論文の概要: Multi-Generative Agent Collective Decision-Making in Urban Planning: A
Case Study for Kendall Square Renovation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11314v1
- Date: Sat, 17 Feb 2024 15:52:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-20 21:59:25.790828
- Title: Multi-Generative Agent Collective Decision-Making in Urban Planning: A
Case Study for Kendall Square Renovation
- Title（参考訳）: 都市計画におけるマルチジェネレイティブエージェント集団意思決定--ケンドール広場改修を事例として
- Authors: Jin Gao, Hanyong Xu, Luc Dao
- Abstract要約: 我々は、Kendall SquareのVolpeビル再開発のための地域意思決定をシミュレートする多世代エージェントシステムを開発した。
シミュレーションでは,現地の利害関係者へのインタビューに基づき,エージェントプロンプトに様々なコミュニケーション,人口統計,生活価値を取り入れた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.051416945146663
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this study, we develop a multiple-generative agent system to simulate
community decision-making for the redevelopment of Kendall Square's Volpe
building. Drawing on interviews with local stakeholders, our simulations
incorporated varying degrees of communication, demographic data, and life
values in the agent prompts. The results revealed that communication among
agents improved collective reasoning, while the inclusion of demographic and
life values led to more distinct opinions. These findings highlight the
potential application of AI in understanding complex social interactions and
decision-making processes, offering valuable insights for urban planning and
community engagement in diverse settings like Kendall Square.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,kendall square の volpe ビルの再開発のためのコミュニティ意思決定をシミュレートするマルチジェネレーティブエージェントシステムを開発した。
シミュレーションでは,現地の利害関係者へのインタビューに基づき,エージェントプロンプトに様々なコミュニケーション,人口統計データ,生活価値を取り入れた。
その結果,エージェント間のコミュニケーションは集団的推論を改善し,人口動態や生活価値はより明確な意見を導き出した。
これらの発見は、複雑な社会的相互作用と意思決定プロセスを理解するためのAIの潜在的な応用を強調し、Kendall Squareのような多様な環境で都市計画とコミュニティの関与に関する貴重な洞察を提供する。
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