基于深度学习度量疏散行为中的有限理性
物理与社会
2022-01-28 v1
摘要
有限理性是人类行为中的一个关键组成部分。它在疏散这一典型集体行为中起着关键作用，其中异质信息导致了理性选择的偏差。在本研究中，我们提出了一种深度学习框架，以提取描述疏散的元胞自动机(CA)模型中出现的定量偏差。训练良好的深度卷积神经网络(CNNs)从CA模型生成的多帧图像中准确预测理性因素。此外，应注意该机器的性能对对应于全局信息丢失的不完整图像具有鲁棒性。而且，该框架为我们提供了一个实验场，在其中可度量疏散中的理性，并且该方案也可推广到其他精心设计的虚拟实验。
引用
@article{arxiv.2106.05636,
title = {Measuring the rationality in evacuation behavior with deep learning},
author = {Huaidian Hou and Lingxiao Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.05636},
year = {2022}
}
备注
11 pages, 6 figures, and comments welcome