摘要
建模家庭层面的出行生成对需求预测和城市规划至关重要。现有研究多基于传统机器学习，缺乏行为理论与家庭内部互动动态。为此，本文提出 PEMANT 框架，首先结合行为理论构建个性化角色模型，将静态社会人口属性转化为包含态度、主观规范等要素的叙事档案；随后通过结构化两阶段多智能体对话及角色对齐控制机制，模拟真实的家庭出行决策协商过程。实验表明，该方法在多个数据集上均优于现有最先进基准。
AI 推荐理由
论文核心是通过多智能体协商进行家庭出行规划，提出 HA-CoPB 框架，属规划能力研究。
研究机构
Equal contribution, Department of Civil and Coastal Engineering, University of Florida, FL, US
Department of Civil and Coastal Engineering, University of Florida, FL, US
论文信息