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J-GLOBAL ID：201902262977785646   整理番号：19A2227972

エージェントベースモデリングとシミュレーションのための適応パラメータ調整【JST・京大機械翻訳】

Adaptive parameter tuning for agent-based modeling and simulation

著者 (2件)： Korkmaz Tan Rabia (Department of Computer Engineering, Tekirdag Namik Kemal University, Turkey) ,  Bora Sebnem (Department of Computer Engineering, Ege University, Turkey)
資料名： Simulation  (Simulation)
巻： 95  号： 9  ページ： 771-796  発行年： 2019年 
JST資料番号： B0894A  ISSN： 0037-5497  CODEN： SIMUA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本研究の目的は,エージェントベースのモデリングとシミュレーション環境でモデル化された複雑なシステムのパラメータ調整問題を解決することであった。現実的な方法で目標挙動を実証するためには,パラメータの良好なセットが必要であるので,複雑なシステムをモデル化することは,大きなパラメータ空間を持つシステムに対して解決しなければならない最適化問題を構成する。本研究は,エージェントベースのモデルとシミュレーションのための3段階ハイブリッドパラメータチューニングアプローチを提示した。第一段階では,問題を定義した。第二段階において,パラメータ調整プロセスを以下のメタ発見的アルゴリズムを用いて実行した:遺伝的アルゴリズム,Fireflyアルゴリズム,粒子群最適化アルゴリズム,および人工的Beeコロニーアルゴリズム。第二段階で用いたメタ発見的アルゴリズムの臨界パラメータを,適応パラメータ調整法を用いて調整した。このように,新しいメタ発見的アルゴリズムを開発した。すなわち,適応遺伝的アルゴリズム,適応可能な粒子群最適化アルゴリズム,および適応人工的Beeコロニーアルゴリズムである。第3ステップでは,制御フェーズ,適応パラメータ調整法により得られたアルゴリズムパラメータ,およびメタ発見的アルゴリズムから得られたモデルのパラメータ値を,パラメータ調整プロセスを実行する開発ツールに手動で提供し,それらを試験した。最適化プロセスにおいて成功したメタ発見的アルゴリズムが最適結果に対して調整されたそれらの臨界パラメータによって使用されるとき,最良の結果が達成される。提案した手法を,捕食者-被食者モデル,Eight Queensモデル,およびFlow zombiesモデルを用いてテストし,結果を比較した。Copyright The Author(s) 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算機シミュレーション ,  位相 ,  *モデリング ,  臨界パラメータ ,  遺伝的アルゴリズム ,  *パラメータ ,  *シミュレーション ,  最適化問題 ,  アルゴリズム ,  *エージェント ,  モデル ,  最適化
準シソーラス用語： パラメータ値 ,  粒子群最適化 ,  発見的アルゴリズム ,  パラメータ空間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： エージェントベースモデリング ,  パラメータ調整 ,  メタ発見的アルゴリズム ,  適応メタヒューリスティックアルゴリズム

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 (4件)： エージェントベースモデリング ,  シミュレーション ,  適応 ,  パラメータ