論文の概要: Applying Evolutionary Metaheuristics for Parameter Estimation of Individual-Based Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12841v1
• Date: Sun, 24 May 2020 07:48:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 13:15:40.102484
• Title: Applying Evolutionary Metaheuristics for Parameter Estimation of Individual-Based Models
• Title（参考訳）: 進化的メタヒューリスティックスを適用した個人モデルパラメータ推定
• Authors: Antonio Prestes Garc\'ia and Alfonso Rodr\'iguez-Pat\'on
• Abstract要約: 本稿では,進化的手法を用いたパラメータ推定を簡略化するRパッケージであるEvoPERを紹介する。 本稿では,進化的手法を用いたパラメータ推定を簡略化するRパッケージであるEvoPERを紹介する。
• 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: Individual-based models are complex and they have usually an elevated number of input parameters which must be tuned for reproducing the observed population data or the experimental results as accurately as possible. Thus, one of the weakest points of this modelling approach lies on the fact that rarely the modeler has the enough information about the correct values or even the acceptable range for the input parameters. Consequently, several parameter combinations must be tried to find an acceptable set of input factors minimizing the deviations of simulated and the reference dataset. In practice, most of times, it is computationally unfeasible to traverse the complete search space trying all every possible combination to find the best of set of parameters. That is precisely an instance of a combinatorial problem which is suitable for being solved by metaheuristics and evolutionary computation techniques. In this work, we introduce EvoPER, an R package for simplifying the parameter estimation using evolutionary computation methods.
• Abstract（参考訳）: 個人ベースモデルは複雑であり、通常は、観測された人口データや実験結果を可能な限り正確に再現するために調整される必要がある入力パラメータが増加する。 したがって、このモデリングアプローチの最も弱い点の1つは、モデラーが正しい値や入力パラメータの許容範囲について十分な情報を持っていることが滅多にないという事実である。 その結果、シミュレートされたデータセットと参照データセットの偏差を最小限に抑えるために、いくつかのパラメータの組み合わせを試す必要がある。 実際、ほとんどの場合、完全な探索空間を横断することは計算上不可能であり、すべての可能な組み合わせを全て試して、最適なパラメータセットを見つける。 これは、メタヒューリスティックスや進化計算技術によって解決されるのに適した組合せ問題の一例である。 本稿では,進化的計算手法を用いたパラメータ推定を簡略化するRパッケージであるEvoPERを紹介する。

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