Геоинформатика и геостатистика: обзор

Картографирование преступлений с использованием искусственных интеллектуальных агентов в округе Найроби, Кения

Мбани БО, Одера ПА и Кендуйво БК

Анализ и прогнозирование преступности остается довольно сложной задачей, поскольку система преступности слишком сложна. В Найроби преступность становится все более сложной проблемой для полиции, несмотря на возросшие усилия по борьбе с пороком. Это связано с тем, что основные факторы, которые приводят к всплеску преступности, в том числе распространение
легкого огнестрельного оружия, присутствие организованных преступных группировок, несправедливое распределение ресурсов, плохая политика планирования городского землепользования, безработица среди молодежи и злоупотребление наркотиками в сочетании с плохо подготовленной полицией как с точки зрения ресурсов, так и логистики, все еще не полностью устранены. Следовательно, связь между
совершением преступления и пространственным местоположением события преступления является ключевым отношением в моделировании преступности. В этой статье представлен основанный на агентах пространственно-временной подход к моделированию преступлений, использующий конвергенцию двух технологий: искусственного интеллекта и географических информационных систем. Искусственный интеллект (ИИ) используется
для встраивания человеческого поведения в агентов, которые исследуют пространственную среду автономно, в то же время обучаясь на опыте. В частности, алгоритм ИИ, который используется в исследовании, представляет собой форму обучения с подкреплением, называемую q-learning. Обучение с подкреплением — это тип подхода к машинному обучению
, который моделирует способность агентов находить свой путь по уличным сетям, извлекая уроки из опыта в каждой итерации по мере продолжения моделирования. В этом моделировании были разработаны три типа агентов: агенты-нарушители, агенты-цели и агенты-охранники. Многоагентное моделирование было разработано в программном обеспечении Netlogo. Netlogo
environment позволяет пользователю спроектировать искусственную среду, состоящую из трех агентов, включая возможные места совершения преступления после нескольких итераций для создания схем преступлений. В дополнение к проектированию агентов, которые участвуют в преступном событии, была создана модель местности риска путем наложения набора потенциальных факторов риска, которые влияют на событие преступления. Сначала эти факторы были проверены на их совместное расположение с совершением преступления с использованием теста хи-квадрат, а затем наложены для создания поверхности местности риска. Проверка для проверки точности модели была проведена путем сравнения количества преступлений, сгенерированных симуляцией, с теми, которые сообщаются властями. Метрика, используемая при сравнении, - это коэффициент ранговой корреляции Спирмена. Проверка дает коэффициент корреляции 0,4, что указывает на некоторую степень положительной корреляции, поскольку для идеальной положительной корреляции мы ожидаем коэффициент корреляции 1. Коэффициент корреляции немного занижен из-за различных предположений, сделанных в этой симуляции, таких как разрешение агентам перемещаться только по уличной сети и ограничение типа преступления только уличным ограблением. Более того, набор потенциальных факторов риска, учитываемых при формировании поверхности риска, конечен, тогда как в реальной жизни факторы, мотивирующие преступления, сложны, многомерны и практически бесконечны по количеству.