論文の概要: Some challenges of calibrating differentiable agent-based models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01085v1
- Date: Mon, 3 Jul 2023 15:07:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-05 12:28:34.620672
- Title: Some challenges of calibrating differentiable agent-based models
- Title(参考訳): 微分可能なエージェントベースモデルのキャリブレーションの課題
- Authors: Arnau Quera-Bofarull, Joel Dyer, Anisoara Calinescu, Michael
Wooldridge
- Abstract要約: エージェントベースモデル(ABM)は複雑なシステムのモデリングと推論に有望なアプローチである。
それらの応用は、その複雑さ、離散的性質、パラメータ推論と最適化タスクの実行の難しさによって妨げられている。
- 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: Agent-based models (ABMs) are a promising approach to modelling and reasoning
about complex systems, yet their application in practice is impeded by their
complexity, discrete nature, and the difficulty of performing parameter
inference and optimisation tasks. This in turn has sparked interest in the
construction of differentiable ABMs as a strategy for combatting these
difficulties, yet a number of challenges remain. In this paper, we discuss and
present experiments that highlight some of these challenges, along with
potential solutions.
- Abstract(参考訳): エージェントベースモデル(abms)は複雑なシステムのモデリングと推論に有望なアプローチであるが、実際にはその複雑性、離散的性質、パラメータ推論や最適化タスクの実行が困難である。
このことが、これらの困難に対処するための戦略として、差別化可能なabmの構築に興味を惹きつけたが、多くの課題が残っている。
本稿では,これらの課題のいくつかと潜在的な解決策を紹介する実験について述べる。
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