[发明专利]一种居住区位选择的多智能体模型的建立方法在审

专利信息
申请号: 201910677457.9 申请日: 2019-07-25
公开(公告)号: CN110490787A 公开(公告)日: 2019-11-22
发明(设计)人: 沈振江;马妍 申请(专利权)人: 沈振江;马妍
主分类号: G06Q50/26 分类号: G06Q50/26;G06Q10/06
代理公司: 35212 福州市鼓楼区京华专利事务所(普通合伙) 代理人: 林云娇<国际申请>=<国际公布>=<进入
地址: 350000 福建省福*** 国省代码: 福建;35
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摘要: 一种居住区位选择的多智能体模型的建立方法,包括如下步骤:家庭智能体在住宅选址过程中的适应行为模型建立,家庭智能体设定:每个家庭智能体具有如下属性:年龄、婚姻状况、成员、存款、收入、和交通工具;每个家庭智能体具有七个生命周期阶段:出生、结婚、抚养子女、子女离家、退休、独身老人、和死亡;家庭智能体对当前住址的满意度判定;对于每个家庭智能体,当家庭搬迁时,必须根据新生活阶段的必要性;比较住宅区的不同设施,以适应新的地点输入城市信息和家庭信息,调整参数,对居民居住选址的选择进行判定,该模型可以模拟城市中心区住宅提升政策影响下的居民住宅搬迁过程。
搜索关键词: 家庭智能 判定 生命周期阶段 城市信息 调整参数 多智能体 婚姻状况 家庭信息 交通工具 居民住宅 生活阶段 行为模型 选址过程 搬迁 住宅 满意度 位选择 居住区 住宅区 住址 选址 结婚 居住 死亡 居民 收入 政策
【主权项】:
1.一种居住区位选择的多智能体模型的建立方法,其特征在于:包括如下步骤:/n步骤1:家庭智能体在住宅选址过程中的适应行为模型建立,具体包括:/n步骤1.1:家庭智能体设定:/n每个家庭智能体具有如下属性:年龄、婚姻状况、成员、存款、收入、和交通工具;/n每个家庭智能体具有七个生命周期阶段:出生、结婚、抚养子女、子女离家、退休、独身老人、和死亡;/n步骤1.2:家庭智能体对当前住址的满意度判定:/n /n其中n=1,...,18;u=1,...,6 (1)/n0<Sthreshold<4 (2)/nSi>Sthreshlold (3)/nSi≤Sthreshlold (4)/n其中Si是家庭i对当前住宅区的满意度,bugij是变量j的回归系数向量,u表示收入组g中家庭i的生命周期阶段;/nxijs是家庭的满意度;在变量j产生的位置S中有四个级别:1)非常不满意,2)不满意,3)满意,4)非常满意;/n如果一个家庭智能体对当前位置的满意度低于Sthreshold,则该智能体将考虑搬迁;/n步骤1.3:市区分为三个不同的区域CCA、UPA、UPA;其中CCA为城市中心区,UPA为城市促进区,UPA为城市控制区;对于每个家庭智能体,假设不同城市区域提供的住宅公用事业是不同的三个区域,而公用事业在一个区域内是同质的,随机范围遵循代表个人偏好的正态分布;当家庭搬迁时,必须根据新生活阶段的必要性,比较住宅区的不同设施,以适应新的地点;/n步骤2:住宅搬迁过程中家庭智能体之间的政策响应,具体包括:/n步骤2.1:虚拟城市空间设定:/n根据城市规划信息,将城市空间划分为网格单元,每个单元大小为500m×500米,虚拟城市空间中的每个单元将具有预定义的空间属性,所述空间属性,包括土地利用区划类型、家庭密度、规划区域分类、房价、多个空间特征;/n步骤2.2:城市空间为家庭智能体提供效用:/nUis=Vis+Viinteris (5)/n /n其中,n=1,2,3,…18 (6)/nxijs=(1+ai)xjs或xijs=dijs (7)/nbugij=bugj(1+βi) (8)/nViinter=GVi+NVi (9)/nGVi=Gmove/GTotal NVi=Nmove/Nnomove (10)/nεis=μ-βln(-lnγ)(β>0),(0<γ<1) (11)/n /nVis是由位置s提供的家庭i的效用,没有未观察到的随机成分和家庭智能体Viinter之间的相互作用;/nXijs是一个可观察解释变量j的向量,用于描述位置s中的家庭i的属性,Xijs以两种形式定义,其中一种形式是位置s中空间属性xj的家庭i的评估,另一种形式是位置s中的家庭i与最近位置的公共设施j之间的距离;/n为了反映位置s中所有家庭智能体i之间的Xijs的差异,生成随机数ai,其中遵循正态分布,平均值为0,标准差为0.1;/n由于不同生命周期阶段家庭居住效用偏好存在差异,所以设置bugij,公式(8)是在u生命周期中观察到的组分j对家庭i的系数g收入组的阶段;β是平均值为0且标准偏差为0.1的随机扰动,其以正态分布生成以表示个体偏好;公式(5)的决策规则来确定居民居住选址模型中家庭智能体之间的不同效用偏好;/n公式(9)中,Viinter代表家庭i与城市空间中的其他家庭智能体的交互,分为邻居影响NVi和家庭智能体i的全球影响GVi;/n公式(10)中,NVi为使用住宅补贴政策重新定位到市区Nmove的邻居的比率除以不使用重定位策略的邻居Nnomove;GVi定义为使用搬迁政策的家庭总数Gmove除以家庭总数GTotal的比率;/n公式(11)中,分量εis反映了对效用Vis和Viinter的未观察到的随机贡献,该随机元素εis遵循Gumble分布并且可以公式(11)生成,其中γ遵循随机均匀分布,并且常数μ和β分别设定为-4.5和2,将εis的范围固定在-10和10之间,此外,Qis是家庭选择位置s的概率,其形式如公式(12)所示;/n步骤3:模型运行:/n输入城市信息和家庭信息,调整参数,对居民居住选址的选择进行判定,输出居民在政策颁布下的居住选址结果;/n根据居民居住选址的结果,可以绘制选定时间段内居民的居住选址变化图,来反映政策实施对居民搬迁过程的影响。。/n
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