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城市规划者，控制工程师和研究院评估用于城市管理基础设施控制与治理的主动推理方法。
城市作为推断机器：生成模型、期望自由能和层级政策选择用于交通、能源、水和土地使用
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城市规划日益面临深层不确定性、多尺度动态和异质利益相关者条件，在这些条件下，经典平衡或静态优化方法变得不够充分。基于自由能原则的主动推理提供了一个统一框架来感知、行动和学习在不确定性下的情况，并且已经开始了将其应用于交通信号控制、多agent能源优化、城市水资源治理和地理空间土地利用建模的研究工作。本页综合了该文献的状态，使用的应用模式，产生的具体项目和工具，以及领域仍需解决的开放问题。
城市规划建立在广泛的、嘈杂的、不完整的感知基础之上（交通计数、能源和水流量、土地使用模式、社会指标），这直接对应于主动推理中的观察，代理利用这些观察来推断潜在的状态，如需求模式、基础设施状况和社会需要。它还从根本上涉及政策选择和控制——分区、基础设施投资、操作规则、治理安排——这些被主动推理视为旨在通过知识（减少不确定性）和实用主义（实现结果）的预期自由能最小化而做出的选择。城市是不平稳的（人口结构变化、新技术、政策变动），并且具有多尺度/多代理特性（从交叉口到地区再到整个城市的策略），这正是设计用于处理这些复杂性的层次化、持续更新的生成模型所要应对的问题。
基础理论来自弗里森关于注意力、不确定性与自由能量（识别动态和变分推理）的工作，以及关于规划导航作为主动推断的思考，还有叙事作为主动推断的一种叙述视角（心理学前沿），集体意义建构如何作为一个群体层面的推断功能。在两个应用领域中存在既有研究：在城市水资源治理中，Karpouzoglou及其同事（生态与社会）分析了基于状态强化的知识基础设施支持着适应性治理中的群体主动推断；在建筑环境中，BEACON（建筑前沿）嵌入了一个Active Inference仿真本体来表示隐性的建筑设计知识。交通控制工作——一个基于SUMO的主动推断控制器和一个关于嘈杂、非平稳物联网环境下的自适应信号控制的arXiv预印本，以及Millidge在大规模POMDP中的主动推断树搜索仍处于模拟/预印本阶段，同时与应用到城市基础设施和可持续移动性中的变分贝叶斯强化学习相邻。
报告列出了五个不同成熟度阶段的实施数：一个SUMO（Simulation of Urban MObility）主动推理交通信号控制器，与规则基基准进行对比（模拟原型）；另一个arXiv预印本将其扩展到嘈杂、非平稳的物联网传感器环境（预印本）；Alan Turing研究所的EcoNet多agent主动推理系统用于智能建筑中的城市能源优化（展示示范器）；BEACON的Active Inference仿真ontology（同行评审的 ontology和工具集）；以及GEO-INFER，一个Active Inference Institute开源工具包，附带指南以构建执行土地使用分类的地表空间图像的主动推理代理（工具包/实现）。
报告将扩展视为最紧迫的挑战：现实城市的状态空间远大于目前测试的模拟和演示，其动态也更为复杂，需要更可处理的层次推理，并最终进行大规模模拟和具有纵向性能数据的操作试点部署。它还识别了有关整合人类行为和叙事到生成模型中的未解决工作、区分描述性使用主动推断（如水资源治理论文中解释机构已如何行事）与规范性使用（如BEACON，GEO-INFER和EcoNet中设计新控制器）的未解决工作、在领域之间建立共享基准和评估标准，以及有关编码到规划相关生成模型中的先验和目标所引发的伦理、法律和政治问题。
卡尔·J. 弗里松 (2010). 自由能原理：一个统一的大脑理论？神经科学评论。DOI: 10.1038/nrn2787. 马克斯韦尔 J. D. 罗马斯特，卡尔 J. 弗里松，阿塞尔 宋特，拉辛多 大佐塔，卡斯珀 赫普，本杰明 米尔吉德，亚历山大 汤臣 (2023). 以贝叶斯力学为中心：信念的物理和哲学。arXiv. 克劳迪奥·佩佐托，弗朗西斯科 瑞戈洛，卡尔 J. 弗里松 (2017). 自动化推理，自我调节和行为控制的适应性控制。神经科学进展。DOI: 10.1016/j.pneurobio.2017.08.001. 卡洛斯·兰尼洛斯，克里斯蒂安 摩，克劳迪奥 帕佐托等 (2021). 自动化推理在机器人和人工代理中的应用：调查与挑战。arXiv. DOI: 10.48550/arXiv.2112.01871.
关键表面
基于SUMO的和IoT预印版控制器将信号定时重新框架为期望自由能最小化，而不是固定时间或规则控制。
EcoNet，阿兰·图灵研究所部署的演示器，协调建筑层面的主动推理代理，共同优化智能建筑的能源使用和舒适度。
这个语料包含了同行评审的治理和本体论工作（水基础设施、BEACON）以及预印本、模拟和一个展览演示器，因此每个主张的证据权重不同。
相关资源
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