；

38、以城市狀態(tài)變量為智能體的輸入，以控制變量為智能體的輸出，以即時(shí)收益函數(shù)為智能體的獎(jiǎng)勵(lì)；

39、基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對(duì)智能體策略進(jìn)行訓(xùn)練，使各智能體的策略逐步收斂至動(dòng)態(tài)博弈的納什均衡；

40、s4、優(yōu)化策略執(zhí)行與反饋：

41、根據(jù)優(yōu)化策略對(duì)城市運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行調(diào)控，包括調(diào)整交通信號(hào)周期、優(yōu)化能源分配和執(zhí)行污染控制措施；

42、監(jiān)測(cè)優(yōu)化策略執(zhí)行后的城市狀態(tài)變化，通過(guò)反饋數(shù)據(jù)驗(yàn)證優(yōu)化效果；

43、根據(jù)反饋數(shù)據(jù)對(duì)動(dòng)態(tài)博弈模型中的狀態(tài)演化方程和收益函數(shù)進(jìn)行調(diào)整，更新優(yōu)化策略以適應(yīng)城市運(yùn)行的實(shí)時(shí)變化。

44、本發(fā)明提供了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃決策優(yōu)化系統(tǒng)。具備以下有益效果：

45、1、本發(fā)明采用基于多源數(shù)據(jù)采集與微分動(dòng)態(tài)博弈建模的技術(shù)方案，能夠準(zhǔn)確整合交通流量、能源消耗、空氣質(zhì)量和土地利用率等多維數(shù)據(jù)，達(dá)到了精確描述城市動(dòng)態(tài)運(yùn)行狀態(tài)并捕捉多方利益互動(dòng)關(guān)系的技術(shù)效果。相較于現(xiàn)有技術(shù)中單一數(shù)據(jù)源、缺乏動(dòng)態(tài)性描述以及難以對(duì)多方復(fù)雜關(guān)系建模的技術(shù)方案，本發(fā)明解決了數(shù)據(jù)維度覆蓋不足、模型靜態(tài)化導(dǎo)致的動(dòng)態(tài)性缺失問(wèn)題，同時(shí)為后續(xù)優(yōu)化決策提供了清晰且嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)基礎(chǔ)。

46、2、本發(fā)明通過(guò)結(jié)合多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)和動(dòng)態(tài)博弈求解方法，針對(duì)高維控制策略空間，顯著提升了優(yōu)化效率，達(dá)到了快速求解動(dòng)態(tài)均衡解并實(shí)現(xiàn)策略實(shí)時(shí)調(diào)整的技術(shù)效果。與現(xiàn)有技術(shù)中采用傳統(tǒng)遺傳算法或粒子群優(yōu)化方法無(wú)法應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)博弈中多方策略交互的技術(shù)方案相比，本發(fā)明克服了算法在高維策略場(chǎng)景中的計(jì)算復(fù)雜度瓶頸以及對(duì)動(dòng)態(tài)多目標(biāo)沖突適應(yīng)性差的問(wèn)題，同時(shí)能夠?qū)崿F(xiàn)各參與方在變化環(huán)境下的持續(xù)優(yōu)化決策。

47、3、本發(fā)明采用了閉環(huán)式反饋控制機(jī)制，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)優(yōu)化策略的執(zhí)行效果并動(dòng)態(tài)調(diào)整博弈模型，顯著提升了系統(tǒng)的適應(yīng)性和優(yōu)化能力，達(dá)到了快速響應(yīng)城市運(yùn)行變化和提升實(shí)際優(yōu)化效果的技術(shù)效果。相比現(xiàn)有技術(shù)中缺乏實(shí)時(shí)反饋、優(yōu)化結(jié)果滯后且難以調(diào)整的技術(shù)方案，本發(fā)明解決了反饋數(shù)據(jù)與模型更新之間的割裂問(wèn)題，能夠通過(guò)動(dòng)態(tài)更新演化方程和權(quán)重參數(shù)，持續(xù)優(yōu)化策略生成，確保系統(tǒng)對(duì)突發(fā)事件(如交通堵塞或能源需求異常)的敏捷響應(yīng)。

48、4、本發(fā)明構(gòu)建了一個(gè)集多源數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、微分動(dòng)態(tài)博弈建模、強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略優(yōu)化以及反饋調(diào)整為一體的完整系統(tǒng)，達(dá)到了對(duì)城市多目標(biāo)沖突的全面協(xié)調(diào)以及資源配置動(dòng)態(tài)優(yōu)化的技術(shù)效果。與現(xiàn)有技術(shù)中依賴單目標(biāo)優(yōu)化或各模塊獨(dú)立運(yùn)行的技術(shù)方案相比，本發(fā)明解決了無(wú)法平衡經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)公平和環(huán)境保護(hù)多目標(biāo)需求的問(wèn)題，同時(shí)通過(guò)模塊間的協(xié)同運(yùn)作實(shí)現(xiàn)了對(duì)復(fù)雜城市系統(tǒng)的全局優(yōu)化，為實(shí)現(xiàn)城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃提供了創(chuàng)新性的技術(shù)路徑和更高效的解決方案。