Fugu-MT 論文翻訳(概要): Parallel Bayesian Optimization of Agent-based Transportation Simulation

論文の概要: Parallel Bayesian Optimization of Agent-based Transportation Simulation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05041v1
Date: Mon, 11 Jul 2022 17:49:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-12 16:28:22.513753
Title: Parallel Bayesian Optimization of Agent-based Transportation Simulation
Title（参考訳）: エージェントベース輸送シミュレーションの並列ベイズ最適化
Authors: Kiran Chhatre, Sidney Feygin, Colin Sheppard, Rashid Waraich
Abstract要約: MATSimは、道路交通、公共交通、貨物輸送、地域避難など様々な分野に適用される、オープンソースの大規模エージェントベースの交通計画プロジェクトである。 BEAMシミュレーションのエージェントは、マルチノードロジットモデルに基づく「モード選択」の振る舞いを示す。そこで本研究では,自転車,車,歩行,車いす,車いす,車いす,車いす,車いす,車いす,車いす,車いす,車いす,車いすの8つのモードの選択について検討した。与えられたマルチイン・マルチアウト問題に対する高速収束を実現するために,早期停止規則付き並列ベイズ最適化法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4129225533930965
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: MATSim (Multi-Agent Transport Simulation Toolkit) is an open source large-scale agent-based transportation planning project applied to various areas like road transport, public transport, freight transport, regional evacuation, etc. BEAM (Behavior, Energy, Autonomy, and Mobility) framework extends MATSim to enable powerful and scalable analysis of urban transportation systems. The agents from the BEAM simulation exhibit 'mode choice' behavior based on multinomial logit model. In our study, we consider eight mode choices viz. bike, car, walk, ride hail, driving to transit, walking to transit, ride hail to transit, and ride hail pooling. The 'alternative specific constants' for each mode choice are critical hyperparameters in a configuration file related to a particular scenario under experimentation. We use the 'Urbansim-10k' BEAM scenario (with 10,000 population size) for all our experiments. Since these hyperparameters affect the simulation in complex ways, manual calibration methods are time consuming. We present a parallel Bayesian optimization method with early stopping rule to achieve fast convergence for the given multi-in-multi-out problem to its optimal configurations. Our model is based on an open source HpBandSter package. This approach combines hierarchy of several 1D Kernel Density Estimators (KDE) with a cheap evaluator (Hyperband, a single multidimensional KDE). Our model has also incorporated extrapolation based early stopping rule. With our model, we could achieve a 25% L1 norm for a large-scale BEAM simulation in fully autonomous manner. To the best of our knowledge, our work is the first of its kind applied to large-scale multi-agent transportation simulations. This work can be useful for surrogate modeling of scenarios with very large populations.
Abstract（参考訳）: MATSim (Multi-Agent Transport Simulation Toolkit) は、道路交通、公共交通、貨物輸送、地域避難など様々な分野に適用される、オープンソースの大規模エージェントベースの交通計画プロジェクトである。 BEAM(Behavior, Energy, Autonomy, and Mobility)フレームワークはMATSimを拡張し、都市交通システムの強力でスケーラブルな分析を可能にする。 BEAMシミュレーションのエージェントは、マルチノードロジットモデルに基づく「モード選択」の振る舞いを示す。本研究では,自転車,車,徒歩,乗用車,乗用車,乗用車,乗用車,乗用車,乗用車,乗用車プールの8つのモードについて検討した。各モード選択の'alternative specific constants'は、実験中の特定のシナリオに関連する設定ファイルの臨界ハイパーパラメータである。実験のすべてに'Urbansim-10k' BEAM のシナリオ(人口は10,000人)を使用します。これらのハイパーパラメータは複雑な方法でシミュレーションに影響を与えるため、手動キャリブレーション法は時間を要する。本稿では, 初期停止規則を持つ並列ベイズ最適化法を提案し, 最適構成に対するマルチインマルチアウト問題に対する高速収束を実現する。私たちのモデルはオープンソースのHpBandSterパッケージをベースにしています。このアプローチは、複数の1次元カーネル密度推定器 (KDE) の階層構造と安価な評価器 (Hyperband, a single multidimensional KDE) を組み合わせる。我々のモデルは外挿に基づく早期停止規則も取り入れている。本モデルにより,大規模BEAMシミュレーションの25%のL1ノルムを完全自律的に達成できる。我々の知る限りでは、我々の研究は大規模なマルチエージェント輸送シミュレーションに適用された最初のものである。この研究は、非常に大きな人口を持つシナリオのサロゲートモデリングに有用である。

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