計算機實現的土地規劃系統和方法技術方案

計算機實現的土地規劃系統被設計為生成至少一個用戶定義的土地開發問題的概念上的適合的解決方案。該系統電子創建至少一個土地開發問題的候選解決方案。該候選解決方案合并有多個可應用于未開發土地場所的開發的工程測量。適合度函數基于候選解決方案的適合度對其進行定量評估。啟發式問題解決策略處理候選解決方案的工程測量以取得土地開發問題的更定量適合的解決方案。計算機輸出設備輸出舉例說明土地開發問題的適合的解決方案的文件給用戶。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及，諸如被設計成生成至少一個概念上的適于用戶定義的土地開發問題的解決方案。本專利技術可同等地應用來規劃和開發單片和多片商業、混合使用和住宅土地場所。
技術介紹
今天專業房地產開發商、公司、政府實體和其它評估土地的工程可行性、開發成本和投資目的所使用的方法是耗時的、不準確的和昂貴的。不幸地是，由于官僚政治復雜化加上土地使用分區、環境保護的要求、延長批準程序以及在令人想要的區域上土地的可用性和逐步升高的成本，使得當前的方法變得甚至更為復雜和昂貴。這個問題影響廣泛的土地使用者，包含例如，房地產開發商(辦公/工業、商用、零售、住宅)、擁有和使用房地產(公共/私有)的公司和政府實體(聯邦、州、縣、市)。對于上述每個用戶，評估土地場所用于開發的可行性通常涉及包含一個或多個建筑師、工程師和土地規劃師的土地開發團隊。許多這些團隊成員參與設計和規劃所考慮場所的預期用途。這個最初的規劃過程可能花費2天到4周的時間，通常產生帶有有限信息的單個示意性的草圖(例如，場所支持建筑物腳點(footprint)或建筑基地(lot)和必需的街道和/或停車基地？)。此時，大部分基于對項目的直覺和“內心的感覺”，開發商將選擇對更準確評估規劃和預算可行性的附加規劃和工程簽訂合同。這個過程可能花費2周至16 周和通常導致唯一一個選項，它基于設計師的經驗但在任何方面都不是最優化的。然后這個信息用于估計更準確的預算。常常要求時值工程將設計帶回到原始預算之內。這個過程花費2周至6周。直到規劃過程結束一有時在最初考慮這塊土地場所后的3 — 4個月，一般才確定出最終的預算。在購買所有權之前經常必須出現上面的規劃過程，并要求以法律費用進行大量投資和保證金來保持所有權一段延長的時間。在這4至28周過程(平均16周)和相當可觀的費用以及丟失機會的風險之后，開發商必須基于一個不是最優的設計選項，去評估購買和開發所有權的風險。不幸地是，上面概述的過程是復雜的，甚至由于許多涉及的群體之間的錯誤傳達和無法溝通而更負責，這常常導致壞的設計、壞的預算、意見不和、和壞的項目。本申請人認識到土地開發工業需要較大的范例改變，現在通過數學建模和計算硬件的改進來做到這一點是可能的。本專利技術的一個主要目的是通過能夠產生許多用于土地開發的優化可選方案的虛擬工程系統一包含每個潛在解決方案的規劃、工程和預算一來確定出上面概述的問題。一般在最多24小時的周期內實現這個計算過程。啟發式策略通過利用啟發式數學優化方法，例如象進化算法(具有可能的例示，例如象遺傳算法、進化策略、進化規劃、遺傳規劃、和上述各項的組合及其成分)，本專利技術的速度和有效性是先進的。對于一定的子任務，也使用例如象線性規劃、混合整數規劃、分支定界這樣的數學規劃方法。簡明地說，進化算法(或“EA”)是模仿生物進化作為問題解決策略的規劃技術。給出需要解決的具體問題，對EA的輸入是一組以某種形式編碼的、對那個問題的潛在的解決方案，和對每個候選者進行定量評估的稱為適合度函數(fitness function)的度量。這些候選者可以是已知起作用的解決方案，EA的目的是改進它們，但更經常的是隨機生成它們。從這些最初的候選解決方案中，通過稱為再現的過程，以更好的候選解決方案(根據它們的適合度測度)平均接收更多復本而較差的候選解決方案平均接收較少的復本的方式進行復制。此外，再現可以不是基于適合度(fitness)，而是相反可能從父代種群中完全隨機地選擇解決方案。通過再現產生的這些復本進入算法的下一代，然后經歷被稱為變異和交叉(也被稱為重新組合)的隨機化的修改過程。在變異和交叉(常一起被稱為“變化算子”)，再一次對新創立的解決方案進行定量評估以確定它們的適合度值。在適合度確定的這個步驟后，可以加入選擇步驟，這或者確定或者根據基于適合度的隨機化的過程一從后代種群中選擇更好的解決方案生存，同時拋棄較差的解決方案。可以將這個選擇步驟僅應用到后代，或應用到父代和后代的聯合體。然后，重復這個過程。期望是每輪增加種群的平均適合度，因此通過數百輪或數千輪重復這個過程，能夠發現非常好的問題解決方案。
技術實現思路
因此，本專利技術的目的是提供，在一個示例性實施方式中可以自動地生成至少一個概念上的適合用戶定義的土地開發問題的解決方案。本專利技術的另一個目的是提供計算機實現的土地規劃系統，在一個示例性實施方式中可以利用例如象進化算 法這樣的啟發式問題解決策略。根據一個進化算法，進化從完全隨機的個體種群開始并在各代中發生。在每一代中，對整個種群的適合度進行評估，多個個體從當前種群(基于它們的適合度)中隨機或確定性地選擇，修改(變異和/或重新組合)以形成新的種群，這或者總體或者部分成為算法下一個迭代的趨勢。在這個過程期間，種群的規模可以保持不變(象在遺傳算法中的那樣)或可以變化(象在(μ，λ) —或(μ+λ) —進化策略中的那樣)。本專利技術的另一個目的是提供計算機實現的土地規劃系統，在一個示例性實施方式中可以同時執行土地規劃和工程。這項專利技術可以預先從土地規劃師和工程師的觀點考慮各種土地開發參數(例如場所規定、用戶約束、成本信息)，因此利用啟發式算法研究數千個選項以確定哪些選項是按照成本和/或收益所確定的最佳選項。本專利技術的另一個目的是提供計算機實現的土地規劃系統，在示例性實施方式中可以對當前土木工程處理應用啟發式問題解決策略，以使住宅和商業土地規劃和開發發生根本改變。本專利技術的另一個目的是提供計算機實現的土地規劃系統，在一個示例性實施方式中可以縮短獲得包含成本信息的最終工程草案(完成的85%或更多)所花費的時間，在許多情形中從3 - 4個月縮短到小于24小時。CN 102982384 A書明說3/33 頁本專利技術的另一個目的是提供計算機實現的土地規劃系統，在一個示例性實施方式中，可以提供可通過web訪問的技術，它能夠保證用戶確定開發土地場所的成本最有效的方式。本專利技術的另一個目的是提供計算機實現的土地規劃系統，在一個示例性實施方式中，它可以使土地開發問題可視化并提出最終的解決方案。本專利技術的另一個目的是提供計算機實現的土地規劃系統，在一個示例性實施方式中可以給土地開發商在大約24小時(或更短的時間內)而不是在多個月的時間里直接獲取合格的信息。本專利技術的另一個目 的是提供計算機實現的土地規劃系統，在一個示例性實施方式中可以使開發土地場所所要求的最初投資資本達到最小。本專利技術的另一個目的是提供計算機實現的土地規劃系統，在一個示例性實施方式中可以降低工程成本。本專利技術的另一個目的是提供計算機實現的土地規劃系統，在一個示例性實施方式中可以使與開發土地場所有關的風險降至最小。本專利技術的另一個目的是提供計算機實現的土地規劃系統，在一個示例性實施方式中可以使工程時間縮短到最小。本專利技術的另一個目的是提供計算機實現的土地規劃系統，在一個示例性實施方式中可以有效地整合土地規劃和開發的創造性(美學)和工程方面以獲得非常好的或甚至全局最優的解決方案。本專利技術的另一個目的是提供計算機實現的土地規劃系統，在一個示例性實施方式中可以使例如象成本和/或投資回報(ROI)這樣的金融措施最優化。本專利技術的另一個目的是提供計算機實現的土地規劃系統，在一個示例性實施方式中可以對土地開發問題生成多個“最優不同的”解決方案，并且本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種被設計為生成至少一個對于用戶定義的土地開發問題的概念上的成本優化的解決方案的計算機實現的土地規劃系統，所述系統包括：用于當通過計算機執行時電子地創建至少一個對于土地開發問題的候選解決方案的裝置，所述候選解決方案包括多個可應用于未開發土地場所的開發的相互關聯的工程成本測量，并且所述多個工程成本測量是從由場所布局、場所分級和場所效用構成的組中選擇的；用于當通過計算機執行時采用迭代的啟發式的問題解決策略來處理所述候選解決方案的工程成本測量直到至少一個對于土地開發問題的成本優化的解決方案被實現為止的裝置，其中所述候選解決方案的所述多個工程成本測量中的一個的變化影響該候選解決方案的所述多個工程成本測量中的另一個的變化；以及用于當通過計算機執行時將舉例說明對于土地開發問題的所述成本優化的解決方案的輸出數據傳送給用戶的裝置。

【技術特征摘要】
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【專利技術屬性】
技術研發人員：M·W·戴特維勒，小詹姆斯·W·雷諾茲，A·H·沃茨，T·比克，R·布魯克拉，
申請(專利權)人：藍山分析公司，
類型：發明
國別省市：