买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉深圳市城市规划设计研究院股份有限公司申请的专利一种基于AI的规划用地选址多目标优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121352138B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511890034.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于AI的规划用地选址多目标优化方法及系统是由汪凯;韩江雪;刘浩;吴佳满;沈诗萌;罗逸飞;黄英淇设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的规划用地选址多目标优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于AI的规划用地选址多目标优化方法及系统，包括步骤：构建城市数据立方体；构建元胞自动机模型并生成用地潜力图谱；构建博弈决策模型，并生成初步选址方案集；将初步选址方案集输入至元胞自动机模型生成演化模拟数据集；构建多目标评估模型，并计算初步选址方案集中各方案与理想解的相对贴近度；根据相对贴近度生成选址决策报告；综上，本申请通过整合多源实时与历史数据构建城市数据立方体、应用元胞自动机模型生成动态用地潜力图谱、引入多智能体博弈决策实现多目标科学权衡，实现规划规则的自动化处理和一致性保障并提供多目标冲突场景下的科学量化权衡机制，具有提升选址决策的数据时效性和动态响应能力的效果。

本发明授权一种基于AI的规划用地选址多目标优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的规划用地选址多目标优化方法，其特征在于，包括步骤： 获取多源实时数据集以及多源历史数据集，并基于多源实时数据集以及多源历史数据集构建城市数据立方体，所述多源实时数据集包括交通动态数据、人口流动与活动数据、环境监测数据、公共设施使用数据； 基于城市数据立方体构建并训练元胞自动机模型，并基于训练好的元胞自动机模型生成用地潜力图谱； 根据用地潜力图谱构建基于多智能体强化学习框架的博弈决策模型，获取选址项目参数并输入至博弈决策模型，使博弈决策模型通过预设的多层级决策策略生成初步选址方案集； 将初步选址方案集输入至元胞自动机模型中进行多情景动态推演，生成演化模拟数据集； 基于演化模拟数据集构建多目标评估模型，并通过多目标评估模型计算初步选址方案集中各方案与理想解的相对贴近度； 根据得到的相对贴近度对初步选址方案集中的各方案进行排序分级，生成选址决策报告； 其中，所述基于城市数据立方体构建并训练元胞自动机模型，并基于训练好的元胞自动机模型生成用地潜力图谱的步骤，包括步骤： 基于城市数据立方体提取多尺度特征集，并根据多尺度特征集构建元胞状态描述的增强特征向量，所述多尺度特征集包括微观属性特征、中观环境特征以及宏观区域特征； 基于增强特征向量初始化元胞状态，构建包含状态转换规则库的元胞自动机引擎，并通过城市数据立方体对其进行训练，获得元胞自动机模型； 构建多规则导向的情景参数库，并将情景参数库中的情景参数作为条件输入注入至元胞自动机模型，通过并行计算架构进行用地演变模拟，生成用地潜力分布集合； 采用预设置的注意力加权融合算法对多情景潜力分布进行自适应整合，生成初步用地图谱； 计算初步用地潜力图谱中的每个网格单元潜力的置信区间，并通过预先建立的多维评估体系生成用地潜力图谱； 其中，所述将初步选址方案集输入至元胞自动机模型中进行多情景动态推演，生成演化模拟数据集的步骤，包括步骤： 识别初步选址方案集中各选址方案的空间参数，并将识别的空间参数映射为元胞自动机模型的初始状态； 为元胞自动机模型配置多情景推演策略参数，并驱动元胞自动机模型进行多时间步长的迭代计算； 记录迭代计算过程中每个时间步长的多维时序数据，并基于记录的多维时序数据构建演化模拟数据集，所述多维时序数据包括元胞状态的转换过程、空间格局的演变轨迹以及关键指标的动态数值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市城市规划设计研究院股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区振兴路3号建艺大厦10楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。