城市规划是复杂的社会经济活动，涉及众多因素和决策者，传统的静态模型往往难以全面反映这一动态过程。近年来，人工智能和机器学习技术的发展为解决这一问题提供了新的思路。本研究聚焦于构建多智能体城市规划空间决策模型，通过结合多智能体系统、地理信息科学、计算机科学和智能科学的相关理论，旨在提升城市规划空间决策的科学性和合理性。
1. 多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）在城市规划中的应用：
多智能体系统是一种模拟复杂系统行为的有效工具，它由多个具有自主性、互动性和学习能力的智能体组成。在城市规划中，这些智能体可以代表不同的利益相关者，如居民、企业、政府机构等。通过模拟智能体之间的交互行为，可以更准确地反映出城市空间决策的动态性和复杂性，提高规划的时效性和可接受性。
2. 地理信息系统（Geographic Information System, GIS）与城市规划空间决策：
GIS技术在城市规划中的应用主要体现在空间数据处理、分析和可视化上。结合多智能体系统，可以构建动态的城市规划空间决策模型，增强模型在模拟城市空间系统演化时的能力，揭示微观行为主体决策行为的时间累积和空间聚集效应。
3. 城市土地资源的时间和空间配置：
研究建立了一套基于多智能体的城市土地资源配置规则，通过构建城市土地扩张模型，能够动态描述智能体间的互动关系，揭示城市土地扩张的成因和影响因素。这一模型有助于为政府和规划者提供决策支持，制定更为合理的用地政策。
4. 进化计算与多智能体在城市土地利用优化配置中的应用：
针对城市土地利用的多目标优化问题，研究整合了多智能体系统与启发式算法，提出了一种进化城市土地利用空间优化配置模型。该模型不仅能够找到最优的土地利用方案，而且运行效率高，目标优化能力强。
5. 交互式空间选址模型：
研究构建了一个基于信息动态反馈机制的多智能体交互式空间选址模型。通过智能体之间的信息交流和学习，该模型能够生成一致的选址决策，优于传统空间叠加分析方法，为城市建设项目用地选址提供高效解决方案。
6. 长沙市的应用案例：
研究以长沙市为例，利用构建的模型进行了城市土地扩张、多目标土地利用空间优化配置和建设项目选址的应用研究，为长沙的城市规划和管理提供了实际案例和决策支持。
7. 后续研究方向：
尽管多智能体城市规划空间决策模型取得了初步成果，但仍有待深入研究，包括理论深化、模型精度提升和推广应用等方面，以应对更加复杂的城市发展挑战。
本研究通过结合多智能体系统和机器学习技术，构建了具有创新性的城市规划空间决策模型，为理解和解决城市规划中的非结构化问题提供了新的视角和方法，对于推动城市的可持续发展具有重要的理论与实践价值。
