城市热浪应对新策略：基于卡车-机器人协同系统的绿地智慧管理方案

本研究针对热浪期间城市绿地管理效率低、机器人续航短等难题，创新性提出卡车-机器人协同系统（Truck-and-Robot System）。通过融合浮动人口数据估算管理需求，结合强化学习（RL）与模拟退火（SA）算法优化路径规划，实现在韩国蔚山的应用验证。结果显示系统路径总长度减少20.73%，计算速度提升4倍，为缓解热岛效应（UHI）提供智能化解决方案。

　　

随着全球变暖加剧，热浪已成为威胁城市居民健康的重大环境问题。世界气象组织（WMO）数据显示，过去8年是有记录以来最热的时期，2023年7月更是创下历史高温纪录。城市绿地作为缓解热岛效应（Urban Heat Island, UHI）的关键基础设施，其管理面临两大挑战：传统人工维护效率低下，而新兴的自主机器人又受限于续航能力。韩国蔚山的研究团队在《Expert Systems with Applications》发表的研究，通过卡车-机器人协同系统破解了这一难题。

研究采用多学科交叉方法：基于手机信令的浮动人口数据估算绿地管理需求，建立最大覆盖选址模型（MCLP）划分服务区域，结合旅行商问题（TSP）和时间窗约束（TSPTW）设计路径算法。创新性地将图指针网络（GPN）与模拟退火（SA）融合，开发出高效混合优化策略。

问题陈述与模型构建
通过分析蔚山南部城区152个绿地浮动人口数据，建立需求估算模型。将卡车作为移动基站，机器人以400米覆盖半径分组服务，形成三级优化框架：MCLP分组→TSP路径规划→TSPTW时间窗调度。

算法创新与验证
提出的RL-SA混合算法在蔚山案例中表现卓越：相比传统遗传算法（GA），总路径缩短20.73%，计算耗时降低75%。敏感性分析显示，4台机器人+400米覆盖半径的组合效率最优，单日可完成8.6公顷绿地管理。

管理启示
研究为智慧城市提供三重价值：政策层面建议优先保障高人流绿地；技术层面验证协同系统的经济性（能耗降低13%）；社会层面通过浮动数据实现精准服务。该方案已获韩国Jungseok物流基金会支持，为全球城市热浪应对树立新范式。

结论部分强调，这项研究首次将浮动人口数据、多目标优化和混合智能算法整合应用于城市环境管理。Seokho Yoon等学者开发的系统不仅解决机器人续航瓶颈，更开创了"动态需求响应+协同运力调度"的新模式。未来可扩展至灾害应急、公共卫生等领域，推动城市韧性建设。