論文の概要: Optimization of High-dimensional Simulation Models Using Synthetic Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.02781v1
- Date: Sun, 6 Sep 2020 17:21:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-03 11:19:25.274486
- Title: Optimization of High-dimensional Simulation Models Using Synthetic Data
- Title(参考訳): 合成データを用いた高次元シミュレーションモデルの最適化
- Authors: Thomas Bartz-Beielstein, Eva Bartz, Frederik Rehbach, Olaf Mersmann
- Abstract要約: 本稿では,シミュレーションパラメータに対する可算区間の仕様のみを必要とするBuBシミュレータを提案する。
詳細な統計分析を行うことができ、最も重要なモデルパラメータについて深い洞察を得ることができる。
この研究は、新型コロナウイルスのパンデミックによって引き起こされる困難について明確に取り上げている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.1529342790344802
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Simulation models are valuable tools for resource usage estimation and
capacity planning. In many situations, reliable data is not available. We
introduce the BuB simulator, which requires only the specification of plausible
intervals for the simulation parameters. By performing a surrogate-model based
optimization, improved simulation model parameters can be determined.
Furthermore, a detailed statistical analysis can be performed, which allows
deep insights into the most important model parameters and their interactions.
This information can be used to screen the parameters that should be further
investigated. To exemplify our approach, a capacity and resource planning task
for a hospital was simulated and optimized. The study explicitly covers
difficulties caused by the COVID-19 pandemic. It can be shown, that even if
only limited real-world data is available, the BuB simulator can be
beneficially used to consider worst- and best-case scenarios. The BuB simulator
can be extended in many ways, e.g., by adding further resources (personal
protection equipment, staff, pharmaceuticals) or by specifying several cohorts
(based on age, health status, etc.).
Keywords: Synthetic data, discrete-event simulation, surrogate-model-based
optimization, COVID-19, machine learning, artificial intelligence, hospital
resource planning, prediction tool, capacity planning.
- Abstract(参考訳): シミュレーションモデルは、リソース使用量の推定とキャパシティ計画に有用なツールである。
多くの場合、信頼できるデータは利用できない。
本稿では,シミュレーションパラメータに対する可算区間の仕様のみを必要とするBuBシミュレータを提案する。
代理モデルに基づく最適化を行うことで、改良されたシミュレーションモデルパラメータを決定することができる。
さらに、最も重要なモデルパラメータとその相互作用の深い洞察を可能にする詳細な統計分析を行うこともできる。
この情報は、さらに調査すべきパラメータのスクリーニングに使用することができる。
当社のアプローチを実証するために,病院の容量と資源計画タスクをシミュレートし,最適化した。
この研究は、新型コロナウイルスのパンデミックによる困難について明確に取り上げている。
たとえ限られた実世界のデータしか利用できないとしても、BuBシミュレータは最悪のシナリオやベストケースのシナリオを考えるのに役立ちます。
BuBシミュレータは、例えば、追加のリソース(個人の保護装置、スタッフ、医薬品)を追加したり、いくつかのコホート(年齢、健康状態など)を指定することで、様々な方法で拡張することができる。
キーワード: 合成データ、離散イベントシミュレーション、代理モデルに基づく最適化、COVID-19、機械学習、人工知能、病院のリソース計画、予測ツール、キャパシティ計画。
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