通过融合多源数据预测交互人类的行为

多保真度方法将廉价的低保真度模拟与昂贵但高保真度的模拟相结合，以最小的成本生成感兴趣系统的精确模型。它们在物理系统建模中已被证明是有用的，并已应用于诸如机翼设计优化等工程问题。在人在环实验中，使用在线平台（如Mechanical Turk）运行低保真度实验以高效收集人类表现数据已变得越来越普遍。这些实验的一个担忧是，从在线环境获得的结果很难推广到实际感兴趣的领域。为了解决这一局限性，我们扩展了传统的多保真度方法，使我们能够将来自高保真度人在环实验的较少数据点与来自低保真度实验的丰富但不太准确的数据相结合，以生成人类如何交互的精确模型。我们提出了基于模型和无模型的方法，并总结了每种方法在不同条件下的预测性能。