Intelli-Planner: KI-gestützte Stadtplanung mit LLMs und Reinforcement Learning

Eine effektive Stadtplanung ist entscheidend für die Lebensqualität der Bürger und die Stabilität der Gesellschaft. Traditionell stützt sich die Planung auf menschliche Experten, was zeitaufwendig und arbeitsintensiv ist, oder auf Deep‑Learning‑Algorithmen, die die Beteiligung der Stakeholder oft einschränken.

Intelli‑Planner ist ein neuartiges Framework, das Deep Reinforcement Learning (DRL) mit großen Sprachmodellen (LLMs) kombiniert, um partizipative und maßgeschneiderte Planungsschemata zu erzeugen. Durch die Nutzung von demografischen und geografischen Daten sowie individuellen Planungspräferenzen bestimmt das System die übergeordneten Anforderungen für jede Funktionsart.

Während des Trainings wird ein Knowledge‑Enhancement‑Modul eingesetzt, das die Entscheidungsfähigkeit des Policy‑Netzwerks stärkt. Zusätzlich wird ein mehrdimensionales Bewertungssystem etabliert, in dem LLM‑basierte Stakeholder zur Zufriedenheitsbewertung herangezogen werden. Diese Kombination ermöglicht eine präzisere und stakeholderfreundlichere Planung.

Experimentelle Tests in unterschiedlichen städtischen Umgebungen zeigen, dass Intelli‑Planner herkömmliche Baselines übertrifft und in objektiven Metriken mit den führenden DRL‑Methoden mithalten kann. Gleichzeitig steigert es die Zufriedenheit der Beteiligten und beschleunigt die Konvergenz. Die Ergebnisse unterstreichen das Potenzial, die neuesten Fortschritte in LLMs mit DRL zu verknüpfen und damit die Planung funktionaler Bereiche nachhaltig zu revolutionieren.