祖先普韦布洛社会农业行为的因果因素的进化模型发现
摘要：进化模型发现：对影响个体决策过程的因果因素的重要性进行评估的框架，代理模型可以测试生成社会尺度现象的人类可解释的因果解释。我们研究了人工阿纳萨济模型中模拟的长屋峡谷祖辈普韦布洛人的寻找农田策略，并使用遗传编程和随机森林回归相结合的框架评估了在原始模型中没有考虑到的因果因素的重要性，这些因素被假设影响了决策过程。与原始模型相反，在农田选择中，除了距离接近，选择更高质量的土地和对社会存在的渴望更为重要。事实上，当代理在与先前失败的农田更远的地方选择农田时，模型性能得到改进。利用这些关于祖辈普韦布洛人社会农业行为的见解设计的农场选择策略显著提高了模型的准确性和稳健性。
作者：Chathika Gunaratne, Ivan Garibay, Nguyen Dang
论文ID：1802.00435
分类：Multiagent Systems
分类简称：cs.MA
提交时间：2019-08-21