基于多智能體的城市人口分布模型

李 明

(安徽文達(dá)信息工程學(xué)院)

基于多智能體的城市人口分布模型

李 明

(安徽文達(dá)信息工程學(xué)院)

基于多智能體的城市人口分布成為當(dāng)前對城市人口分布研究的重要內(nèi)容.從城市人口分布入手，研究基于多智能體的城市人口分布模型，為我國城市的建設(shè)和人口分布管理奠定基礎(chǔ).

城市人口分布；多智能體；模型

0 引言

多智能體的提出和發(fā)展標(biāo)志著全球智能化的發(fā)展，在學(xué)術(shù)上將多智能體特指為多智能體系統(tǒng)(MAS，Multi-AgentSystem)或多智能體技術(shù)(MAT，Multi-Agent Technology)[1].其主要是多個智能體的組成集合，被廣泛應(yīng)用于負(fù)載系統(tǒng)的建設(shè)，完成系統(tǒng)之間的彼此信息互通和協(xié)調(diào)管理，以滿足現(xiàn)代社會智能化管理需求[2].基于多智能體的城市人口分布模型能夠從地理空間、時間空間等方面對人口的水平分布和垂直分布等進(jìn)行準(zhǔn)確的統(tǒng)計和評估，對于城市的發(fā)展和建設(shè)具有重要的意義和價值[3].

1 城市人口分布模型及其構(gòu)建影響因素

1.1城市人口分布模型

隨著人口經(jīng)濟(jì)的逐漸增長，給資源的利用、環(huán)境的承載帶來了重大的挑戰(zhàn).面對越來越“破”的生存環(huán)境，獲取高密度的城市人口分布能夠有效的對城市人口管理、調(diào)整、規(guī)劃奠定基礎(chǔ)，從而優(yōu)化人們生存環(huán)境[4].因此，城市人口分布模型的構(gòu)建成為世界各國城市發(fā)展建設(shè)中的主要工具.城市人口分布模型主要是利用智能化系統(tǒng)，根據(jù)光遙感數(shù)據(jù)、中立模型，人口模型、航空攝影、統(tǒng)計學(xué)模型等綜合性構(gòu)建的一種關(guān)于人口“自上而下”計量數(shù)據(jù)模型，能夠提高傳統(tǒng)人口分布模擬的精確度，并且實現(xiàn)分異特性化描述[5].

1.2模型構(gòu)建影響因素

根據(jù)近幾年城市人口分布模型的構(gòu)建和應(yīng)用，在理論和實踐結(jié)合的作用下發(fā)現(xiàn)城市人口分布模型構(gòu)建具有幾個重要的影響因素.

第一，居住地因素.在構(gòu)建人口分布模型中所考慮的居住地因素主要是轉(zhuǎn)換居住頂?shù)氖褂们闆r.

第二，自然環(huán)境因素.自然環(huán)境因素是保障人們居住的必然條件，從我國人口居住地的遷移過程上來看，自然因素是人口定居的主要因素，以自然環(huán)境和居住地周邊的水體、綠地、林地等作為重要的自然環(huán)境質(zhì)量因素[6].

第三，交通因素.交通因素主要是指對于交通便捷程度的一種影響因素.無論是在古代，還是在現(xiàn)代交通因素均是人口分布的重要影響因素.在對人口分布模型構(gòu)建的過程中可以采用數(shù)衰減函數(shù)計算區(qū)域內(nèi)交通的便捷度.

第四，公共服務(wù)設(shè)施因素.公共服務(wù)設(shè)施因素主要是指公園、商業(yè)圈、醫(yī)院、體育館、文化公園等基本設(shè)施，用于人們的生活及娛樂[7].近幾年隨著人們生活質(zhì)量的提升，我國人口對公共服務(wù)設(shè)施的需求性逐漸增加.因此，在對城市人口分布模型構(gòu)建的過程中也必須將公共服務(wù)設(shè)施作為其構(gòu)建要素之一，為明確公共服務(wù)設(shè)施因素在其模型構(gòu)建的過程中必須以數(shù)衰減函數(shù)對其服務(wù)空間的整體吸引力進(jìn)行計算.

第五，教育因素.教育因素是指空間環(huán)境和區(qū)域內(nèi)的教育機(jī)構(gòu)分布情況.就當(dāng)前我國教育背景和發(fā)展需求的影響，對于適齡入學(xué)的學(xué)生尋找高質(zhì)量的教育機(jī)構(gòu)是我國人口普遍存在的一種現(xiàn)象.因此，無論是在大中小城市中均以尋找優(yōu)質(zhì)教育環(huán)境資源為人口分布劃分[8].其中以中學(xué)、小學(xué)要素加權(quán)為城市人口分布模型構(gòu)建的主要影響因素之一.

2 城市人口分布模型構(gòu)建

2.1城市人口分布模型整體框及和運行機(jī)制

城市人口分布模型主要是有多智能體、決策規(guī)則和影響因素等組成的一種分機(jī)藕合做成.其在運行的過程中首先由初始狀態(tài)下根據(jù)城市家庭產(chǎn)生的數(shù)量和每一個居住單元細(xì)胞內(nèi)的居民數(shù)量進(jìn)行評定，隨著居住人口經(jīng)濟(jì)和需求的不斷變化，實現(xiàn)各自遷出地偏好分析影響，選擇合適的變遷據(jù)注定或繼續(xù)在原居住地居住.

在城市人口分布模型構(gòu)建的過程中必須對其M行N列的因素網(wǎng)格圖構(gòu)建實現(xiàn)智能體數(shù)量構(gòu)建，并且將每一個智能體的標(biāo)識實施構(gòu)建處理：

Agent{IDGEO，IDRef,Attribute}

(1)

并且在模型構(gòu)建的過程中在智能體移動層中每一個居住網(wǎng)格內(nèi)GeoCell必須具備“計數(shù)器”從而實現(xiàn)記錄網(wǎng)格所產(chǎn)生的各種數(shù)量及智能體能力，為整個城市人口分布模型的構(gòu)建提供拘束需求，保障索引——技術(shù)的整體準(zhǔn)確性和高效性，更好的模擬人口在空間分布中的差異性，構(gòu)建整體性、精確性的城市人口分布模型，用于城市的發(fā)展建設(shè)和人口管理(如圖1所示).

(b)“索引-計算”示數(shù)圖1 城市人口分布框及及運行機(jī)制

2.2城市人口分布模型中Agent的各項計算和決策處理

在城市人口分布模型整體構(gòu)建的過程中Agent根據(jù)城市空間居住環(huán)境的變革和遷移模擬城市人口空間分布，在此過程中需要具備高精度的數(shù)據(jù)支持，才能夠真正意義上的實現(xiàn)城市人口分布.

第一，居住壓力計算模型構(gòu)建.Agent在居住元胞Lxy的整體居住壓力使有經(jīng)濟(jì)壓力和社會壓力所組成的.因此，在其計算的過程中也必須從兩個組成部分入手，對其進(jìn)行計算.

(2)

ωhouse，ωaverage表示的是權(quán)重數(shù)值.

社會壓力：PSocial(m，t，xy)=1-(1-ωtype·Ptype(m，t，xy)) (1-ωutility·Putility(m，t，xy))

(3)

(4)

Putility(m，t，xy)=

(5)

進(jìn)一步根據(jù)(1)～(5)對居住壓力進(jìn)行確定，其計算公式為：

P(m，t，xy)=ωp·PEconomic(m，t，xy)+(1-ωp)·PSocial(m，t，xy)

(6)

式中ωp范圍為[0,1]的常數(shù)，其余均與上述公式中的意義相同.

第二，居住元的選擇模型構(gòu)建.Agent在居住壓力的整體功能下具有一定的遷移概率決定權(quán)，其決定遷移概率則與居住壓力之間呈線性相關(guān)性.對其影響的概率進(jìn)行計算表示為：

PM=P0+(1-P0)·P(m，t，xy)

(7)

式中：PM表示的是遷移的概率；P0表示的是范圍常數(shù)[0，1]；P(m，t，xy)表示的是居住壓力.

此外，根據(jù)離散選擇模型構(gòu)建確定人口分布區(qū)域遷移整體候選的位置，該次模型構(gòu)建的過程中采用的是McFadden在實踐應(yīng)用過程中的計算結(jié)果.Agent的隨機(jī)計算選擇位置Lij的整體概率計算公式為：

(8)

式中：P(m，ij)表示的是搬遷Agent的隨機(jī)計算選擇位置Lij的整體概率；expU(m,)表示的是候選位置的整體效用指數(shù)之間的函數(shù)之和.

第三，Agent搬遷及更新模型構(gòu)建.該過程中主要是對元胞Lij所居住的Agent數(shù)量低于上限中直接采取變遷指目標(biāo)居住地的計算過程.但是，如果在過程中已經(jīng)超過居住目標(biāo)第的限度，Agent會采用協(xié)商的方式與居住元胞Lij實施協(xié)商，成功后n開始進(jìn)行遷居.對整個過程中的協(xié)商概率計算公式為：

(9)

式中：PConsult表示的是Agent協(xié)商概率；其余參與含義與上述公式含義相同.

第四，智能體經(jīng)濟(jì)狀態(tài)和房屋價格計算模型構(gòu)建.Agent智能體房屋價格和經(jīng)濟(jì)狀態(tài)模型構(gòu)建的過程中會隨著整個經(jīng)濟(jì)狀態(tài)的不斷更新和變化而產(chǎn)生變化.在整體過程中房屋價格和經(jīng)濟(jì)狀態(tài)存在線性關(guān)系.因此，為進(jìn)一步明確二者之間的關(guān)系，方便Agent整體計算，必須確定m在t時刻在居住元胞Lij的收入實施計算，公式為：

(10)

進(jìn)一步對模型構(gòu)建運行的過程中居住元胞Lij房價更新和房屋隨著時間折舊進(jìn)行計算：

(11)

(12)

3 結(jié)束語

根據(jù)該次研究中對基于多智能體的城市人口分布模型構(gòu)建，發(fā)現(xiàn)在多智能體城市人口分布模型中能夠?qū)崿F(xiàn)對城市人口數(shù)量的“自上而下”的分布區(qū)域和數(shù)據(jù)進(jìn)行測量和計算，并且在多智能體城市人口分布模型中還能夠根據(jù)特定人口的自我經(jīng)濟(jì)情況和對居住地的喜好程度對其模型實施調(diào)整.因此，多智能體的城市人口分布模型提高了對城市人口分布模擬的精確度和個性化，對我國城市的發(fā)展、建設(shè)和管理具有重要的意義和價值.

[1] 卓莉，黃信銳，陶海燕，等.基于多智能體模型與建筑物信息的高空間分辨率人口分布模擬[J].地理研究，2014，3(1):520-531.

[2] 梁育填，李文濤，姜超，等.基于多智能體方法的企業(yè)遷移空間決策機(jī)理的研究框架[J].經(jīng)濟(jì)地理，2014，4(05):112-118.

[3] 梁昊光，劉彥隨.北京市人口時空變化與情景預(yù)測研究[J].地理學(xué)報，2014，10(8):1487-1495.

[4] 康停軍，張新長，趙元，等.基于GIS和多智能體的城市人口分布模擬[J].中山大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版，2012，3(7):135-142.

Abstract:Based on the distribution of urban population,the important content of the current multi-intelligence of urban population distribution is researched.From the perspective of the urban population distribution,model of the urban population distribution based on multi-agent is studied to,lay the foundation of urban construction in our country and population distribution management .

Keywords:Urban population distribution; Multi-agent; Model

(責(zé)任編輯：季春陽)

UrbanPopulationDistributionModelBasedonMulti-intelligence

Li Ming

(Anhui Wenda Information Engineering College)

C922

A

1000-5617(2017)02-0097-03

2017-02-11