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Toward LLM-Agent-Based Modeling of Transportation Systems: A Conceptual Framework

Created by
  • Haebom

저자

Tianming Liu, Jirong Yang, Yafeng Yin

개요

본 논문은 교통 시스템 수요 모델링 및 시뮬레이션에서 기존 에이전트 기반 모델의 한계(행동의 현실성 및 자원 수요 제약)를 극복하기 위해, 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트를 활용한 새로운 프레임워크를 제안한다. LLM 에이전트는 에이전트로서의 필수 기능을 갖추고 있으며, 기존 모델의 한계를 극복할 가능성을 제공한다는 주장 하에, LLM 에이전트 기반 모델링 프레임워크는 인간 여행자의 의사결정 및 상호작용 과정을 밀접하게 재현하며, 병목 현상 설정에서 LLM 에이전트의 학습 및 조정을 보여주는 예시를 통해 의사결정 및 학습 행동에 대한 중요한 행동 기준을 충족할 수 있음을 보여준다. 향후 개선이 필요하지만, 교통 시스템 모델링 및 시뮬레이션을 개선할 잠재력이 있다고 주장한다.

시사점, 한계점

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시사점:
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LLM 기반 에이전트를 활용하여 기존 에이전트 기반 모델의 한계를 극복할 수 있는 새로운 프레임워크 제시.
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LLM 에이전트가 인간 여행자의 행동을 더욱 현실적으로 반영하여 교통 시스템 모델링의 정확성 향상 가능성 제시.
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병목 현상과 같은 복잡한 상황에서의 에이전트 학습 및 조정 가능성을 보여줌.
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한계점:
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LLM-agent 기반 모델링 프레임워크의 추가적인 개선이 필요함.
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제시된 프레임워크의 실제 적용 및 성능 평가에 대한 추가적인 연구 필요.
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LLM의 계산 비용 및 자원 소모에 대한 고려 필요.
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