Optimization of the location and design of urban green spaces

要約

最近の持続可能な都市計画の推進と、福利と健康を改善するための公的介入の必要性の高まりにより、都市内外の緑地に対する集団的関心が高まっています。
特に、公園は都市部で幅広い利点を証明しています。
これはまた、公園へのアクセスの不公平が健康の不公平につながる可能性があることを意味します。
この作業では、意思決定者が公園のアクセシビリティ、配布、および設計を改善するのを支援するために、オペレーションズ リサーチの従来のツールのアプリケーションを紹介します。
公的意思決定の文脈を考えると、私たちは特に公平性と環境正義に関心があり、空間相互作用モデルによるユーザーの行動の高度な評価に焦点を当てています。
2 段階のフェア施設の場所と設計モデルを提示します。これは、都市レベルの公共の意思決定者が都市の緑地を計画するのを支援するためのテンプレート モデルとして機能します。
最適化モデルの第 1 段階は、不平等属性を明らかにするデータに基づいて、地域への最適な都市予算配分に関するものです。
第 2 段階では、各近隣に最適な公園の配置と設計を求めます。目的は、個人が公園を訪れる確率の合計を最大化することです。
後者を混合整数線形計画法として再定式化する方法を示します。
さらに、クラスタリング手法を導入して、問題のサイズを縮小し、妥当な時間内に最適解に近いものを決定します。
モントリオール市のケース スタディを使用してモデルをテストし、モデルのパフォーマンスを正当化するために比較結果を詳細に説明します。

要約(オリジナル)

The recent promotion of sustainable urban planning combined with a growing need for public interventions to improve well-being and health have led to an increased collective interest for green spaces in and around cities. In particular, parks have proven a wide range of benefits in urban areas. This also means inequities in park accessibility may contribute to health inequities. In this work, we showcase the application of classic tools from Operations Research to assist decision-makers to improve parks’ accessibility, distribution and design. Given the context of public decision-making, we are particularly concerned with equity and environmental justice, and are focused on an advanced assessment of users’ behavior through a spatial interaction model. We present a two-stage fair facility location and design model, which serves as a template model to assist public decision-makers at the city-level for the planning of urban green spaces. The first-stage of the optimization model is about the optimal city-budget allocation to neighborhoods based on a data exposing inequality attributes. The second-stage seeks the optimal location and design of parks for each neighborhood, and the objective consists of maximizing the total expected probability of individuals visiting parks. We show how to reformulate the latter as a mixed-integer linear program. We further introduce a clustering method to reduce the size of the problem and determine a close to optimal solution within reasonable time. The model is tested using the case study of the city of Montreal and comparative results are discussed in detail to justify the performance of the model.

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