Advancements in Agent-Based Modeling for Enhanced Transportation Network Simulation: Methodological Innovations and Practical Applications
Ключові слова:
Агентно-орієнтоване моделювання (ABM), транспортні мережі, гібридне моделювання, машинного навчання, асиміляція даних у реальному часіАнотація
Анотація— Агентно-орієнтоване моделювання (ABM) є ключовим методом моделювання транспортних мереж, що забезпечує детальне розуміння індивідуальної поведінки та динаміки емерджентних систем. Незважаючи на свої переваги, ABM часто стикається з труднощами через обчислювальну інтенсивність та складність точного моделювання поведінки агентів. У цій статті пропонується інтеграція моделей великих мов (LLM) в ABM для подолання цих перешкод. Використовуючи передові можливості обробки природної мови та прийняття рішень LLM, ми представляємо фреймворк, який значно підвищує реалізм та гнучкість поведінки агентів у транспортних симуляціях. Завдяки розгляду існуючих методів моделювання та детальному обговоренню переваг інтеграції LLM, у цій статті підкреслюється потенціал для більш точного та ефективного моделювання транспорту. Життєздатність цього підходу підтверджується нещодавніми дослідженнями та успішним моделюванням для перевірки концепції.
