論文の概要: A survey about perceptions of mobility to inform an agent-based simulator of subjective modal choice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12058v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 17:25:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:13:22.989099
• Title: A survey about perceptions of mobility to inform an agent-based simulator of subjective modal choice
• Title（参考訳）: 主観的モーダル選択のエージェントベースシミュレータに通知するモビリティの知覚に関する調査
• Authors: Carole Adam, Benoit Gaudou,
• Abstract要約: これはJFSMA-JFMS 2024 "Un simulateur multi-agent de choix modal subjectif"でフランス語で公開されたデモペーパーの拡張版である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In order to adapt to the issues of climate change and public health, urban policies are trying to encourage soft mobility, but the share of the car remains significant. Beyond known constraints, we study here the impact of perception biases on individual choices. We designed a multi-criteria decision model, integrating the influence of habits and biases. We then conducted an online survey, which received 650 responses. We used these to calculate realistic mobility perception values, in order to initialise the environment and the population of a modal choice simulator, implemented in Netlogo. This allows us to visualize the adaptation of the modal distribution in reaction to the evolution of urban planning, depending on whether or not we activate biases and habits in individual reasoning. This is an extended and translated version of a demo paper published in French at JFSMA-JFMS 2024 "Un simulateur multi-agent de choix modal subjectif"
• Abstract（参考訳）: 気候変動と公衆衛生の問題に適応するために、都市政策はソフトモビリティを促進しようとしているが、車のシェアは依然として大きい。 ここでは、既知の制約を超えて、個々の選択に対する知覚バイアスの影響について研究する。 我々は,習慣やバイアスの影響を統合する多基準決定モデルを構築した。 次にオンライン調査を行い、650の回答を得た。 我々はこれらを用いて,Netlogoで実装されたモーダル選択シミュレータの環境と人口を初期化するために,現実的なモビリティ知覚値を計算する。 これにより、個別の推論におけるバイアスや習慣を活性化するか否かに応じて、都市計画の進化に反応して、モーダル分布の適応を可視化することができる。 これはJFSMA-JFMS 2024 "Un simulateur multi-agent de choix modal subjectif"でフランス語で公開されたデモペーパーの拡張版である。

関連論文リスト

• Specializing Large Language Models to Simulate Survey Response Distributions for Global Populations [49.908708778200115]
  我々は,調査応答分布をシミュレートする大規模言語モデル (LLM) を最初に開発した。 テストベッドとして、我々は2つの世界文化調査の国レベルの結果を使用します。 予測された応答分布と実際の応答分布のばらつきを最小限に抑えるために, ファースト・ツーケン確率に基づく微調整法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-10T21:59:27Z)
• AI-Driven Day-to-Day Route Choice [15.934133434324755]
  LLMTravelerは過去の経験から学び、検索したデータと性格特性のバランスをとることで意思決定を行うエージェントである。 本稿では,LLMTravelerが日常の混雑ゲーム2段階を通じて人間的な意思決定を再現する能力について,体系的に評価する。 この能力は、旅行者の新しいポリシーに対する反応やネットワークの変更をシミュレートするなど、交通政策立案に有用な洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-04T14:13:38Z)
• ElectionSim: Massive Population Election Simulation Powered by Large Language Model Driven Agents [70.17229548653852]
  我々は,大規模言語モデルに基づく革新的な選挙シミュレーションフレームワークであるElectronSimを紹介する。 ソーシャルメディアプラットフォームからサンプリングした100万レベルの投票者プールを提示し、正確な個人シミュレーションを支援する。 PPEは、米国大統領選挙シナリオ下での我々の枠組みの性能を評価するための、世論調査に基づく大統領選挙ベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T05:25:50Z)
• Diverging Preferences: When do Annotators Disagree and do Models Know? [92.24651142187989]
  我々は,4つのハイレベルクラスにまたがる10のカテゴリにまたがる相違点の分類法を開発した。 意見の相違の大部分は、標準的な報酬モデリングアプローチに反対している。 本研究は,選好の変化を識別し,評価とトレーニングへの影響を緩和する手法を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T17:32:22Z)
• An agent-based model of modal choice with perception biases and habits [0.0]
  本稿では,習慣や知覚バイアスといった人的要因の影響を受け,エージェントによる移動選択モデルを提案する。 Netlogoシミュレータで実装されており、モビリティの知覚に関するオンライン調査の結果から校正されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T07:44:57Z)
• A survey to measure cognitive biases influencing mobility choices [0.0]
  本稿では,4つのモビリティモード(車,バス,自転車,歩行)の知覚と6つのモード選択要因に対するユーザの嗜好について述べる。 この調査は2023年に650の回答を集め、オープンデータとして公開された。 プレイヤーが都市をより持続可能なものにするための計画的な選択に直面している都市マネジャーの役割を担うシミュレーションベースの真剣なゲームの設計が進行中である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-06T08:12:13Z)
• Identifying and modelling cognitive biases in mobility choices [0.0]
  本報告では,エージェントベースモデリングと日常移動選択のシミュレーションを目的としたM1インターンシップの結果を報告する。 このシミュレーションは、モビリティ・トランジションに関する真剣なゲームの基礎となるのに十分現実的であることを意図している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T12:58:27Z)
• Decoding Susceptibility: Modeling Misbelief to Misinformation Through a Computational Approach [61.04606493712002]
  誤報に対する感受性は、観測不可能な不検証の主張に対する信念の度合いを記述している。 既存の感受性研究は、自己報告された信念に大きく依存している。 本稿では,ユーザの潜在感受性レベルをモデル化するための計算手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T07:22:56Z)
• Dual policy as self-model for planning [71.73710074424511]
  エージェントの自己モデルとして決定をシミュレートするために使用されるモデルについて述べる。 現在の強化学習アプローチと神経科学にインスパイアされた我々は、蒸留政策ネットワークを自己モデルとして利用することの利点と限界を探求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-07T13:58:45Z)
• Simulating the impact of cognitive biases on the mobility transition [0.0]
  本稿では,気候変動への適応の欠如を説明する様々な認知バイアスについて考察する。 我々のアプローチは、ユーザがバイアスを理解するために遊べるシンプルなインタラクティブシミュレータを設計することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-07T16:06:26Z)
• Generalizing Decision Making for Automated Driving with an Invariant Environment Representation using Deep Reinforcement Learning [55.41644538483948]
  現在のアプローチは、トレーニングデータを超えてよく一般化されないか、または可変数のトラフィック参加者を考慮することができない。 本研究では,エゴ車の観点から不変環境表現を提案する。 この抽象化により,エージェントが未確認シナリオに対してうまく一般化できることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-12T20:37:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。