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J-GLOBAL ID：202002222550359516   整理番号：20A0821969

人間導入不確実性を持つ確率プログラミングを統合するためのエージェントベースシミュレーションフレームワークによる最適化【JST・京大機械翻訳】

An Optimization via Agent-based Simulation Framework to Integrate Stochastic Programming with Human Introduced Uncertainty

著者 (4件)： Ramshani Mohammad (The University of Tennessee,Industrial and Systems Engineering Department,Knoxville,TN,37996) ,  Li Xueping (The University of Tennessee,Industrial and Systems Engineering Department,Knoxville,TN,37996) ,  Khojandi Anahita (The University of Tennessee,Industrial and Systems Engineering Department,Knoxville,TN,37996) ,  Treffert Lorna (The University of Tennessee,Industrial and Systems Engineering Department,Knoxville,TN,37996)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： WSC  ページ： 809-818  発行年： 2019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： 不確実性はほとんどすべての実世界最適化問題において普遍的である。確率的プログラミングは,多くの異なる側面における実世界最適化問題の不確実性を捉えるために広く利用されてきた。しかし,これらのモデルは,システム内の相互作用によって導入された確率論を適切に捉えることが短く,あるいは人間やサブシステムを含む社会である。一方,エージェントベースモデリングは,システムの異なるメンバーまたは要素間の相互作用から生じるそのようなランダム性を効率的に扱うことができる。本研究では,エージェント間の相互作用だけでなくシステムパラメータの確率的性質による不確実性を許容するために,エージェントベースモデルを埋め込むことにより確率的プログラミング最適化のためのフレームワークを開発した。事例研究を提示して,提案したフレームワークの有効性を示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 確率論 ,  相互作用 ,  *最適化 ,  最適化問題 ,  有効性 ,  エージェントモデル ,  *確率的計画法 ,  事例研究 ,  *エージェント ,  *不確実性
準シソーラス用語： システムパラメータ ,  ランダム性 ,  エージェントベースモデリング ,  サブシステム ,  *エージェントシミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人間 ,  不確実性 ,  確率プログラミング ,  統合 ,  最適化