論文の概要: Evolutionary Time-Use Optimization for Improving Children's Health Outcomes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11505v1
• Date: Thu, 23 Jun 2022 07:06:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-26 12:53:40.958404
• Title: Evolutionary Time-Use Optimization for Improving Children's Health Outcomes
• Title（参考訳）: 子どもの健康改善のための進化的時間利用最適化
• Authors: Yue Xie, Aneta Neumann, Ty Stanford, Charlotte Lund Rasmussen, Dorothea Dumuid, Frank Neumann
• Abstract要約: 時間利用を最適化することで、進化的アルゴリズムが健康と幸福を促進する方法を示す。 人口をベースとした子どもコホートのデータに基づいて、健康状態を説明するフィットネス機能を設計し、実行可能な時間計画の制約を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.896081641564392
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: How someone allocates their time is important to their health and well-being. In this paper, we show how evolutionary algorithms can be used to promote health and well-being by optimizing time usage. Based on data from a large population-based child cohort, we design fitness functions to explain health outcomes and introduce constraints for viable time plans. We then investigate the performance of evolutionary algorithms to optimize time use for four individual health outcomes with hypothetical children with different day structures. As the four health outcomes are competing for time allocations, we study how to optimize multiple health outcomes simultaneously in the form of a multi-objective optimization problem. We optimize one-week time-use plans using evolutionary multi-objective algorithms and point out the trade-offs achievable with respect to different health outcomes.
• Abstract（参考訳）: 誰かがどのように時間を割くかは、健康と幸福のために重要です。 本稿では,時間利用の最適化による健康と幸福の促進に,進化的アルゴリズムがいかに役立つかを示す。 人口をベースとした子どもコホートのデータに基づいて、健康状態を説明するフィットネス機能を設計し、実行可能な時間計画の制約を導入する。 次に,異なる日構造を持つ仮説的子どもの4つの健康結果に対する時間的利用を最適化するための進化的アルゴリズムの性能について検討した。 4つの健康結果が時間割当を競う中、多目的最適化問題の形で複数の健康結果の同時最適化方法について検討する。 進化的多目的アルゴリズムを用いて1週間の時間利用計画を最適化し、異なる健康結果に関して達成可能なトレードオフを指摘する。

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