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English(EN) Evaluating Large Language Models for Decision-Making in Agent-Based Urban Mobility Simulations

LLM 增强城市移动性模拟中代理的决策能力

研究人员探索了将大型语言模型(LLM)集成到城市移动性模拟中,以增强代理的决策能力。这种混合方法使用 LLM 作为决策层来指导路线重新规划,而不是取代现有的路由算法。LLM 辅助的代理在具有更灵活的路由选项的场景中表现出更强的适应性和情境意识。持久记忆的加入进一步影响了代理的性能和行为一致性。 AI

影响 LLM 可以增强模拟中的复杂决策能力,从而可能改善城市规划和交通管理。

排序理由 这是一篇详细介绍 LLM 在基于代理的模拟中的新颖应用的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.MA (Multiagent) TIER_1 English(EN) · Marilton Sanchotene de Aguiar ·

    评估大型语言模型在基于代理的城市出行模拟中的决策作用

    Urban mobility modeling faces challenges in representing decision-making in dynamic environments. Although Multi-Agent Systems are widely used, rule-based approaches rely on fixed heuristics that limit adaptive behavior. This work investigates the integration of Large Language Mo…