Deep Reinforcement Learning Ermöglicht Die Optimierung Von Stadtbränden, Und Das Team Der Chinesischen Akademie Der Wissenschaften Schlug Eine Neue DRL-Methode Zur Lösung Des Problems Der Anlagenkonfiguration Vor

Im Städtebau und in der Stadtentwicklung ist die georäumliche Optimierung von entscheidender Bedeutung. Sie spielt eine Schlüsselrolle bei der Standortwahl für Industrieparks bis hin zur Gestaltung öffentlicher Einrichtungen. Traditionelle Lösungen haben jedoch viele Einschränkungen. Deep-Learning-Technologie eröffnet nun neue Möglichkeiten.

Kürzlich wurde auf der Jahrestagung 2025 des Komitees für Geographische Modelle und Geographische Informationsanalyse der Chinesischen Geographischen Gesellschaft Folgendes gesagt:Dr. Liang Haojian vom Institute of Space Information Innovation der Chinesischen Akademie der Wissenschaften hielt einen Vortrag zum Thema „Geospatial Optimization“ mit dem Titel „Research on Optimization Method of Urban Emergency Fire Facility Configuration Based on Hierarchical Deep Reinforcement Learning“.Es bietet außerdem eine detaillierte Einführung aus vier Blickwinkeln: einen Überblick über georäumliche Optimierungsprobleme, Forschung zu Deep-Learning-Methoden für georäumliche Optimierungsprobleme, neue Erkundungen basierend auf hierarchischem Deep Reinforcement Learning und Zukunftsaussichten.

HyperAI hat die ausführlichen Ausführungen von Herrn Liang Haojian zusammengestellt und zusammengefasst, ohne die ursprüngliche Absicht zu verletzen. Nachfolgend finden Sie die Abschrift der Rede.

Georäumliche Optimierung: Tiefe Integration von Mathematik und Geographie

Georäumliche Optimierung ist eine Kombination aus mathematisch-kombinatorischer Optimierung und Geoinformatik. Sie befasst sich mit der Lösung praktischer Probleme wie der Raumplanung und Ressourcenallokation. Sie hat wichtige Forschungsbedeutung in vielen Bereichen, wie beispielsweise dem Städtebau, der Standortwahl für Industrieparks und der Standortwahl für öffentliche Einrichtungen.Es kann als Optimierungsproblem ausgedrückt werden, das Entscheidungsvariablen, Einschränkungen und eine Zielfunktion umfasst.Die Entscheidungsvariablen sind normalerweise Ganzzahlen oder 0-1-Variablen, wie in der folgenden Abbildung dargestellt.

Am Beispiel des klassischen p-Median-Problems:Ziel ist es, p Einsatzeinrichtungen aus den Kandidateneinrichtungen auszuwählen, um die Gesamtentfernung von allen Bedarfspunkten zum nächstgelegenen Einrichtungspunkt zu minimieren. Dies wird häufig bei der Standortauswahl öffentlicher Einrichtungen verwendet. Es gibt drei Arten traditioneller Methoden zur Lösung räumlicher Optimierungsprobleme, darunter exakte Algorithmen, ungefähre Algorithmen und heuristische Algorithmen, die jedoch alle ihre eigenen Mängel aufweisen.

* Der präzise Algorithmus kann die globale optimale Lösung erhalten,Allerdings ist der Rechenaufwand im Allgemeinen hoch und die Lösungszeit steigt exponentiell mit der Größe des Problems.Zum Beispiel Branch-and-Bound-Methode, dynamische Programmierung usw.
* Ungefähre Algorithmen verbessern die Lösungseffizienz und gewährleisten gleichzeitig eine bestimmte theoretische Leistung.Allerdings ist der Algorithmus-Entwurf relativ komplex.Zum Beispiel Greedy-Strategien, lineare Programmierung, Rundung und andere Methoden.
* Heuristische Algorithmen können in kürzerer Zeit bessere Lösungen erzielen und eignen sich für komplexe Probleme großen Maßstabs.Allerdings fehlt eine theoretische Optimalitätsgarantie.Zu den gängigen Methoden gehören Simulated Annealing, Tabusuche usw.

Deep Learning hält Einzug in die Geodatenoptimierung

In Bereichen wie Computer Vision und natürlicher Sprachverarbeitung wurden Deep Models bereits als Ersatz für die manuelle Algorithmenentwicklung eingesetzt und erzielten damit bemerkenswerte Ergebnisse. Können Deep Models also auch zur Lösung räumlicher Optimierungsprobleme eingesetzt werden? Ausgehend von dieser Idee haben Forscher die neuronale räumliche Optimierung mit drei Zielen erforscht: schnelleres/besseres Erlernen heuristischer Methoden, die Verwendung datenbasierter schneller Approximation als Ersatz für komplexe Berechnungen, die automatische Entwicklung eines allgemeinen Rahmens für neue heuristische Algorithmen und das Trainieren von DRL-Modellen mit historischen Informationen zur Unterstützung zukünftiger Planungen.

Daher habe ich zwei Hauptideen für NeurSPO:

Eine davon ist die Tiefenstruktur.Einfach ausgedrückt ist die Lösung zu Beginn leer, und dann wird jedes Mal ein Punkt ausgewählt, bis die Ziel-p-Punkte ausgewählt sind, um die schrittweise Konstruktion der Lösung abzuschließen.

Der zweite Punkt ist die Verbesserung der Tiefe.Das Prinzip ähnelt Algorithmen wie der lokalen Suche, einer Methode zur Verbesserung von Lösungen. Deep Learning kann zum Ersetzen von Lösungen eingesetzt werden. Beispielsweise können bei der lokalen Suche geeignete Punkte zum Austausch oder zur Optimierung ausgewählt werden.

SpoNet-Modell: Dynamische Overlay-Aufmerksamkeit löst das Standortauswahlproblem

Wie lassen sich die Zielprobleme von p-Median, p-Center und MCLP bei der Untersuchung von DRL-Methoden lösen? Wir haben zunächst das dynamische Abdeckungsinformations- und Aufmerksamkeitsmodell ausprobiert.Es wird ein einheitlicher Rahmen zur Lösung von Standortauswahlproblemen, SpoNet, vorgeschlagen.Seine Struktur besteht hauptsächlich aus 3 Teilen:

* Beim Deep-Learning-Modell interagiert der Agent kontinuierlich mit der Umgebung und maximiert die Belohnung durch zahlreiche Versuche und Lernstrategien, ohne dass Label-Informationen generiert werden müssen.

* Das Aufmerksamkeitsmodell ermöglicht es dem Modell, zu lernen, sich beim Dekodieren auf bestimmte Teile der Eingabesequenz zu konzentrieren, anstatt sich ausschließlich auf die Decoder-Eingabe zu verlassen.

* Wenn im Prozess der Knotenabdeckung ein Knoten bereits abgedeckt ist, kann die Entscheidung, an dieser Stelle Einrichtungen einzusetzen, die Abdeckungseffizienz verringern. Im dynamischen Abdeckungsaufmerksamkeitsmodell werden die statischen Standortkoordinaten der Stadt und der dynamische Abdeckungsstatus zwischen Städten kodiert. Durch die wissensbasierte Kodierung problemspezifischer Abdeckungsinformationen wird die Fähigkeit des Modells, räumliche Abdeckungsbeziehungen zu verstehen, verbessert und so der Lösungsprozess beschleunigt. Wie in der folgenden Abbildung dargestellt:

Wir haben dieses Modell angewendet, um die Layoutoptimierung von Notfalleinrichtungen im Bezirk Chaoyang in Peking zu untersuchen und einen Datensatz mit 132 Notfalleinrichtungen ausgewählt. Wir gingen davon aus, dass die maximale Serviceentfernung jedes Einrichtungspunkts zwei Kilometer betrug.Schließlich wurden aus 132 in Frage kommenden Notfalleinrichtungen 20 Punkte als zentrale Knotenpunkte ausgewählt, die die größte Anzahl an Knotenpunkten abdeckten.

AIAM: Adaptives interaktives Aufmerksamkeitsmodell zur Lösung des p-Median-Problems

Der lokale Suchalgorithmus, der in der Umgebung der aktuellen Lösung sucht und versucht, eine bessere Lösung zu finden, ist relativ ausgereift. Auf dieser Grundlage haben wir die Tiefenverbesserungs-Hilfssuche untersucht.Das heißt, basierend auf der Idee der Nachbarschaftssuche wird die DRL-Suchstrategie verwendet, um einen schnellen Näherungssuchprozess zu erreichen, der komplexe Berechnungen ersetzt.

Beim Pfadplanungsproblem gibt es unterschiedliche Ordnungsbeziehungen zwischen verschiedenen Knoten, aber die Lösung des 𝒑-Median-Problems ist eine Teilmenge der Einrichtungsmenge, was zu unterschiedlichen Verteilungsbeziehungen zwischen Benutzerknoten und Einrichtungspunkten führt. Um diese Verteilungsbeziehung zu messen, haben wir die Interaktion zwischen „Benutzer“ und „Einrichtung“ eingerichtet und ein adaptives Interaktionsaufmerksamkeitsmodell vorgeschlagen.

Das Modell besteht aus drei Teilen: interaktivem Aufmerksamkeits-Encoder, Knotenentfernungs-Decoder und Knoteneinfügungs-Decoder.Wie in der folgenden Abbildung dargestellt:

Bewährt,Das Modell konnte 15 Krankenhäuser aus 2.162 Siedlungen (Bedarfsstandorte) und 80 Krankenhäuser (Kandidatenstandorte) halten.Die Gesamtentfernung zwischen Wohngebieten und Krankenhäusern wird minimiert, was die Durchführbarkeit des AIAM-Modells in praktischen Szenarien beweist.

Layered DRL löst das Problem der Konfiguration städtischer Notfallfeuerwehranlagen

Städte entwickeln sich rasant, die Häufigkeit und Komplexität von Notfällen nimmt stetig zu. Die Herausforderungen, Effizienz und Funktionalität städtischer Notfallfeuerwehren in Einklang zu bringen, haben sich verschärft. Herkömmliche Brandvorhersagemethoden sind mit der Verarbeitung großflächiger, hochpräziser Daten schwierig. Dies führt zu einer geringen Genauigkeit der Risikobewertung und verzögerten Reaktionszeiten. Zudem kann die Gestaltung der Feuerwehranlagen städtischen Veränderungen und Notfallanforderungen nicht in Echtzeit Rechnung tragen. Vor diesem Hintergrund ist die Einführung intelligenter und dynamischer Brandrisikovorhersage- und Notfallfeuerwehranlagen dringend erforderlich, um die wissenschaftliche Relevanz und Effizienz der städtischen Brandverhütung und -bekämpfung sowie der Notfallmaßnahmen umfassend zu verbessern.

Auf dieser GrundlageWir verlagern die theoretische Forschung zu Deep-Learning-Frameworks in Richtung realer Anwendungen.Um die Brandverhütung und -bekämpfung in Städten sowie die Notfallreaktionsfähigkeiten zu verbessern, konzentriert sich die Forschung auf die Verbesserung der Genauigkeit der Brandrisikovorhersage, die Optimierung der Notfallressourcenzuweisung und die Verbesserung der Aktualität und Flexibilität der Notfallreaktion. Dies wird durch die folgenden drei Aspekte erreicht.

Das erste ist das mehrdimensionale räumlich-zeitliche Feature Mining und die Fusion zur Vorhersage der Brandgefahr in Städten.

Das räumlich-zeitliche neuronale Netzwerk zur Vorhersage des städtischen Brandrisikos besteht hauptsächlich aus einem Modul zur räumlich-zeitlichen Merkmalsextraktion und einem Fusionsausgabemodul. * Das Modul zur räumlich-zeitlichen Merkmalsextraktion erfasst automatisch die dynamischen Veränderungen der städtischen Raumstruktur, der Verteilung der Feuerwehreinrichtungen, der Brandstatistik und der meteorologischen Daten bei der Vorwärtsausbreitung. * Das Fusionsausgabemodul integriert räumlich-zeitliche Merkmale über den Aufmerksamkeitsmechanismus und gibt schließlich den Brandrisikovorhersagewert aus. Wie in der folgenden Abbildung dargestellt.

Das zweite Ziel besteht darin, ein Optimierungsmodell für die Konfiguration von Brandschutzeinrichtungen unter Berücksichtigung von Unsicherheiten und Katastrophenschäden zu erstellen.

Bei der Standortauswahl mit mehreren Abdeckungen werden Unsicherheitsfaktoren wie Brandhäufigkeit, Verkehrsbedingungen und Nachfrageverteilung berücksichtigt. Katastrophenschäden werden in die Zielfunktion einbezogen, um die Robustheit des Layoutplans zu verbessern. Veränderungen im Brandaufkommen, Verkehrsfluss und Nachfrageschwankungen werden durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen oder Intervallschätzungen beschrieben. Bei der Modellierung wird das Brandrisiko mit historischen Daten und geografischen Bedingungen kombiniert, um ein Wahrscheinlichkeitsmodell zu erstellen. Die Verkehrsreaktion basiert auf der zeitlichen Verteilung der Verkehrskapazität und Simulationsanalysen. Auf Nachfrageänderungen wird durch die Festlegung von Schwankungsbreiten oder Szenarien auf die dynamische Entwicklung der Stadt reagiert.

Die dritte ist die hierarchische DRL-Methode zur Optimierung der Anordnung von Einrichtungen zur Brandbekämpfung.

Der Algorithmus verfolgt eine hierarchische Strategie, um die Gesamtanordnung und lokale Anpassungen der Brandschutzeinrichtungen zu koordinieren. Der Modellzustand umfasst die Anlagenverteilung, das Brandrisiko und die Verkehrsbedingungen. Die Aktion besteht in der Entscheidung über die Stationserrichtung oder die Planung zu jedem Zeitpunkt.

Zukunftsaussichten: Grenzen erweitern und Innovation fortsetzen

Die wissenschaftliche Forschung entwickelt sich ständig weiter. Unser Team plant, zukünftig komplexere und praktischere georäumliche Optimierungsprobleme durch interdisziplinäre Zusammenarbeit zu erforschen und dabei geografische Informationssysteme, mathematische Optimierungsmethoden und Deep-Learning-Technologie zu kombinieren.

Hierzu habe ich mir einige Gedanken und Ausblicke zu folgenden drei Aspekten gemacht:

* Einführung eines geografischen Berechnungsmechanismus zur Verbesserung der räumlichen Wahrnehmungsfähigkeit.

Die Fähigkeit der KI, den geografischen Raum zu optimieren, wird noch erforscht, und die aktuelle Forschung allein reicht bei weitem nicht aus. Zukünftig wird die Modellierung räumlicher Mechanismen wie Gelände, Netzwerkzugänglichkeit und Konnektivität dazu beitragen, die Fähigkeit des Modells zur Erklärung geografischer Strukturen und seine praktische Anwendbarkeit zu verbessern.

* Ausweitung auf groß angelegte und überregionale Notfallmaßnahmen.

Derzeit beschränkt sich unsere Forschung auf die Untersuchung kleinerer Probleme. Daher wird sie sich in Zukunft zwangsläufig schrittweise auf die Untersuchung groß angelegter Probleme der Notfallreaktion ausweiten und weiter verbessern, um die Optimierung der Verknüpfung mehrerer Zentren auf städtischer Agglomerations- und Provinzebene zu unterstützen und so die Skalierbarkeit, Stabilität und Rechenleistung der Methode zu verbessern.

* Entwerfen Sie ein effizienteres DRL-Algorithmus-Framework.

In Zukunft können wir den Mechanismus zur Koordinierung von Strategien auf hoher und niedriger Ebene sowie den Trainingsprozess weiter erforschen und optimieren, Technologien wie die Zusammenarbeit mehrerer Agenten, asynchrones Training und kausale Mechanismen einführen und so eine effektivere Lösung praktischer Probleme erreichen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die hierarchische DRL-Methode, die von Dr. Liang Haojians Team vom Institute of Space Information Innovation der Chinesischen Akademie der Wissenschaften vorgeschlagen wurde, eine KI-Innovationslösung im Bereich der georäumlichen Optimierung ist.Durch die Integration des dynamischen Abdeckungsaufmerksamkeitsmodells, des adaptiven interaktiven Aufmerksamkeitsmodells und der mehrdimensionalen räumlich-zeitlichen Merkmalsfusionstechnologie werden nicht nur die Probleme der verzögerten Risikobewertung und der ineffizienten Ressourcenzuweisung bei der Gestaltung herkömmlicher Feuerlöscheinrichtungen gelöst, sondern auch die globale Koordination und lokale Optimierung der Gestaltung von Notfalleinrichtungen durch eine mehrschichtige Strategie realisiert.

Mit der Einführung geografischer Berechnungsmechanismen und der Ausweitung regionsübergreifender Notfallmodelle dürfte diese Methode künftig größeres Potenzial in den Bereichen großflächige Stadtverwaltung und Optimierung multizentrischer Verbindungen freisetzen und die tiefgreifende Integration und Innovation der geografischen Raumoptimierung und des Notfallmanagements fördern. Es ist davon auszugehen, dass die kontinuierliche Erforschung und Innovation im Bereich der geografischen Raumoptimierung weitere Durchbrüche erzielen und die Stadtentwicklung und das Notfallmanagement stärker unterstützen wird.

Über das Space Information Innovation Institute der Chinesischen Akademie der Wissenschaften

Dr. Liang Haojian ist Sonderforschungsassistent am Institute of Space Information Innovation der Chinesischen Akademie der Wissenschaften.Die wichtigsten Forschungsrichtungen sind georäumliche Optimierung, Deep Reinforcement Learning, Big Data-Analyse durch Fernerkundung und umfassende Anwendung der digitalen Erde.

Sein Team unter der Leitung des Forschers Wang Shaohua hat die Vision, „die übergreifende Anwendung von Geowissenschaften und künstlicher Intelligenz zu fördern, um innovative Lösungen für die Verwirklichung intelligenter Städte und nachhaltiger Entwicklungsziele zu entwickeln“. Sie setzen auf den Einsatz fortschrittlicher Computermethoden und künstlicher Intelligenztechnologien zur Analyse und Verarbeitung räumlich-zeitlicher Big Data, um intelligente Entscheidungen zu treffen und die räumliche Umgebung zu optimieren.Das Team nutzte Technologien wie räumlich-zeitliche Big-Data-Analyse, Deep Learning und maschinelles Lernen, um eine Reihe von Studien wie etwa zur georäumlichen Optimierung und Fernerkundungs-KI durchzuführen.