論文の概要: Large Language Model based Agent Framework for Electric Vehicle Charging Behavior Simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05233v1
- Date: Sat, 3 Aug 2024 03:52:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-19 04:07:11.706294
- Title: Large Language Model based Agent Framework for Electric Vehicle Charging Behavior Simulation
- Title（参考訳）: 電気自動車充電挙動シミュレーションのための大規模言語モデルに基づくエージェントフレームワーク
- Authors: Junkang Feng, Chenggang Cui, Chuanlin Zhang, Zizhu Fan,
- Abstract要約: 本稿では,電気自動車(EV)の充電動作をシミュレーションするための LLM ベースのエージェントフレームワークを提案する。
課金プロセスを最適化するために、ユーザの好み、心理的特徴、環境要因を統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8749305679160366
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper introduces a new LLM based agent framework for simulating electric vehicle (EV) charging behavior, integrating user preferences, psychological characteristics, and environmental factors to optimize the charging process. The framework comprises several modules, enabling sophisticated, adaptive simulations. Dynamic decision making is supported by continuous reflection and memory updates, ensuring alignment with user expectations and enhanced efficiency. The framework's ability to generate personalized user profiles and real-time decisions offers significant advancements for urban EV charging management. Future work could focus on incorporating more intricate scenarios and expanding data sources to enhance predictive accuracy and practical utility.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,電気自動車(EV)の充電動作をシミュレーションし,ユーザの嗜好,心理的特徴,環境要因を統合し,充電プロセスを最適化するための新しいLCMベースのエージェントフレームワークを提案する。
このフレームワークはいくつかのモジュールから構成されており、高度で適応的なシミュレーションを可能にする。
動的意思決定は、継続的なリフレクションとメモリ更新によってサポートされ、ユーザの期待に一致し、効率が向上する。
このフレームワークは、パーソナライズされたユーザープロファイルとリアルタイムな意思決定を生成する能力により、都市部のEV充電管理に大きな進歩をもたらす。
将来的には、より複雑なシナリオを取り入れ、予測精度と実用性を高めるためにデータソースを拡張することに重点を置くだろう。
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