論文の概要: Toward LLM-Agent-Based Modeling of Transportation Systems: A Conceptual Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06681v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 17:24:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:53:38.162265
• Title: Toward LLM-Agent-Based Modeling of Transportation Systems: A Conceptual Framework
• Title（参考訳）: LLM-Agent-based Modeling of Transportation Systems: a conceptual Framework
• Authors: Tianming Liu, Jirong Yang, Yafeng Yin,
• Abstract要約: 交通システムのための汎用LLMエージェントに基づくモデリングフレームワークを提案する。 我々の概念的枠組み設計は、人間の旅行者の意思決定と相互作用の過程と特性を忠実に再現する。 LLMエージェントに基づくモデリングフレームワークのさらなる改良が必要であるが、本手法は輸送システムのモデリングとシミュレーションを改善する可能性を秘めていると信じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.11130742093296
• License:
• Abstract: In transportation system demand modeling and simulation, agent-based models and microsimulations are current state-of-the-art approaches. However, existing agent-based models still have some limitations on behavioral realism and resource demand that limit their applicability. In this study, leveraging the emerging technology of large language models (LLMs) and LLM-based agents, we propose a general LLM-agent-based modeling framework for transportation systems. We argue that LLM agents not only possess the essential capabilities to function as agents but also offer promising solutions to overcome some limitations of existing agent-based models. Our conceptual framework design closely replicates the decision-making and interaction processes and traits of human travelers within transportation networks, and we demonstrate that the proposed systems can meet critical behavioral criteria for decision-making and learning behaviors using related studies and a demonstrative example of LLM agents' learning and adjustment in the bottleneck setting. Although further refinement of the LLM-agent-based modeling framework is necessary, we believe that this approach has the potential to improve transportation system modeling and simulation.
• Abstract（参考訳）: 輸送システムの需要モデリングとシミュレーションでは、エージェントベースモデルとマイクロシミュレーションが現在最先端のアプローチである。 しかし、既存のエージェントベースのモデルは、その適用性を制限する行動リアリズムとリソース要求にいくつかの制限がある。 本研究では,大規模言語モデル (LLM) と LLM ベースエージェントの新興技術を活用し,交通システムのための汎用 LLM エージェント・モデリング・フレームワークを提案する。 我々は、LLMエージェントがエージェントとして機能する重要な能力を持っているだけでなく、既存のエージェントベースモデルのいくつかの制限を克服するための有望なソリューションも提供すると主張している。 本研究の枠組みは,交通ネットワークにおける人的旅行者の意思決定・インタラクションのプロセス・特性を忠実に再現し,関連する研究とLLMエージェントの学習・調整の実証的な例を用いて,意思決定・学習行動の重要な行動基準を満たすことを実証する。 LLMエージェントに基づくモデリングフレームワークのさらなる改良が必要であるが、本手法は輸送システムのモデリングとシミュレーションを改善する可能性を秘めていると信じている。

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