論文の概要: Large Language Models for Synthetic Participatory Planning of Shared Automated Electric Mobility Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12317v2
- Date: Sun, 21 Apr 2024 14:49:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 12:38:52.547827
- Title: Large Language Models for Synthetic Participatory Planning of Shared Automated Electric Mobility Systems
- Title（参考訳）: 共有自動移動システムの合成参加計画のための大規模言語モデル
- Authors: Jiangbo Yu,
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を批判的に活用してデジタルアバターを作成する,新しい合成参加手法を提案する。
これらの調整可能なエージェントは、目標を共同で識別し、SAEMS代替案を構想し、評価し、リスクと制約の下で実施をストラテジズする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unleashing the synergies of rapidly evolving mobility technologies in a multi-stakeholder landscape presents unique challenges and opportunities for addressing urban transportation problems. This paper introduces a novel synthetic participatory method, critically leveraging large language models (LLMs) to create digital avatars representing diverse stakeholders to plan shared automated electric mobility systems (SAEMS). These calibratable agents collaboratively identify objectives, envision and evaluate SAEMS alternatives, and strategize implementation under risks and constraints. The results of a Montreal case study indicate that a structured and parameterized workflow provides outputs with high controllability and comprehensiveness on an SAEMS plan than generated using a single LLM-enabled expert agent. Consequently, the approach provides a promising avenue for cost-efficiently improving the inclusivity and interpretability of multi-objective transportation planning, suggesting a paradigm shift in how we envision and strategize for sustainable and equitable transportation systems.
- Abstract（参考訳）: 都市交通問題に対処するためのユニークな課題と機会を、マルチステークホルダーのランドスケープにおいて、急速に発展するモビリティ技術のシナジーを解き放つ。
本稿では,多種多様な利害関係者を代表するデジタルアバターを作成するために,大規模言語モデル(LLM)を批判的に活用し,共有電気移動システム(SAEMS)を計画する,新しい合成参加方式を提案する。
これらの調整可能なエージェントは、目標を共同で識別し、SAEMS代替案を構想し、評価し、リスクと制約の下で実施をストラテジズする。
モントリオールのケーススタディの結果、構造化されたパラメータ化されたワークフローは、単一のLSM対応の専門家エージェントを用いて生成されたものよりも、SAEMS計画に対して高い制御性と包括性を備えた出力を提供することが示された。
その結果、多目的輸送計画の傾きと解釈可能性を向上させるためのコスト効率向上のための有望な方法が提案され、持続可能な輸送システムの構想と戦略のパラダイムシフトが示唆された。
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