《基于认知、多智能体和知识平台的有限理性决策建模》316页

与决策相关的活动，如自下而上和自上而下的策略制定、分析和规划，都将受益于基于计算机的模型的开发和应用，这些模型能够在当地环境中表现人类的时空社会行为。在努力了解和寻找减缓气候变化特定影响的方法时尤其如此，在这种情况下，此类模型需要包括相互影响的社会和生态要素。此类模型的开发和应用一直受到以下挑战的严重阻碍：设计行为以经验证据和理论为基础的智能体，以及测试智能体代表现实世界决策者行为的能力。本论文通过以下方法克服了这些挑战，从而提高了开发此类模型的能力： (a) 三个新框架，(b) 两种新方法，以及 (c) 两种新的开源建模工具。这三个新框架包括 (a) SOSIEL 框架，它为开发新一代认知、多智能体和基于知识的模型提供了一个有理论基础的蓝图，这些模型由具有认知架构的智能体组成； (b) 一个分析决策者有界理性的新框架，它为分析决策情境与决策者决策之间的关系提供了洞察力和便利；以及 (c) 一个分析人工智能体双重有界理性（DBR）的新框架，它对决策情境与人工智能体决策之间的关系做了同样的分析。这两种新方法包括 (a) 用于获取和操作决策知识的 SOSIEL 方法，它提高了我们为认知模型、多智能体模型和基于知识的模型获取、处理和表示决策知识的能力；以及 (b) 用于测试人工智能体表示人类决策能力的 DBR 方法。这两个开源建模工具包括 (a) SOSIEL 平台，这是一个基于认知、多智能体和知识的平台，用于模拟人类决策；以及 (b) 将该平台作为 SOSIEL 人类扩展（SHE）应用于现有的森林气候变化模型，即 LANDIS-II，以便分析人类与森林气候之间的共同进化互动。为了提供示例背景和知识获取指南，论文包括乌克兰喀尔巴阡山地区社会生态互动的案例研究，该地区目前正在应用 LANDIS-II 和 SHE。因此，本论文通过以下方式推动科学发展 (a) 为下一代基于认知、多智能体和知识的模型提供理论基础并展示其实施；(b) 为理解、分析和测试人工智能体代表人类决策的能力提供植根于心理学的新视角。