REPAIR Approach for Social-based City Reconstruction Planning in case of natural disasters
作者: Ghulam Mudassir, Antinisca Di Marco, Giordano d'Aloisio
分类: cs.CY, cs.AI
发布日期: 2025-10-21
备注: Accepted at International Journal of Data Science and Analytics
💡 一句话要点
提出REPAIR方法，利用深度强化学习进行自然灾害后的城市重建规划，最大化社会效益。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 城市重建规划 深度强化学习 自然灾害 社会效益 决策支持系统
📋 核心要点
- 现有方法难以在灾后重建中兼顾社会效益最大化、资源约束、多方利益相关者需求以及城市结构限制。
- REPAIR方法利用深度强化学习，为地方管理者提供一套可选择的重建计划，以最大化社会效益。
- 通过在拉奎拉地震重建的真实案例中应用REPAIR，验证了该方法在实际场景中的有效性。
📝 摘要（中文）
自然灾害对人类生活产生多重影响，政府需要应对这些事件，并在可用资源（主要是预算和时间）的限制下重建经济、社会和物理基础设施。政府通常根据法律和政治策略制定计划和政策，以最大化社会效益。灾害的严重性和重建所需的巨大资源使得重建工作充满挑战。本文扩展了我们之前发表的工作，通过集成额外的深度学习模型和随机代理（作为基线）进行了全面的比较分析。我们之前的研究引入了一种决策支持系统，该系统使用深度强化学习技术来规划灾后城市重建，在考虑可用资源、满足广泛社区利益相关者的需求（如公民的社会效益和政治家的优先事项）以及考虑城市的结构约束（如道路和建筑物之间的依赖关系）的情况下，最大化重建过程的社会效益。所提出的方法名为灾后重建计划提供者（REPAIR），具有通用性。它可以为地方管理者确定一组替代计划，管理者可以选择理想的计划来实施，并且可以应用于任何扩展区域。我们展示了REPAIR在真实用例中的应用，即2009年遭受重大地震破坏的拉奎拉重建过程。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决自然灾害后城市重建规划问题，现有方法难以在有限的资源和时间下，同时最大化社会效益，满足不同利益相关者的需求，并考虑城市基础设施的结构约束。重建过程复杂，涉及经济、社会和物理等多方面因素，需要综合考虑各种因素制定最优重建方案。
核心思路：论文的核心思路是利用深度强化学习（DRL）技术，将城市重建规划问题建模为一个马尔可夫决策过程（MDP），通过训练智能体（Agent）来学习最优的重建策略。智能体根据当前城市状态和可用资源，选择重建行动，并根据重建效果获得奖励，从而不断优化重建策略，最终实现社会效益最大化。
技术框架：REPAIR方法的整体框架包含以下几个主要模块：1) 环境建模：将城市基础设施、社会效益、资源约束等因素建模为强化学习环境。2) 智能体设计：设计基于深度神经网络的智能体，用于学习重建策略。3) 奖励函数设计：设计合适的奖励函数，引导智能体学习最大化社会效益的重建策略。4) 训练过程：通过与环境交互，不断训练智能体，使其能够根据当前城市状态和可用资源，选择最优的重建行动。5) 计划生成：训练完成后，智能体可以为地方管理者提供一套可选择的重建计划。
关键创新：该论文的关键创新在于将深度强化学习技术应用于灾后城市重建规划，并提出了一种通用的重建计划提供方法（REPAIR）。与传统的重建规划方法相比，REPAIR方法能够更好地处理复杂约束和多目标优化问题，并能够根据实际情况生成个性化的重建计划。此外，该方法考虑了社会效益，使得重建过程更加公平和可持续。
关键设计：论文中涉及的关键设计包括：1) 状态表示：使用城市基础设施的拓扑结构、社会经济指标等信息作为状态表示。2) 动作空间：定义重建行动的集合，例如修复道路、重建建筑物等。3) 奖励函数：将社会效益、资源消耗等因素纳入奖励函数，引导智能体学习最优重建策略。4) 网络结构：使用深度神经网络（例如，深度Q网络DQN或策略梯度算法）作为智能体的决策模型。5) 训练算法：使用合适的强化学习算法（例如，Q-learning、SARSA或Actor-Critic方法）训练智能体。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在2009年拉奎拉地震重建的真实案例中应用REPAIR方法，验证了该方法的有效性。实验结果表明，REPAIR方法能够生成合理的重建计划，并在满足资源约束的条件下，最大化社会效益。此外，通过与随机代理等基线方法进行比较，证明了REPAIR方法的优越性。具体性能数据未知，但论文强调了其在真实场景中的适用性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自然灾害后的城市重建规划，为政府部门提供决策支持，帮助制定更有效、更公平、更可持续的重建方案。该方法具有通用性，可以应用于不同类型和规模的城市，并可以根据实际情况进行调整和优化。此外，该研究还可以扩展到其他领域，例如基础设施维护、资源分配等。
📄 摘要（原文）
Natural disasters always have several effects on human lives. It is challenging for governments to tackle these incidents and to rebuild the economic, social and physical infrastructures and facilities with the available resources (mainly budget and time). Governments always define plans and policies according to the law and political strategies that should maximise social benefits. The severity of damage and the vast resources needed to bring life back to normality make such reconstruction a challenge. This article is the extension of our previously published work by conducting comprehensive comparative analysis by integrating additional deep learning models plus random agent which is used as a baseline. Our prior research introduced a decision support system by using the Deep Reinforcement Learning technique for the planning of post-disaster city reconstruction, maximizing the social benefit of the reconstruction process, considering available resources, meeting the needs of the broad community stakeholders (like citizens' social benefits and politicians' priorities) and keeping in consideration city's structural constraints (like dependencies among roads and buildings). The proposed approach, named post disaster REbuilding plAn ProvIdeR (REPAIR) is generic. It can determine a set of alternative plans for local administrators who select the ideal one to implement, and it can be applied to areas of any extension. We show the application of REPAIR in a real use case, i.e., to the L'Aquila reconstruction process, damaged in 2009 by a major earthquake.