論文の概要: Using Machine Learning to Emulate Agent-Based Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02077v2
• Date: Sat, 24 Jul 2021 16:04:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 14:33:32.879652
• Title: Using Machine Learning to Emulate Agent-Based Simulations
• Title（参考訳）: エージェントベースのシミュレーションをエミュレートする機械学習
• Authors: Claudio Angione, Eric Silverman, Elisabeth Yaneske
• Abstract要約: エージェントベースモデル(ABM)解析に用いる統計エミュレータとして,複数の機械学習手法の性能評価を行った。 エージェントベースのモデリングは、モデルに対するより堅牢な感度解析を容易にするため、エミュレーションに機械学習を用いる利点がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this proof-of-concept work, we evaluate the performance of multiple machine-learning methods as statistical emulators for use in the analysis of agent-based models (ABMs). Analysing ABM outputs can be challenging, as the relationships between input parameters can be non-linear or even chaotic even in relatively simple models, and each model run can require significant CPU time. Statistical emulation, in which a statistical model of the ABM is constructed to facilitate detailed model analyses, has been proposed as an alternative to computationally costly Monte Carlo methods. Here we compare multiple machine-learning methods for ABM emulation in order to determine the approaches best suited to emulating the complex behaviour of ABMs. Our results suggest that, in most scenarios, artificial neural networks (ANNs) and gradient-boosted trees outperform Gaussian process emulators, currently the most commonly used method for the emulation of complex computational models. ANNs produced the most accurate model replications in scenarios with high numbers of model runs, although training times were longer than the other methods. We propose that agent-based modelling would benefit from using machine-learning methods for emulation, as this can facilitate more robust sensitivity analyses for the models while also reducing CPU time consumption when calibrating and analysing the simulation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,エージェントベースモデル (ABM) の解析に用いる統計的エミュレータとして,複数の機械学習手法の性能を評価する。 ABM出力の分析は、比較的単純なモデルでも入力パラメータ間の関係が非線形あるいはカオスであり、各モデルの実行にはCPU時間を要するため、難しい場合がある。 ABMの統計モデルを構築して詳細なモデル解析を容易にする統計的エミュレーションが,計算コストの高いモンテカルロ法に代わるものとして提案されている。 本稿では、ABMエミュレーションのための複数の機械学習手法を比較し、ABMの複雑な動作をエミュレートするのに最適なアプローチを決定する。 以上の結果から, 人工ニューラルネットワーク(ANN)と勾配木は, 複雑な計算モデルのエミュレーションにおいて, ガウス過程エミュレータよりも優れていることが示唆された。 ANNは、トレーニング時間は他の方法よりも長かったが、多数のモデル実行を伴うシナリオで最も正確なモデルレプリケーションを生成した。 エージェントベースのモデリングは、モデルに対するより堅牢な感度解析を容易にするとともに、シミュレーションの校正と解析の際のCPU使用時間を削減できるため、エミュレーションに機械学習を用いる利点がある。

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