【模型工具】城市水-能源-粮食-温室气体关系管理:多主体决策支持系统的应用

小熊爱飞翔

原文信息

题目：Water-energy-food-greenhouse gases nexus management in urban environments: A robust multi-agent decision-support system

作者：Omid Emamjomehzadeh a, Fatemeh Omidi b, Reza Kerachian b, Mohammad Javad Emami-Skardi c, Marzieh Momeni b

作者单位：a Department of Civil and Urban Engineering, Tandon School of Engineering, New York University, Brooklyn, NY 11201, United States; b School of Civil Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran; c Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering and Technology, University of Mazandaran, Mazandaran, Iran

期刊：Sustainable Cities and Society

时间：2024

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.scs.2024.105676

文章亮点

1. 将城市水代谢概念模型与多智能体强化学习模型相结合，开发了一种不确定性感知决策支持系统

2. 使用广义回归神经网络构建了高效的代理模型，提高计算效率

3. 开发了一种新的后悔函数公式，反映城市水管理中的决策过程

背景与目的

随着城市化、气候变化和环境保护意识的增强，城市水资源管理面临着诸多挑战。传统的管理方法难以应对日益复杂的城市水系统，因此需要更加综合和可持续的管理策略。本文旨在开发一种不确定性感知决策支持系统，帮助城市水管理者应对不确定性，并选择鲁棒的管理策略，以实现城市水资源的可持续管理。

研究方法

本文将城市水代谢概念模型（CUWM）与多代理强化学习（MARL）模型相结合，并引入鲁棒决策制定（RDM）框架，开发了一种不确定性感知决策支持系统。该系统通过生成未来场景、计算关键绩效指标（KPI）和使用社会选择方法，帮助城市水管理者选择鲁棒的管理策略。此外，本文还使用了广义回归神经网络（GRNN）构建代理模型，以提高计算效率。

研究结果

本研究评估了由各种项目组成的 26 种管理策略，包括减少配水管网泄漏、实施城市需求控制项目以及利用半集中式或分散式污水处理厂。选择的策略使总效用指数和公平指数分别提高了125%和4%。研究结果表明，所开发的决策支持系统能够有效地识别鲁棒的管理策略。

编者点评

本研究开发的不确定性感知决策支持系统相比于传统方法，能够识别出更加鲁棒的策略，避免了确定性决策可能推荐对不确定性敏感的策略的风险。未来需要将气候变化的影响纳入考虑，并建立社会经济框架，评估每个主体可接受的后悔程度。

图1 考虑水-能源-粮食-温室气体关系的不确定性感知决策支持系统流程图



图2 策略总效用和公平性之间的比较



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