21、基于多智能体建模模拟土地开发规划过程

基于多智能体建模模拟土地开发规划过程

1. 引言

在过去六十年里,一些城市中心经历了人口的持续增长和前所未有的土地覆盖变化。以某城市为例,1951 年至 1961 年,其人口从 129,060 激增至 249,641,增长率达 93%,城市管辖面积从 104 平方公里扩大到 392 平方公里,涨幅为 276%。此后每十年,人口约增长 35%,目前已达 1,043,000,市政土地面积也扩大了 14%,达到 745 平方公里。预计到 2037 年,人口将达 160 万,到 22 世纪将接近 200 万。

这种人口增长和土地开发带来了一系列环境、社会和经济问题,具体如下:
| 问题类型 | 具体表现 |
| ---- | ---- |
| 资源方面 | 对土地和水等资源的需求和成本增加 |
| 土地使用 | 土地使用强度和竞争加剧 |
| 居住模式 | 居住模式发生改变 |
| 市政关系 | 与相邻市政的互动、冲突或合作需求增加 |
| 基础设施 | 对现有基础设施的需求增加,建设新基础设施的成本上升 |
| 环境影响 | 环境地面、水和空气污染加剧 |
| 健康应急 | 健康和应急成本增加 |

土地开发规划过程涉及众多利益相关者,包括土地所有者、开发商、规划部门、市民等。每个利益相关者对土地开发都有不同的愿景、意见和利益诉求。在整个过程中,不同利益相关者之间会进行多次沟通,包括预申请会议、与邻居和社区协会的会议、与规划和工程公司的会议等。在沟通之前,利益相关者会尝试将自己的目标融入到土地开发中;在沟通期间,会进行谈判以平衡目标、解决问题并做出决策。

目前,市政和跨市政规划者

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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