自然灾害中人类 mobility 生成的统一模型
社会与信息网络
2025-11-05 v1 人工智能
摘要
自然灾害中的人类 mobility 生成在资源分配、应急响应和救援协调中发挥着关键作用。在野火和飓风等灾害期间，人类 mobility 模式常常偏离正常状态，这使得任务更加具有挑战性。然而，现有工作通常依赖单一城市或特定灾害的有限数据，显著限制了模型在新情境下的泛化能力。事实上，灾害是高度突发且不可预测的，任何城市都可能遭遇新型灾害而缺乏先经验。因此，我们致力于开发一个通用的 mobility 生成模型，以适应各种新灾害情境。然而，构建通用框架面临两个关键挑战：1）灾害类型的多样性，2）不同城市之间的异质性。本文提出了自然灾害中人类 mobility 生成的统一模型（称为 UniDisMob）。为实现跨灾害泛化，我们设计了受物理启发的提示和物理引导对齐机制，利用不同灾害后 mobility 变化中的底层共性模式来指导生成过程。为实现跨城市泛化，我们引入了元学习框架，通过共享参数提取多个城市间的通用模式，并通过私有参数捕获城市特定特征。跨多个城市和灾害情境的广泛实验表明，我们的方法在多个基准上显著优于最先进的基线方法，平均性能提升超过13%。
引用
@article{arxiv.2511.01928,
title = {A Unified Model for Human Mobility Generation in Natural Disasters},
author = {Qingyue Long and Huandong Wang and Qi Ryan Wang and Yong Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.01928},
year = {2025}
}