自动图表生成以构建理解与可用性
人工智能
2020-06-16 v1
摘要
因果回路图与存量流量图在系统动力学中被广泛使用，因为它们有助于组织关系并传达含义。利用 Schoenberg (2019) 的分析工作来选择压缩模型中应包含的内容，本文展示了如何将这些信息清晰地呈现在自动生成的因果回路图中。这些图使用图论研究者开发的工具生成，所生成的图表清晰且美观。此方法也可进一步扩展以生成存量流量图。自动存量流量图生成为以清晰易懂的方式表示仅使用方程开发的模型（无论来源）打开了大门。由于模型可能很大，应用同样为图论开发的 grouping 技术有助于以最可用的形式构建所得图表的结构。本文描述了为自动图表生成而开发的算法，并展示了它们在大型模型中使用的若干示例。将这些技术应用于现有但难以获取的基于方程的模型，有助于拓宽系统动力学建模的知识库。这些技术也可用于改进带有图表信息的现有模型整体或部分的布局。
引用
@article{arxiv.2006.08343,
title = {Automated Diagram Generation to Build Understanding and Usability},
author = {William Schoenberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.08343},
year = {2020}
}