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        基于關系與情緒演變的群體行為模擬方法研究
        
		
        
		
        《ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation》：Research of Crowd Behavior Simulation Methods Based on Relationships and Emotional Evolution
        
        
        
            
            【字體：
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            】
            
            時間：2026年03月01日
            來源：ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation
        
        
        
        
        
        
        	
        
            	
        編輯推薦：
        
                
        
                　　該研究提出整合LLM生成代理與BIM語義環境的框架，通過OCEAN人格模型和動態情緒模型驅動多智能體可信行為，實驗驗證了情感驅動的神經A*算法在非最優路徑規劃和自發社交行為中的有效性。
                
        
				
        
					
        
				
        
            
        
            
			
        
        
        
        
        　　
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        摘要
        摘要
        模擬可信的多智能體行為仍然是一個重大挑戰，尤其是在為智能體賦予內在動機和進行復雜、新興的社會互動的能力方面。本文提出了一個集成框架，通過將基于大型語言模型（LLM）的生成式智能體與豐富的語義環境和復雜的內部狀態模型相結合來應對這些挑戰。該框架利用來自建筑信息模型（BIM）的場景語義來促進智能體與環境之間的有意義互動，采用OCEAN人格模型來注入智能體的多樣性，并使用動態情感模型來驅動內部狀態的演變。引入了一種基于情感的神經A*算法，將這些內部狀態轉化為合理的、非最優的路徑選擇決策。實驗結果（包括定量分析和消融研究）表明，該框架能夠生成表現出（1）受動態情感狀態影響的人類式路徑選擇，以及（2）由持久記憶和反思機制驅動的新興社會行為的智能體。這項工作為創建更自主、更逼真的虛擬智能體以用于復雜模擬奠定了重要基礎。
        AI摘要
        AI生成的摘要（實驗結果）
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