使用马尔可夫链采样的基于代理模型的数据同化
摘要：用马尔可夫链蒙特卡洛(Markov-Chain-Monte-Carlo)方法生成一种算法，以在给定一组可能嘈杂、合并和不完整的系统观测的情况下，在一段时间内产生代理模型的参数和轨迹的样本。这可以直接使用，也可以作为数据同化循环或顺序MCMC算法的一部分。我们的算法适用于时间步进的有限状态、有限行为代理模型。虽然我们讨论了消除这一限制的方法，但目前所呈现的算法只适用于具有几个字节内部状态的代理。我们通过与基于代理的空间捕食者-猎物模型进行数据同化来展示该算法。
作者：Daniel Tang and Nick Malleson
论文ID：2205.01616
分类：Multiagent Systems
分类简称：cs.MA
提交时间：2022-05-04