优化城市地区可持续流动的地方和全球目标

城市不断发展，可持续城市交通规划（SUMP）也越来越重要。该领域的问题往往涉及多个利益相关者，他们的目标相互冲突或相互竞争。利益相关者和目标可以是特定社区的本地目标，也可以适用于全球城市范围。我们提出了一种在现代模拟器和多目标进化算法的帮助下解决这些问题的方法。该方法将所有利益相关者带到谈判桌上，并向他们提供一组近乎最佳的备选方案供他们选择。作为一个例子，我们考虑了最小化特定社区的车辆噪音的问题，同时也最小化城市范围内重型车辆的排放。我们详细描述了模拟器的要求和能力以及优化算法，并提出了一种同时对局部（降噪）和全局（排放）目标进行建模的方法。我们将我们的方法应用于两个大城市规模的案例研究，并提出我们的发现。