Resumen: Las simulaciones de movilidad urbana basadas en agentes tradicionales se basan en sistemas rígidos basados en reglas que no pueden capturar la complejidad, la adaptabilidad y la diversidad conductual característica de la toma de decisiones de viajes humanos. Los avances recientes en modelos de idiomas grandes y tecnología de agentes de IA ofrecen oportunidades para crear agentes con capacidades de razonamiento, memoria persistente y mecanismos de aprendizaje adaptativo. Proponemos Gatsim (simulación de transporte de agente generativo), un marco novedoso que aprovecha estos avances para crear agentes generativos con ricas características de comportamiento para la simulación de movilidad urbana. A diferencia de los enfoques convencionales, los agentes de Gatsim poseen diversos atributos socioeconómicos, estilos de vida individuales y preferencias en evolución que dan forma a sus decisiones de movilidad a través de sistemas de memoria psicológicamente informados, capacidades de uso de herramientas y mecanismos de aprendizaje de por vida. Las principales contribuciones de este estudio incluyen: (1) una arquitectura integral que combina un modelo de base de movilidad urbana con sistemas cognitivos de agentes y un entorno de simulación de transporte, (2) una implementación de prototipos completamente funcional y (3) validación sistemática que demuestra que los agentes generativos producen comportamientos de viaje creíbles. A través de procesos de reflexión diseñados, los agentes generativos en este estudio pueden transformar las experiencias de viaje específicas en ideas generalizadas, lo que permite una adaptación conductual realista a lo largo del tiempo con mecanismos especializados para la planificación de actividades y los comportamientos reactivos en tiempo real adaptados a los contextos de movilidad urbana. Los experimentos muestran que los agentes generativos se desempeñan competitivamente con los anotadores humanos en escenarios de movilidad al tiempo que producen naturalmente patrones de evolución de tráfico macroscópico. El código para el sistema prototipo se comparte en esta URL HTTPS.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 30 de junio de 2025.
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