論文の概要: A survey of multi-agent geosimulation methodologies: from ABM to LLM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23694v1
- Date: Thu, 31 Jul 2025 16:12:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-01 17:19:10.117911
- Title: A survey of multi-agent geosimulation methodologies: from ABM to LLM
- Title（参考訳）: マルチエージェント測地法に関する調査--ABMからLLMまで
- Authors: Virginia Padilla, Jacinto Dávila,
- Abstract要約: エージェントベースのアプローチを包括的に検討し、マルチエージェントシステム、シミュレーション、情報システムの基礎となる原則とリンクを体系化する。
本稿は,20年間にわたる研究成果に基づいて,ジオシミュレートプラットフォームの公式仕様を意図したフレームワークを検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: We provide a comprehensive examination of agent-based approaches that codify the principles and linkages underlying multi-agent systems, simulations, and information systems. Based on two decades of study, this paper confirms a framework intended as a formal specification for geosimulation platforms. Our findings show that large language models (LLMs) can be effectively incorporated as agent components if they follow a structured architecture specific to fundamental agent activities such as perception, memory, planning, and action. This integration is precisely consistent with the architecture that we formalize, providing a solid platform for next-generation geosimulation systems.
- Abstract（参考訳）: エージェントベースのアプローチを包括的に検討し、マルチエージェントシステム、シミュレーション、情報システムの基礎となる原則とリンクを体系化する。
本稿は,20年間にわたる研究成果に基づいて,ジオシミュレートプラットフォームの公式仕様を意図したフレームワークを検証した。
この結果から,大規模言語モデル(LLM)は,認知,記憶,計画,行動といった基本的なエージェント活動に特有の構造的アーキテクチャに従えば,エージェントコンポーネントとして効果的に組み込むことができることがわかった。
この統合は、私たちが形式化したアーキテクチャと正確に一致しており、次世代のジオシミュレーションシステムのための強固なプラットフォームを提供します。
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