楼主: 大多数88
250 0

[计算机科学] 基于Agent的生态模型标定--一种新方法的边缘 [推广有奖]

  • 0关注
  • 3粉丝

会员

学术权威

67%

还不是VIP/贵宾

-

威望
10
论坛币
10 个
通用积分
71.0197
学术水平
0 点
热心指数
4 点
信用等级
0 点
经验
23294 点
帖子
3809
精华
0
在线时间
0 小时
注册时间
2022-2-24
最后登录
2022-4-15

楼主
大多数88 在职认证  发表于 2022-3-7 19:56:25 来自手机 |AI写论文

+2 论坛币
k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群
赵安豆老师微信:zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币!

+2 论坛币
摘要翻译:
本文的目的是提出一种新的生态模型标定方法--基于Agent的软件。该agent的工作分为三个阶段:1-建立矩阵,综合变量间的关系;2.分析了不同变量对不同参数的稳态敏感性;3-它迭代运行模型,并测量模型的拟合、充分性和可靠性不足。第3阶段继续进行,直到达到一些收敛标准。在每次迭代中,代理从阶段1和阶段2中知道哪些参数最有可能对预测结果产生期望的偏移。
---
英文标题:
《Agent-based Ecological Model Calibration - on the Edge of a New Approach》
---
作者:
Antonio Pereira (1 and 2), Pedro Duarte (1), Luis Paulo Reis (2) ((1)
  UFP, Porto, Portugal (2) FEUP, Porto, Portugal)
---
最新提交年份:
2008
---
分类信息:

一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Artificial Intelligence        人工智能
分类描述:Covers all areas of AI except Vision, Robotics, Machine Learning, Multiagent Systems, and Computation and Language (Natural Language Processing), which have separate subject areas. In particular, includes Expert Systems, Theorem Proving (although this may overlap with Logic in Computer Science), Knowledge Representation, Planning, and Uncertainty in AI. Roughly includes material in ACM Subject Classes I.2.0, I.2.1, I.2.3, I.2.4, I.2.8, and I.2.11.
涵盖了人工智能的所有领域,除了视觉、机器人、机器学习、多智能体系统以及计算和语言(自然语言处理),这些领域有独立的学科领域。特别地,包括专家系统,定理证明(尽管这可能与计算机科学中的逻辑重叠),知识表示,规划,和人工智能中的不确定性。大致包括ACM学科类I.2.0、I.2.1、I.2.3、I.2.4、I.2.8和I.2.11中的材料。
--
一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Multiagent Systems        多智能体系统
分类描述:Covers multiagent systems, distributed artificial intelligence, intelligent agents, coordinated interactions. and practical applications. Roughly covers ACM Subject Class I.2.11.
涵盖多Agent系统、分布式人工智能、智能Agent、协调交互。和实际应用。大致涵盖ACM科目I.2.11类。
--

---
英文摘要:
  The purpose of this paper is to present a new approach to ecological model calibration -- an agent-based software. This agent works on three stages: 1- It builds a matrix that synthesizes the inter-variable relationships; 2- It analyses the steady-state sensitivity of different variables to different parameters; 3- It runs the model iteratively and measures model lack of fit, adequacy and reliability. Stage 3 continues until some convergence criteria are attained. At each iteration, the agent knows from stages 1 and 2, which parameters are most likely to produce the desired shift on predicted results.
---
PDF链接:
https://arxiv.org/pdf/0809.1686
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

关键词:agent 新方法 Age Intelligence Applications 迭代 标定 模型 based Calibration

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
扫码
拉您进交流群
GMT+8, 2026-1-25 11:08