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J-GLOBAL ID：201702285712384700   整理番号：17A0417112

農業エージェントベースシミュレーションのための個体群構築へのハイブリッドアプローチ【Powered by NICT】

A hybrid approach to population construction for agricultural agent-based simulation

著者 (5件)： Chen Peng (School of Informatics and Computing, Indiana University Bloomington) ,  Evans Tom (Department of Geography, Indiana University Bloomington) ,  Frisby Michael (Indiana Statistical Consulting Center, Indiana University Bloomington) ,  Izquierdo Eduardo (School of Informatics and Computing, Indiana University Bloomington) ,  Plale Beth (School of Informatics and Computing, Indiana University Bloomington)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： e-Science  ページ： 313-322  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エージェントベースモデル(ABM)は,それらの相互作用を通した創発現象を明らかにできる異種エージェントを表現するために,その能力のための強力なツールである。が起こること,ABMにおけるエージェントの集合はその不均一性を反映する実世界人口を正確にモデル化する必要がある。しかしあまり開発環境における人間行動を研究する場合に,実際の人口データの利用可能性は限られており,それは,実際の集団から直接エージェントの生成を不可能にしている。本論文では,このデータ不足に対処するためにハイブリッド法を提案した:最初の真の不均一性を保存し,調査とリモートセンシングデータセットに基づいた欠損特性を埋めるためにベースラインとして利用できる実際の人口データを利用,残りの未決定剤特性のために,実世界からの観測データに適合するモデルの複製妥当性を最適化できる値の集合を探索するために微生物遺伝的アルゴリズムを利用した。ザンビア農村部における農業意思決定プロセスのシミュレーションのための家庭用洗浄剤の合成集団の生成に適用した。結果は農民レジスタから生成された合成人口は周辺分布と調査データのランダム性を正確に反映できることを示した収穫後調査(PHS)でのシミュレーションした収量の分布と観察された収率の間の差を最小にすることができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 遺伝的アルゴリズム ,  *ハイブリッド方式 ,  *エージェント ,  ザンビア共和国 ,  人間行動 ,  エージェントモデル ,  最適化 ,  不均一性 ,  農業地区 ,  レジスタ ,  モデリング ,  *個体群 ,  農業従事者 ,  進化的計算 ,  改変
準シソーラス用語： 農民 ,  ランダム性 ,  *エージェントシミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 農業 ,  エージェントベースシミュレーション ,  個体群 ,  構築 ,  ハイブリッドアプローチ