Modeling and Analysis of Autonomous Agents’ Decisions in Learning to Cross a Cellular Automaton-Based Highway
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
For a better understanding of the nature of complex systems modeling, computer simulations and the analysis of the resulting data are major tools which can be applied. In this paper, we study a statistical modeling problem of data coming from a simulation model that investigates the correctness of autonomous agents’ decisions in learning to cross a cellular automaton-based highway. The goal is a better understanding of cognitive agents’ performance in learning to cross a cellular automaton-based highway with different traffic density. We investigate the effects of parameters’ values of the simulation model (e.g., knowledge base transfer, car creation probability, agents’ fear and desire to cross the highway) and their interactions on cognitive agents’ decisions (i.e., correct crossing decisions, incorrect crossing decisions, correct waiting decisions, and incorrect waiting decisions). We firstly utilize canonical correlation analysis (CCA) to see if all the considered parameters’ values and decision types are significantly statistically correlated, so that no considered dependent variables or independent variables (i.e., decision types and configuration parameters, respectively) can be omitted from the simulation model in potential future studies. After CCA, we then use the regression tree method to explore the effects of model configuration parameters’ values on the agents’ decisions. In particular, we focus on the discussion of the effects of the knowledge base transfer, which is a key factor in the investigation on how accumulated knowledge/information about the agents’ performance in one traffic environment affects the agents’ learning outcomes in another traffic environment. This factor affects the cognitive agents’ decision-making abilities in a major way in a new traffic environment where the cognitive agents start learning from existing accumulated knowledge/information about their performance in an environment with different traffic density. The obtained results provide us with a better understanding of how cognitive agents learn to cross the highway, i.e., how the knowledge base transfer as a factor affects the experimental outcomes. Furthermore, the proposed methodology can become useful in modeling and analyzing data coming from other computer simulation models and can provide an approach for better understanding a factor or treatment effect.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle