近日，第十届“城垣杯·规划决策支持模型设计大赛”落下帷幕。william威廉中文官网硕士研究生夏泽群、郭凯博、李菁等同学的参赛作品《Urban-Eco-Agent：城市绿色空间可解释评价及优化多智能体》荣获大赛一等奖。该作品由郑善文老师指导。

当前，城市绿色空间建设已逐渐由“增量供给”转向“存量提质”阶段，高密度建成区面临人群需求多元与空间供给错位的现实困境。针对传统评价体系偏静态、缺乏群体异质性考量的局限，本研究提出了“Urban-Eco-Agent”智能更新辅助决策框架。该模型融合了大语言模型（LLM）生成设计、多智能体仿真（ABM）与可解释机器学习（XGBoost-SHAP），构建了“诊断-设计-仿真-评估”的完整闭环，旨在为城市绿色空间提供数据驱动的精细化更新路径。

本研究以北京丰台区方庄街道为例，整合道路、绿地、人口等多源数据构建数字底图，引入诊断、设计、仿真、评估四类智能体，形成社区绿色空间更新的闭环流程。诊断智能体识别空间问题，设计智能体生成更新方案，仿真智能体模拟居民的活动轨迹，评估智能体用XGBoost-SHAP量化设计特征贡献。经过12轮迭代，综合评分通过，高优先级问题得到覆盖，并针对不同人群提出差异化策略。研究形成了“问题可定位、方案可追溯、贡献可量化”的人机协同规划范式，为存量更新背景下社区绿色空间精细化治理提供了可复制、可解释的方法框架。

图文：夏泽群

审核：郑善文、张健