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DRL4TOD：深度强化学习优化上海地铁站周边土地利用
论文提出 DRL4TOD 框架，用图神经网络刻画地块、路网与地铁站的空间依赖，并以深度强化学习为地块分配用地类型与容积率，联合优化密度、多样性与交通承载利用率并压低改造成本。在上海两个真实站点区域上优于规则方法与遗传算法，可作为规划者的决策支持工具。
arXiv cs.LG5 小时前
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论文提出 DRL4TOD 框架，用图神经网络刻画地块、路网与地铁站的空间依赖，并以深度强化学习为地块分配用地类型与容积率，联合优化密度、多样性与交通承载利用率并压低改造成本。在上海两个真实站点区域上优于规则方法与遗传算法，可作为规划者的决策支持工具。