Jan, 2024

行为模拟：探索科学的可能新范式

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TL;DR从数据、算法和计算能力的角度出发，本文归纳了科学范式的演变，将模拟技术分为三个阶段，并发现先进的模拟技术是范式集成的典型实例。此外，本文提出了行为模拟（BS）和复杂行为模拟（SBS）的概念，用于模拟涉及复杂的社会系统中的复杂人类策略和行为。BS 和进一步的 SBS 旨在应对超出传统基于 Agent 的建模模拟（ABMS）容量的复杂人类系统的挑战，可将其视为科学的可能下一个范式。通过本研究，我们期待在社会科学领域中有更强大的 BS 和 SBS 应用。
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发现论文，激发创造
  • 第四届智能模拟和建模复杂系统国际研讨会

    利用计算机模型和模拟技术，对涉及物理、天文、化学、生物、经济、工程和社会科学等领域中的复杂系统进行分析，在传统计算方法难以应对的复杂环境、关系和动态性问题中，多智能体系统具有很强的优势和潜力。

    Feb, 2021

  • 智能基于代理的建模：关于在计算机模拟中使用大型语言模型

    通过将大型语言模型（LLMs）如 GPT 集成到智能智能体建模（SABM）中，我们在这篇综述性研究中阐明了 ABM 的现状，介绍了 SABM 的潜力和方法，并提出了三个案例研究，验证了其在模拟现实系统中的有效性，同时展望了 SABM 未来应用的广阔前景，旨在重新定义计算机仿真的边界，实现对复杂系统的更深入理解。

    Nov, 2023

  • 统一的人类行为模拟、感知和生成

    本论文综合考虑了人类行为建模的三个方面 - 模拟、感知和生成，强调了它们之间的联系，并讨论了对人类行为建模未来的展望。

    Apr, 2022

  • 推进社会和健康计算科学中代理模型现状的先进替代方法的有前景且值得尝试的未来方向

    该研究论文介绍了模型分析工具在实际大规模 ABMs（基于代理的模型）中的执行和运行性能问题，并提出了一些适用于非线性动力模型的替代模型，这些方法在社会健康计算科学领域尚未得到广泛运用，但在建立 ABMs 的替代模型方面可能是有用的。

    Mar, 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

  • BITS: 交通仿真的双层模仿

    本研究提出了一种基于数据驱动的方法（称为 BITS）来生成具有现实感、多样性和远期稳定性的交通行为，该方法将交通仿真问题分解为高层意图推断和低层驾驶行为模仿的双层层次结构，并引入了规划模块来获取稳定的长期行为。同时，还开发出一种软件工具，统一不同驾驶数据集的数据格式并将现有数据集中的场景转换为交互式仿真环境。

    Aug, 2022

  • 基于场景的自动驾驶行为预测模型测试平台

    本文介绍了一种基于仿真的测试平台，支持用名为 Scenic 的概率编程语言进行情景建模，指定具有部分优先级排序的多目标评估指标，验证所提供的指标，以及进行可伸缩的测试。该平台包含 25 个 Scenic 程序库，并测试了行为预测模型并寻找失败情景。

    Oct, 2021

  • 面向心智理论启发的通用决策框架

    本研究提出了一个基于 Theory of Mind 的通用框架，允许智能体使用多个模拟来推导和行动，以通过模拟决策过程解决在 IJCAI2013 AIBirds 竞赛中的流行游戏。

    May, 2014

  • 可解释的人类轨迹预测带有行为不确定性

    提出了一种新的贝叶斯神经随机微分方程模型 BNSP-SFM，将行为 SDE 模型与贝叶斯神经网络（BNNs）相结合，展示出了卓越的预测能力，并提供了行为和观察的可量化不确定性强的解释能力，实验证明 BNSP-SFM 的预测准确性比 11 种现有方法提高了 50％，且对环境和人群密度等变化的适应能力较强。

    Jul, 2023

  • 社交模拟：为社交计算系统创建有人口的原型

    通过生成大量真实的社交互动模拟，社交模拟技术可帮助设计人员理解社交系统在大量用户使用时的行为，与进行设计的相应调整。该研究贡献了一种使用大型语言模型生成社区成员及其社交互动的技术，并且表明社交模拟可促使社交计算设计者成功地精炼其社交计算设计。

    Aug, 2022