論文の概要: Differentiable Agent-Based Simulation for Gradient-Guided Simulation-Based Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12476v1
• Date: Tue, 23 Mar 2021 11:58:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-24 13:40:07.754904
• Title: Differentiable Agent-Based Simulation for Gradient-Guided Simulation-Based Optimization
• Title（参考訳）: 微分可能なエージェントベースシミュレーションによる勾配誘導シミュレーションに基づく最適化
• Authors: Philipp Andelfinger
• Abstract要約: 勾配推定法は局所最適化に向けて最適化を行うのに利用できる。 高入力次元の信号タイミング最適化問題では、勾配に基づく手法の方がかなり優れた性能を示す。
• 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: Simulation-based optimization using agent-based models is typically carried out under the assumption that the gradient describing the sensitivity of the simulation output to the input cannot be evaluated directly. To still apply gradient-based optimization methods, which efficiently steer the optimization towards a local optimum, gradient estimation methods can be employed. However, many simulation runs are needed to obtain accurate estimates if the input dimension is large. Automatic differentiation (AD) is a family of techniques to compute gradients of general programs directly. Here, we explore the use of AD in the context of time-driven agent-based simulations. By substituting common discrete model elements such as conditional branching with smooth approximations, we obtain gradient information across discontinuities in the model logic. On the example of microscopic traffic models and an epidemics model, we study the fidelity and overhead of the differentiable models, as well as the convergence speed and solution quality achieved by gradient-based optimization compared to gradient-free methods. In traffic signal timing optimization problems with high input dimension, the gradient-based methods exhibit substantially superior performance. Finally, we demonstrate that the approach enables gradient-based training of neural network-controlled simulation entities embedded in the model logic.
• Abstract（参考訳）: エージェントベースモデルを用いたシミュレーションに基づく最適化は、入力に対するシミュレーション出力の感度を記述する勾配を直接評価できないという仮定の下で行われる。 局所最適への最適化を効率的に行うグラデーションベース最適化法を引き続き適用し、グラデーション推定法を適用できるようにする。 しかし、入力次元が大きい場合の正確な推定を得るためには、多くのシミュレーション実行が必要である。 自動微分(automatic differentiation, aad)は、一般プログラムの勾配を直接計算する手法である。 本稿では、時間駆動エージェントベースシミュレーションにおけるADの利用について検討する。 条件分岐などの一般的な離散モデル要素をスムーズな近似で置換することにより、モデル論理における不連続性にまたがる勾配情報を得る。 微視的交通モデルと疫病モデルの例において、微分可能なモデルの忠実度とオーバーヘッド、勾配に基づく最適化による収束速度と解の質を、勾配のない手法と比較して検討する。 高入力次元の信号タイミング最適化問題では、勾配に基づく手法の方がかなり優れた性能を示す。 最後に,モデル論理に埋め込まれたニューラルネットワーク制御シミュレーションエンティティの勾配に基づくトレーニングを可能にすることを実証する。

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