Multi-fidelity metoder kombinerar billiga låg-fidelity simuleringar med dyra men highfidelity simuleringar för att producera en exakt modell av ett system av intresse till minimal kostnad. De har visat sig användbara i modellering av fysiska system och har tillämpats på tekniska problem som vingdesignoptimering. Under experimenten har det blivit allt vanligare att använda onlineplattformar, som Mekanisk Turk, för att utföra experiment med låg trohetsgrad för att samla in data om mänsklig prestanda på ett effektivt sätt. Ett bekymmer med dessa experiment är att de resultat som erhållits från online-miljön generaliserar dåligt till det faktiska området av intresse. För att ta itu med denna begränsning utökar vi traditionella multi-fidelity metoder för att göra det möjligt för oss att kombinera färre datapunkter från high-fidelity människa-in-the-loop experiment med riklig men mindre exakta data från låg-fidelity experiment för att producera exakta modeller av hur människor interagerar. Vi presenterar både modellbaserade och modellfria metoder och sammanfattar varje metods prediktiva prestanda under olika förhållanden.
Multi-fidelity modeller har använts i multi-agent sammanhang för att kombinera data från personer som utför uppgifter i olika simulatorer REF.
Predicting the behavior of interacting humans by fusing data from multiple sources
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}