IJCAIJul, 2018

梅德尼岛极地狐濒危种群的基于代理的模型

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TL;DR利用人工智能技术，我们开发了一个建立在 Medniy 岛上北极狐为代理的基于代理的模型，并利用概率图模型来捕捉随机变量之间的条件依赖关系，从而研究其在高密度环境下的存活和人口动态。
artificial intelligenceagent-based modelingprobabilistic reasoningecological hypothesesarctic foxes
发现论文，激发创造
  • 人工智能代理机协作控制环境极端情况

    通过在模型中使用外部和宽波动的火源以及代理人收获和利用树木来解决植物收获和火灾传播之间的冲突，模拟生态系统工程策略的两种主要演化创新，并讨论其对复杂生态系统的人工智能管理的影响。

    Dec, 2022

  • 百万智能体强化学习的人工智能种群动态研究

    本文探究了利用深度强化学习机制使智能体集体行为呈现有序模式的过程，并通过仿真大规模掠食者和被掠食者的世界来验证自然规律是否同样适用于人工智能系统中，实验结果表明基于不同自身利益驱动的智能体群体行为呈现出类似于生态学中的 Lotka-Volterra 模型的有序模式，这种集体行为的出现可以由自组织理论解释。

    Sep, 2017

  • 基于生成式代理的疫情建模

    通过与类 ChatGPT 的大规模语言模型连接，利用基于生成的人工智能的代理人疫情模型，使每个代理人能够自主理解和决策，从而将人类行为纳入疫情模型，本研究开创可能改善动态系统建模的潜力，为代表人类大脑、推理和决策方式的建模提供一种方法。

    Jul, 2023

  • 医学研究中的基于代理的建模。健康经济学案例

    该研究介绍了代理模型技术在医学研究中的应用，包括利用演化模型观察病人（虚拟或真实）的发展并通过变动不同的参数来探究场景，以及虚拟病人生成技术和执行模型的示例，同时讨论了这些模型的优缺点和应避免的陷阱；最后，还介绍了该技术在医疗经济学中的应用，该应用主要研究了换药率对 HIV 治疗成本的影响。

    May, 2022

  • 通过多智能体模拟和人工智能加强疏散规划：了解危险环境中的人类行为

    本文通过采用人工智能和多智能体系统等技术构建了一个仿真模型，旨在增进对人们在危险环境中遇到困境时的反应和应对方法的理解，以提供更高效和有效的疏散策略，从而改善危险区域内个人的安全和福祉。

    Jun, 2023

  • 一个基于人工智能的代理模型及其在新西兰麻疹爆发模拟中的应用

    利用最新的人工智能技术和传统的基于代理的模型，该研究通过耦合图神经网络（GNN）和长短期记忆（LSTM）网络，开发了一种张量化且可微分的基于代理的模型，用于研究 2019 年发生在新西兰的麻疹爆发，展示了在重复发病期间准确模拟爆发动态的有希望的能力，从而帮助我们在制定应对爆发和最大限度减少对日常生活干扰的有效策略时做出更明智的决策。

    Mar, 2024

  • 使用 NetLogo 的基于代理的仿真评估 AmI 场景

    通过基于代理的模拟评估 AmI 场景，使用 NetLogo 模拟环境评估先前提出的代理体系结构、本体论和提供机场 AmI 服务的 12 步协议，以评估使用环境智能的好处，并对其进行相对性评估。

    Jan, 2024

  • 在 ABM 中学习复杂的空间行为：一个实验观察研究

    本文介绍了一种利用深度强化学习方法，如 PPO 算法，基于智能代理模型实现的智能自适应行为仿真方法。通过捕捉和模拟代理模型中的隐藏，躲避和觅食等行为，探索并展示了深度强化学习方法在智能自适应行为建模中的应用研究。

    Jan, 2022

  • 群体自适应系统连续行为的离散模型

    本篇论文讨论了一种用于表示和建模 “人工蚂蚁” 在离散化空间中连续移动的方法，并尝试挑战传统的 “时间” 概念在人工蚂蚁系统和模型中的作用，提出了一个建模框架，通过因果关系来结构化行为，而不是时间关系，并展示了一个简单的例子来支持这种建模框架。

    Apr, 2022

  • 生成代理基于建模：通过将机械模型与生成人工智能相结合揭示社会系统动力学

    利用生成式人工智能建立反馈丰富的社会系统计算模型，通过生成代理基于模型（GABMs），将人类决策过程在社会环境中进行模拟，并探讨了社会规范扩散的一种简单 GABM 模型，以及该模型在不同情境下的敏感性和重要性。

    Sep, 2023