論文の概要: BB_Evac: Fast Location-Sensitive Behavior-Based Building Evacuation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.08114v1
• Date: Wed, 19 Feb 2020 11:34:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 13:53:59.078659
• Title: BB_Evac: Fast Location-Sensitive Behavior-Based Building Evacuation
• Title（参考訳）: BB_Evac: 高速位置感性行動に基づくビル避難
• Authors: Subhra Mazumdar, Arindam Pal, Francesco Parisi, V.S. Subrahmanian
• Abstract要約: 行動に基づく避難問題(BBEP)の形式的定義を提案する。 このような振る舞いを表現するために,特定の形態の制約が利用できることを示す。 BBEPはBB_IPと呼ばれる整数プログラムで正確に解くことができ、BB_Evacと呼ばれるより高速なアルゴリズムで不正確に解けることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.83986951030334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Past work on evacuation planning assumes that evacuees will follow instructions -- however, there is ample evidence that this is not the case. While some people will follow instructions, others will follow their own desires. In this paper, we present a formal definition of a behavior-based evacuation problem (BBEP) in which a human behavior model is taken into account when planning an evacuation. We show that a specific form of constraints can be used to express such behaviors. We show that BBEPs can be solved exactly via an integer program called BB_IP, and inexactly by a much faster algorithm that we call BB_Evac. We conducted a detailed experimental evaluation of both algorithms applied to buildings (though in principle the algorithms can be applied to any graphs) and show that the latter is an order of magnitude faster than BB_IP while producing results that are almost as good on one real-world building graph and as well as on several synthetically generated graphs.
• Abstract（参考訳）: 避難計画に関する過去の研究は、避難民が指示に従うと仮定している。 指示に従う人もいれば、自身の欲求に従う人もいる。 本稿では,避難計画において,人間の行動モデルを考慮した行動ベース避難問題(BBEP)の形式的定義を提案する。 このような振る舞いを表現するために,特定の形態の制約が利用できることを示す。 BBEPはBB_IPと呼ばれる整数プログラムで正確に解くことができ、BB_Evacと呼ばれるより高速なアルゴリズムで不正確に解けることを示す。 建物に適用されるアルゴリズム(原則としてどのグラフにも適用できる)の詳細な実験的評価を行い、後者がBB_IPよりも桁違いに高速であることを示すとともに、実世界の建物グラフと複数の合成グラフでほぼ同等な結果が得られることを示した。

関連論文リスト

• Parameterized Projected Bellman Operator [64.129598593852]
  近似値反復(英: Approximate value iteration, AVI)は、強化学習(RL)のためのアルゴリズムの一群である。 本稿ではベルマン作用素の近似版を学習する新しい代替手法を提案する。 逐次決定問題に対するPBO学習のための最適化問題を定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-20T09:33:16Z)
• Efficient Computation of Counterfactual Bounds [44.4263314637532]
  我々は,構造因果モデルのサブクラスにおけるクレダルネットのアルゴリズムを用いて,正確な反ファクト境界を計算する。 近似の精度を信頼性のある間隔で評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T07:59:47Z)
• IBBT: Informed Batch Belief Trees for Motion Planning Under Uncertainty [15.472200104646447]
  本研究では,動作計画と不確実性検出のためのIBBTアルゴリズムを提案する。 IBBTは、バッチ状態サンプリング、名目上の軌道構築、計算、およびグラフ上の探索の間でインターリーブし、信念空間の運動計画を見つける。 IBBTは非自明な動作計画を発見し,従来の類似手法と比較して高速であることを確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-21T14:31:19Z)
• CeFlow: A Robust and Efficient Counterfactual Explanation Framework for Tabular Data using Normalizing Flows [11.108866104714627]
  対実的説明は、望ましい結果を達成するためにサンプルの摂動を生成する解釈可能な機械学習の一形態である。 可変オートエンコーダ (VAE) を用いて実現可能な改善を実現するために, 最先端の対実的説明法を提案する。 我々は,連続的特徴と分類的特徴の混合型に対して正規化フローを利用する,堅牢で効率的な対実的説明フレームワークであるCeFlowを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-26T09:51:04Z)
• Semi-Supervised Approach for Early Stuck Sign Detection in Drilling Operations [0.0]
  本稿では,実時間停止管予測手法を提案する。 掘削データの挙動が通常の掘削作業から逸脱した場合に,定着管の早期の兆候が明らかになる。 実掘削データから抽出した正規掘削データに基づいて, オートエンコーダと変分オートエンコーダに基づく複数のモデルを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-22T04:02:50Z)
• Graph Signal Sampling for Inductive One-Bit Matrix Completion: a Closed-form Solution [112.3443939502313]
  グラフ信号解析と処理の利点を享受する統合グラフ信号サンプリングフレームワークを提案する。 キーとなる考え方は、各ユーザのアイテムのレーティングをアイテムイットグラフの頂点上の関数(信号)に変換することである。 オンライン設定では、グラフフーリエ領域における連続ランダムガウス雑音を考慮したベイズ拡張(BGS-IMC)を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-08T08:17:43Z)
• Complex Event Forecasting with Prediction Suffix Trees: Extended Technical Report [70.7321040534471]
  複合イベント認識(CER)システムは、イベントのリアルタイムストリーム上のパターンを"即時"検出する能力によって、過去20年間に人気が高まっている。 このような現象が実際にCERエンジンによって検出される前に、パターンがいつ発生するかを予測する方法が不足している。 複雑なイベント予測の問題に対処しようとする形式的なフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-01T09:52:31Z)
• Self Normalizing Flows [65.73510214694987]
  本稿では,各層における学習された近似逆数により,勾配の高価な項を置き換えることで,フローの正規化を訓練するための柔軟なフレームワークを提案する。 これにより、各レイヤの正確な更新の計算複雑性が$mathcalO(D3)$から$mathcalO(D2)$に削減される。 実験により,これらのモデルは非常に安定であり,正確な勾配値と類似したデータ可能性値に最適化可能であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-14T09:51:51Z)
• Activation Relaxation: A Local Dynamical Approximation to Backpropagation in the Brain [62.997667081978825]
  活性化緩和(AR)は、バックプロパゲーション勾配を力学系の平衡点として構成することで動機付けられる。 我々のアルゴリズムは、正しいバックプロパゲーション勾配に迅速かつ堅牢に収束し、単一のタイプの計算単位しか必要とせず、任意の計算グラフで操作できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-11T11:56:34Z)
• Congestion-aware Evacuation Routing using Augmented Reality Devices [96.68280427555808]
  複数の目的地間でリアルタイムに個別の避難経路を生成する屋内避難のための渋滞対応ルーティングソリューションを提案する。 建物内の混雑分布をモデル化するために、ユーザエンド拡張現実(AR)デバイスから避難者の位置を集約して、オンザフライで取得した人口密度マップを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-25T22:54:35Z)
• Coping With Simulators That Don't Always Return [15.980496707498535]
  特定の入力に対して返却できない決定論的シミュレータにプロセスノイズを加えることで生じる非効率性について検討する。 本研究では,シミュレータが高い確率で成功するような摂動を提案するために,条件付き正規化フローのトレーニング方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-28T23:05:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。