基于MASPSO的保障性社区公共服务设施时空配置决策及优化研究

Efficient configuration of indemnificatory community public service facilities is directly related to the quality of residents’ life and the effect of government protection. But our indemnificatory community public service facilities are generally configured imperfect, with supply lagging, low efficiency and surplus at the same time. By collecting the data in depth related indemnificatory community residents and public service facilities, according to the multi-agent-system theory and Pareto optimality theory, this research analyses the agents decision rules and interaction between agents and explores the multi-agent decision rule in indemnificatory community public service facilities temporal and spatial configuration; then this research establishes the multi-objective function expression of the indemnificatory community public service facilities’ spatio-temporal configuration under the constraint conditions basing on the theory of optimal allocation of resources; integrated multi-agent system theory and particle swarm optimization algorithm, this research constructs the MASPSO optimization model and use empirical data for simulation calculation and analysis; from the three-dimensional perspective of quantify, time and space, optimization strategies are proposed to achieve collaborative optimization in quantity structure, spatial layout and time efficiency in the indemnificatory community public service facilities. Thus it will improve the community public service facilities configuration theory and provide decision-making basis for the indemnificatory community public service facilities configuration process.

保障性社区公共服务设施的有效配置直接关系到居民的生活质量和政府的保障效果。我国保障性社区公共服务设施却普遍配置不完善，供给滞后、低效与供给过剩同时存在。本课题在深入采集保障性社区居民和公共服务设施等相关数据的基础上，运用多智能体系统理论和帕累托最优理论，分析保障性社区公共服务设施时空配置中的智能体决策行为规则和智能体间的互动关系；探讨多智能体综合决策规则；基于资源最优配置理论，在约束条件下确立保障性社区公共服务设施时空配置的多目标函数表达式；集成多智能体系统理论和微粒群优化算法，构建保障性社区公共服务设施时空配置的MASPSO优化模型，运用实证数据进行仿真运算和分析；从数量、时间和空间的三维视角提出优化策略，实现保障性社区公共服务设施在数量结构、空间布局和时间效益上的协同优化。从而完善社区公共服务设施的配置理论，为保障性社区公共服务设施配置过程提供决策依据。

保障性社区公共服务设施的配置决策与优化问题，不仅关系到居民的生活质量，也影响到保障效果的实现及和谐社会的构建。而当前保障性社区公共服务设施普遍存在配置不完善，供给滞后、低效与供给过剩同时存在的问题，导致人口入住过程缓慢、入住率低。.本课题在前期关于保障性社区公共服务设施的供给、标准以及评价指标等方面研究的基础上，基于公共产品理论、资源最优配置理论等基础理论，将把保障性社区公共服务设施系统视作一个复杂系统，借助改进的DEA交叉评价模型与MIV-BP神经网络模型，对保障性社区公共服务设施与入住人口的现状进行了解析，发现不同的公共服务设施对人口入住率的影响不同。然后基于CAS理论，分析了政府、企业、居民各决策主体在公共服务设施配置过程中的适应行为及决策规则，在此基础上构建了可以清晰表达保障性社区公共服务设施配置参与主体行为的多智能体公共服务设施配置决策和配置优化模型，采用PSO、MOGA等算法确立相关参数并计算，运用实证数据对优化配置模型进行仿真运算及分析，进行优化结果的合理性验证，最终为保障性社区公共服务设施的时空配置优化提供决策支持。.主要取得的重要成果为：（1）保障性社区公共服务设施与入住人口协调配置评价及分析；基于MIV-BP神经网络的公共服务设施对人口入住率的影响程度排序；（2）基于多智能体的政府、居民、企业决策行为模型框架；（3）基于改进型GA、PSO算法的保障性社区公共服务设施空间优化配置模型及仿真；以上成果整理成论文10篇，发表在包括《系统工程理论与实践》、《系统工程》等期刊上。.本课题在研究保障性社区公共服务设施配置系统作为CAS的特性的基础上，提出公共服务设施配置机制的内涵，并通过构建多智能体的配置决策和配置优化模型，完善了社区公共服务设施的配置理论。此外，DEA 交叉评价在保障性社区公共服务设施与入住人口系统之间的协调度评价中具有很好的适用性和准确性。MIV-BP模型在保障性社区公共服务设施的配置时序问题中发挥着重要的指导作用。