Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Bayesian latent class reinforcement learning framework to capture adaptive, feedback-driven travel behaviour

論文の概要: A Bayesian latent class reinforcement learning framework to capture adaptive, feedback-driven travel behaviour

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.14713v1
Date: Mon, 08 Dec 2025 22:27:36 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-12-18 17:06:26.679981
Title: A Bayesian latent class reinforcement learning framework to capture adaptive, feedback-driven travel behaviour
Title（参考訳）: 適応的・フィードバック駆動型旅行行動把握のためのベイズクラス強化学習フレームワーク
Authors: Georges Sfeir, Stephane Hess, Thomas O. Hancock, Filipe Rodrigues, Jamal Amani Rad, Michiel Bliemer, Matthew Beck, Fayyaz Khan,
Abstract要約: 運転シミュレータデータセットに潜在クラス強化学習モデルを適用する。好みをどう順応するかに顕著に異なる3種類の個人を識別する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4776811815615414
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Many travel decisions involve a degree of experience formation, where individuals learn their preferences over time. At the same time, there is extensive scope for heterogeneity across individual travellers, both in their underlying preferences and in how these evolve. The present paper puts forward a Latent Class Reinforcement Learning (LCRL) model that allows analysts to capture both of these phenomena. We apply the model to a driving simulator dataset and estimate the parameters through Variational Bayes. We identify three distinct classes of individuals that differ markedly in how they adapt their preferences: the first displays context-dependent preferences with context-specific exploitative tendencies; the second follows a persistent exploitative strategy regardless of context; and the third engages in an exploratory strategy combined with context-specific preferences.
Abstract（参考訳）: 多くの旅行決定には、個人が時間の経過とともに好みを学習する経験の形成が含まれる。同時に、個々の旅行者間の不均一性には、その基本的嗜好とそれらがどのように進化するかの両方において広範な範囲がある。本稿では,これらの現象を解析できる潜在クラス強化学習(LCRL)モデルを提案する。このモデルを駆動シミュレーターデータセットに適用し、変動ベイズを用いてパラメーターを推定する。第1は文脈依存的搾取傾向による文脈依存的嗜好を示し、第2は文脈によらず永続的な搾取戦略に従う、第3は文脈依存的嗜好と組み合わせた探索的戦略を行う。

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