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基于Agent的建模和粒子滤波实时模拟人群

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摘要

基于代理的建模是一种有价值的方法，用于对行为由不同实体（例如人群）之间的交互驱动的系统进行建模。然而，它面临着一个根本性的困难：没有建立将实时数据动态合并到模型中的机制。这将固有的动态模拟（例如行人运动的模拟）限制为对历史模式的场景测试，而不是对当前的实时模拟。本文演示了如何使用粒子过滤器将数据合并到运行时基于代理的行人运动模型中。实验表明，尽管可以使用粒子过滤器执行在线（实时）模型优化，但所需的单个粒子数（因此计算复杂性）随代理数呈指数级增加。此外，本文假设观测值和个体代理之间存在一对一的映射，而实际情况并非如此。因此，本文奠定了一些基本基础，并强调了要实现人群运动的实时模拟需要解决的关键挑战。这种成功可能对国家和国际复杂环境的管理产生影响，例如交通枢纽、医院、购物中心等。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:jas:jasssj:2019-158-2
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    IDEAS上列出的参考文献

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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

    引文

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    引用人：

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