論文の概要: Trajectory-oriented optimization of stochastic epidemiological models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03926v2
• Date: Mon, 24 Jul 2023 20:18:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-26 20:39:47.579156
• Title: Trajectory-oriented optimization of stochastic epidemiological models
• Title（参考訳）: 確率的疫学モデルの軌道指向最適化
• Authors: Arindam Fadikar, Mickael Binois, Nicholson Collier, Abby Stevens, Kok Ben Toh, Jonathan Ozik
• Abstract要約: 疫学モデルは下流のタスクの真理を正すために校正されなければならない。 我々は,トンプソンサンプリングに基づく最適化戦略とともに,ガウス過程(GP)のクラスを提案する。 この軌道指向最適化(TOO)アプローチは、経験的観測に近い実際の軌道を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Epidemiological models must be calibrated to ground truth for downstream tasks such as producing forward projections or running what-if scenarios. The meaning of calibration changes in case of a stochastic model since output from such a model is generally described via an ensemble or a distribution. Each member of the ensemble is usually mapped to a random number seed (explicitly or implicitly). With the goal of finding not only the input parameter settings but also the random seeds that are consistent with the ground truth, we propose a class of Gaussian process (GP) surrogates along with an optimization strategy based on Thompson sampling. This Trajectory Oriented Optimization (TOO) approach produces actual trajectories close to the empirical observations instead of a set of parameter settings where only the mean simulation behavior matches with the ground truth.
• Abstract（参考訳）: 疫学モデルでは、前方の投射やwhat-ifシナリオの実行など、下流のタスクの真理を判断するために調整する必要がある。 このようなモデルからの出力は一般にアンサンブルまたは分布を介して記述されるため、確率モデルの場合の校正の意味は変化する。 アンサンブルの各メンバーは、通常ランダム数シード(明示的または暗黙的に)にマッピングされる。 入力パラメータの設定だけでなく、基底的真理と一致するランダムな種を見つけることを目的として、トンプソンサンプリングに基づく最適化戦略とともに、ガウス過程(gp)のクラスを提案する。 この軌道指向最適化(TOO)アプローチは、平均シミュレーションの振る舞いが基底真実と一致するパラメータ設定のセットではなく、経験的観測に近い実際の軌道を生成する。

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