Beräkningsmodeller av kognition ger ett gränssnitt för att koppla avancerade matematiska verktyg och metoder till empiriskt understödda teorier om beteende inom psykologi, kognitiv vetenskap och neurovetenskap. I den här artikeln överväger vi en beräkningsmodell för exempelbaserat lärande, implementerad i den kognitiva ACT-R-arkitekturen. Vi föreslår ett tillvägagångssätt för att erhålla matematiska omformuleringar av sådana kognitiva modeller som förbättrar deras beräkningsförmåga. För den väletablerade Sugar Factory dynamiska beslutsuppgiften genomför vi en simuleringsstudie för att analysera centrala modellparametrar. Vi visar hur matematiska optimeringsmetoder kan användas för att effektivt identifiera optimala parametervärden med avseende på olika optimeringsmål. Utöver dessa metodiska bidrag avslöjar vår analys känsligheten för just denna uppgift med avseende på initiala inställningar och ger nya insikter om hur genomsnittlig mänsklig prestation avviker från potentiell optimal prestanda. Vi avslutar med att diskutera möjliga utvidgningar av vår strategi samt framtida steg mot att tillämpa mer kraftfulla derivatbaserade optimeringsmetoder.
I REF används matematiska omformuleringar av ACT-R-modeller för parameteroptimering genom matematisk optimeringsteknik.
Applying Mathematical Optimization Methods to an ACT-R Instance-Based Learning Model
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}