学术文章

研究了离散事件仿真模型和基于Agent的仿真模型的输出精度


本文研究了离散事件仿真(DES)模型和基于Agent的仿真(ABS)模型的输出精度。这项调查的目的是找出哪一种模拟技术是最好的模拟人的反应行为在零售部门。为了研究两种模型的输出精度,我们进行了验证实验,将仿真模型的结果与真实系统的性能进行了比较。我们的实验以英国一家大型百货公司为案例研究对象。

BDI框架下疏散情景下人类决策行为的动态学习


在扩展的信念-愿望-意图框架下,提出了一种新的疏散情景下人类决策行为的学习方法。特别是,我们关注的是作为决策规划功能的一部分,人类如何根据其预测环境的表现动态调整其在信念模块中的感知过程(包括贝叶斯信念网络)。为此,我们采用了Q-learning算法(reinforcement learning algorithm)并进一步发展。

西班牙裔人口文化适应与行为的代理模型


在最近被媒体广泛报道的美国人口普查数据中,“拉美裔”已成为美国最大的少数族裔。利用仿真建模技术,我们可以看到一些构成西班牙裔人口特征的结构性力量。该模型创建了一个模拟的西班牙裔人口,其对其所属的更广泛人口的文化适应水平随着个人选择而动态变化。所使用的建模技术借鉴了创新的AnyLogic软件所支持的System Dynamic和基于Agent的范式。具有代表性的西班牙裔人口被分解为个体个体。每个个体随机地做出选择,受其当前状态和所处的外部环境的调节。

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