Методологическая и операциональная модель мультиагентного моделирования полисубъектных человеческих систем и их реконфигурации при непредвиденных событиях в конфликтных ситуациях VX-47 Модуль 2
Опубликовал: Paz Vasquez
Бесплатный доступ
Аннотация VX-47 Модуль 2 представляет методологическую и операциональную модель полисубъектного мультиагентного моделирования динамических человеческих систем в конфликтных ситуациях. Её механизм связывает обновление субъективных представлений и взаимных атрибуций с поведенческой и реляционной реконфигурацией при непредвиденных событиях. Центральнаяоперация, названная последовательным инстанцированием перспектив, реконструирует каждого участника исходя из его информационного горизонта, ассоциаций, аффективных переживаний, самовосприятия, метаперцепций и осознаваемых возможностей действия. Накопительная интеграция соотносит эти частичные реконструкции с историей эпизода, направленными связями и фактическими условиями осуществления действий. Контингентность определяется относительно ситуативных ожиданий; её учёт допускает изменения, сохранение прежних состояний, ветвление и расширение репертуара представлений. Спецификация разграничивает эволюцию локального состояния, трансформацию режима реагирования и пересмотр аналитической реконструкции. Правила задают предпосылки, разрешённые операции чтения, условия активации, последующие состояния и основания, а битемпоральный регистр отделяет развитие эпизода от пересмотра знаний о нём. Три документированных примера иллюстрируют переосмысление признания в ходе переговоров, инверсию семейного союза и частичную циркуляцию информации в групповом взаимодействии. Методологический вклад M2 состоит в объединении реконструкции субъектных перспектив, мультиагентного обновления, эпистемико-реляционной реконфигурации и проверки в ходе расследования в единую прослеживаемую процедуру. Два вычислительных микропримера проверяют операции различения и обновления в явно заданных границах. Независимая оценка предусматривает раскрытие заранее зарезервированных данных, общие возможности принятия решений и раздельное измерение точности реконструкции субъектных перспектив, различающей способности, полноты охвата и затрат.
Короткий адрес: https://sciup.org/13011931
IDS: 13011931 | DOI: 10.52812348314
Фрагмент статьи Методологическая и операциональная модель мультиагентного моделирования полисубъектных человеческих систем и их реконфигурации при непредвиденных событиях в конфликтных ситуациях VX-47 Модуль 2
3.5 Информационные границы и материальное осуществление
Формальная композиция различает четыре функции. Π проецирует события на локальные входы
посредством каналов и получения. Λ представляет соматические влияния через явные
причинные правила. Φ обновляет субъективные состояния и порождает попытки действия aᵢ и
коммуникативные сообщения uᵢ из горизонта участника. Ψ соотносит эти выходы с
фактическими условиями и порождает осуществлённые действия и последующие состояния
материальной и реляционной среды. Разграничение фиксирует, какая информация используется
при выработке решения и какое условие воздействует на тело или осуществление действия.
z ∈ Π H(s, e ); σi ∈ Λi (wi, Xi, Δt)
( X ′i,ai,ui) ∈ Φi
( Xi,hi,zi,σi, Δt)w′ ∈ Ψ H(w ,(ai),(ui), e , Δt)
В этих отношениях s объединяет фактическую среду w, локальные состояния и документальные
основания; e обозначает новое поступление, а Δt — релевантный интервал. Физиологическое
состояние wᵢ действует через Λᵢ и порождает σᵢ. При выработке решения Φᵢ обращается к Xᵢ, hᵢ,
zᵢ и σᵢ; досье обосновывает эти атрибуции с аналитической позиции. Скрытое материальное
свойство участвует в Ψ, а его субъективное представление — в Φ. Введение
пропозиционального содержания требует собственного локального семантического пути.
Эта дисциплина порождает формально проверяемое свойство: два выполнения с одинаковыми
разрешёнными аргументами и правилами дают одно и то же множество локальных состояний и
попыток действия, даже если глобальное досье различается. Скрытое материальное ограничение
может изменить последующее осуществление. Свойство выводится из равенства входов и
композиции операторов; его применение требует проверки принадлежности, происхождения и
фактически прочитанных данных. Стенд IL-02 проверяет получение информации и
осуществимость в специфицированных условиях.
Список литературы Методологическая и операциональная модель мультиагентного моделирования полисубъектных человеческих систем и их реконфигурации при непредвиденных событиях в конфликтных ситуациях VX-47 Модуль 2
- Bex, F. J., van Koppen, P. J., Prakken, H., & Verheij, B. (2010). A hybrid formal theory of arguments, stories and
- criminal evidence. Artificial Intelligence and Law, 18(2), 123–152. https://doi.org/10.1007/s10506-010-9092-x
- Birdwhistell, R. L. (1970). Kinesics and context: Essays on body motion communication. University of Pennsylvania
- Press. https://www.pennpress.org/9780812210125/kinesics-and-context/
- Carlson, E. N., Vazire, S., & Furr, R. M. (2011). Meta-insight: Do people really know how others see them? Journal
- of Personality and Social Psychology, 101(4), 831–846. https://doi.org/10.1037/a0024297
- CASOS–IDeaS, Carnegie Mellon University. (2026). Construct-API [Институциональный репозиторий; дата
- обращения: 19 октября 2026 года]. https://github.com/CASOS-IDeaS-CMU/Construct-API
- de Kleer, J. (1986). An assumption-based TMS. Artificial Intelligence, 28(2), 127–162. https://doi.org/10.1016/0004-
- 3702(86)90080-9
- Dipple, S., Murdock, I., & Carley, K. M. (2024). Construct user guide (Technical Report CMU-S3D-24-105). Carnegie
- Mellon University. https://www.cmu.edu/casos-center/publications/cmu-s3d-24-105.pdf
- Ejbye-Ernst, P., Lindegaard, M. R., & Bernasco, W. (2022). How to stop a fight: A qualitative video analysis of how
- third-parties de-escalate real-life interpersonal conflicts in public. Psychology of Violence, 12(2), 84–94.
- https://doi.org/10.1037/vio0000410
- Eyal, T., Steffel, M., & Epley, N. (2018). Perspective mistaking: Accurately understanding the mind of another requires
- getting perspective, not taking perspective. Journal of Personality and Social Psychology, 114(4), 547–571.
- https://doi.org/10.1037/pspa0000115
- Fonoberova, M., Fonoberov, V. A., Mezić, I., Mezić, J., & Brantingham, P. J. (2012). Nonlinear dynamics of crime
- and violence in urban settings. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 15(1), 2.
- https://doi.org/10.18564/jasss.1921
- Gelman, A., & Shalizi, C. R. (2013). Philosophy and the practice of Bayesian statistics. British Journal of Mathematical
- and Statistical Psychology, 66(1), 8–38. https://doi.org/10.1111/j.2044-8317.2011.02037.x
- Gmytrasiewicz, P. J., & Doshi, P. (2005). A framework for sequential planning in multi-agent settings. Journal of
- Artificial Intelligence Research, 24, 49–79. https://doi.org/10.1613/jair.1579
- Grünwald, P., & van Ommen, T. (2017). Inconsistency of Bayesian inference for misspecified linear models, and a
- proposal for repairing it. Bayesian Analysis, 12(4), 1069–1103. https://doi.org/10.1214/17-BA1085
- Hall, E. T. (1963). A system for the notation of proxemic behavior. American Anthropologist, 65(5), 1003–1026.
- https://doi.org/10.1525/aa.1963.65.5.02a00020
- Halpern, J. Y., & Rêgo, L. C. (2013). Reasoning about knowledge of unawareness revisited. Mathematical Social
- Sciences, 65(2), 73–84. https://doi.org/10.1016/j.mathsocsci.2012.08.003
- Harbers, M., Van den Bosch, K., & Meyer, J.-J. (2012). Modeling agents with a theory of mind: Theory–theory versus
- simulation theory. Web Intelligence and Agent Systems, 10(3), 331–343. https://doi.org/10.3233/WIA-2012-0250
- Ickes, W., Stinson, L., Bissonnette, V., & Garcia, S. (1990). Naturalistic social cognition: Empathic accuracy in mixedsex dyads. Journal of Personality and Social Psychology, 59(4), 730–742. https://doi.org/10.1037/0022-
- 3514.59.4.730
- Kaminsky, A. M., Ponomarev, S. B., & Ponomarev, D. S. (2022). Prospects of modeling methods application in
- developing strategies for counteracting the inmate subculture expansion in the penitentiary system. Bulletin of
- Udmurt University. Series Economics and Law, 32(1), 137–142. https://doi.org/10.35634/2412-9593-2022-32-1-
- 137-142
- Kendrick, K. H., Holler, J., & Levinson, S. C. (2023). Turn-taking in human face-to-face interaction is multimodal:
- Gaze direction and manual gestures aid the coordination of turn transitions. Philosophical Transactions of the
- Royal Society B, 378(1875), 20210473. https://doi.org/10.1098/rstb.2021.0473
- Lakens, D. (2022). Sample size justification. Collabra: Psychology, 8(1), 33267.
- https://doi.org/10.1525/collabra.33267
- Lepskiy, V. (2018). Evolution of cybernetics: Philosophical and methodological analysis. Kybernetes, 47(2), 249–261.
- https://doi.org/10.1108/K-03-2017-0120
- Lindegaard, M. R., de Vries, T. D., & Bernasco, W. (2018). Patterns of force, sequences of resistance: Revisiting
- Luckenbill with robberies caught on camera. Deviant Behavior, 39(4), 421–436.
- https://doi.org/10.1080/01639625.2017.1407100
- Lindegaard, M. R., Liebst, L. S., Philpot, R., Levine, M., & Bernasco, W. (2022). Does danger level affect bystander
- intervention in real-life conflicts? Evidence from CCTV footage. Social Psychological and Personality Science,
- 13(4), 795–802. https://doi.org/10.1177/19485506211042683
- Mischel, W., & Shoda, Y. (1995). A cognitive-affective system theory of personality: Reconceptualizing situations,
- dispositions, dynamics, and invariance in personality structure. Psychological Review, 102(2), 246–268.
- https://doi.org/10.1037/0033-295X.102.2.246
- Molenaar, P. C. M. (2004). A manifesto on psychology as idiographic science: Bringing the person back into scientific
- psychology, this time forever. Measurement: Interdisciplinary Research and Perspectives, 2(4), 201–218.
- https://doi.org/10.1207/s15366359mea0204_1
- Molineaux, M., & Aha, D. W. (2014). Learning unknown event models. Proceedings of the AAAI Conference on
- Artificial Intelligence. https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/download/8751/8610
- Nisbett, R. E., & Wilson, T. D. (1977). Telling more than we can know: Verbal reports on mental processes.
- Psychological Review, 84(3), 231–259. https://doi.org/10.1037/0033-295X.84.3.231
- Rao, A. S., & Georgeff, M. P. (1995). BDI agents: From theory to practice. Proceedings of the First International
- Conference on Multi-Agent Systems, 312–319. https://cdn.aaai.org/ICMAS/1995/ICMAS95-042.pdf
- Sarkadi, Ș., Panisson, A. R., Bordini, R. H., McBurney, P., Parsons, S., & Chapman, M. (2019). Modelling deception
- using theory of mind in multi-agent systems. AI Communications, 32(4), 287–302.
- https://doi.org/10.3233/AIC-190615
- Scherer, K. R. (2009). Emotions are emergent processes: They require a dynamic computational architecture.
- Philosophical Transactions of the Royal Society B, 364(1535), 3459–3474. https://doi.org/10.1098/rstb.2009.0141
- Short, M. B., Bertozzi, A. L., & Brantingham, P. J. (2010). Nonlinear patterns in urban crime: Hotspots, bifurcations,
- and suppression. SIAM Journal on Applied Dynamical Systems, 9(2), 462–483.
- https://doi.org/10.1137/090759069
- Shum, M., Kleiman-Weiner, M., Littman, M. L., & Tenenbaum, J. B. (2019). Theory of Minds: Understanding
- behavior in groups through inverse planning. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence,
- 33(1), 6163–6170. https://doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33016163
- Snodgrass, R., & Ahn, I. (1986). Temporal databases. Computer, 19(9), 35–42.
- https://doi.org/10.1109/MC.1986.1663327
- Soares, P., Pyarelal, A., & Barnard, K. (2023). Probabilistic modeling of human teams to infer false beliefs [Препринт,
- arXiv:2310.12929v1]. https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.12929
- Soares, P., Pyarelal, A., Krishnaswamy, M., Butler, E., & Barnard, K. (2024). Probabilistic modeling of interpersonal
- coordination processes. Proceedings of Machine Learning Research, 235, 45906–45921.
- https://proceedings.mlr.press/v235/soares24a.html
- Thornberry, T. P. (1987). Toward an interactional theory of delinquency. Criminology, 25(4), 863–892.
- https://doi.org/10.1111/j.1745-9125.1987.tb00823.x
- Tversky, A., & Kahneman, D. (1974). Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. Science, 185(4157), 1124–
- 1131. https://doi.org/10.1126/science.185.4157.1124
- van Ditmarsch, H., van der Hoek, W., & Kooi, B. (2007). Dynamic epistemic logic. Springer.
- https://doi.org/10.1007/978-1-4020-5839-4
- VX47. (2026). A methodological-operational model for investigative reorientation and criminal behavior modeling
- through the retrospective extraction of expert intuition (Version 1). Zenodo.
- https://doi.org/10.5281/zenodo.23098079
- Walters, G. D. (1999). Crime and chaos: Applying nonlinear dynamic principles to problems in criminology.
- International Journal of Offender Therapy and Comparative Criminology, 43(2), 134–153.
- https://doi.org/10.1177/0306624X99432002
- Yu, Q., Wen, X., & Liu, Y. (2013). Multi-agent epistemic explanatory diagnosis via reasoning about actions.
- Proceedings of the Twenty-Third International Joint Conference on Artificial Intelligence, 1183–1190.
- https://www.ijcai.org/Proceedings/13/Papers/178.pdf
- Zhang, Z., Jin, C., Jia, M. Y., Zhang, S., & Shu, T. (2026). AutoToM: Scaling model-based mental inference via
- automated agent modeling. NeurIPS 2025; рукопись arXiv:2502.15676v3, 14 января 2026 года.
- https://arxiv.org/abs/2502.15676v3
