近日，中国科学院空天信息创新研究院的梁浩健博士在中国地理学会地理模型与地理信息分析专业委员会 2025 年学术年会上，以「基于分层深度强化学 习的城市应急消防设施配置优化方法研究」为题做了演讲报告。以城市消防设施布局优化为切入点，系统回顾了地理空间优化领域的经典优化方法，并详 细介绍了基于深度强化学习（DRL）优化方法的优势和潜力。本文为梁浩健博士的分享精华实录。 HyperAI超神经在不违原意的前提下，对梁浩健老师的深度分享进行了整理汇总，以下为演讲实录。 地理空间优化：数学与地理的深度融合 地理空间优化是数学组合优化与地理信息科学的结合，致力于解决空间布局、资源配置等实际问题 ，在城市建设、工业园区选址、公共服务设施选址等 众多领域都具有重要的研究意义。它可以被表示为一个最优化问题，涉及决策变量、约束条件和目标函数，其中决策变量通常为整数或 0 - 1 变量。如下 图所示。 在城市建设与发展中，地理空间优化至关重要。从工业园区选址，到公共服务设施布局，它都发挥着关键作用。但传统求解方法存在诸多局限，如今，深 度学习技术为其带来了新的转机。 近日，在中国地理学会地理模型与地理信息分析专业委员会 2025 年 ...