論文の概要: Learning to Simulate: Generative Metamodeling via Quantile Regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17797v1
- Date: Wed, 29 Nov 2023 16:46:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-30 20:30:50.578366
- Title: Learning to Simulate: Generative Metamodeling via Quantile Regression
- Title（参考訳）: シミュレーションの学習: 質的回帰による生成的メタモデリング
- Authors: L. Jeff Hong and Yanxi Hou and Qingkai Zhang and Xiaowei Zhang
- Abstract要約: 我々は「シミュレーターの高速シミュレータ」を構築することを目的とした、生成メタモデリングと呼ばれる新しいメタモデリング概念を提案する。
一度構築すると、生成メタモデルは入力が特定されるとすぐに大量のランダム出力を生成することができる。
本稿では,QRGMM(quantile-regression-based generative metamodeling)という新しいアルゴリズムを提案し,その収束率と収束率について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2518304637809714
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Stochastic simulation models, while effective in capturing the dynamics of
complex systems, are often too slow to run for real-time decision-making.
Metamodeling techniques are widely used to learn the relationship between a
summary statistic of the outputs (e.g., the mean or quantile) and the inputs of
the simulator, so that it can be used in real time. However, this methodology
requires the knowledge of an appropriate summary statistic in advance, making
it inflexible for many practical situations. In this paper, we propose a new
metamodeling concept, called generative metamodeling, which aims to construct a
"fast simulator of the simulator". This technique can generate random outputs
substantially faster than the original simulation model, while retaining an
approximately equal conditional distribution given the same inputs. Once
constructed, a generative metamodel can instantaneously generate a large amount
of random outputs as soon as the inputs are specified, thereby facilitating the
immediate computation of any summary statistic for real-time decision-making.
Furthermore, we propose a new algorithm -- quantile-regression-based generative
metamodeling (QRGMM) -- and study its convergence and rate of convergence.
Extensive numerical experiments are conducted to investigate the empirical
performance of QRGMM, compare it with other state-of-the-art generative
algorithms, and demonstrate its usefulness in practical real-time
decision-making.
- Abstract（参考訳）: 確率的シミュレーションモデルは複雑なシステムのダイナミクスを捉えるのに効果的であるが、多くの場合、リアルタイムな意思決定には動作が遅すぎる。
メタモデリング技術は、アウトプットの要約統計(例えば、平均または分位数)とシミュレータの入力の関係を学習するために広く使われ、リアルタイムに使用できる。
しかし、この方法論は事前に適切な要約統計学の知識を必要とするため、多くの現実的な状況において柔軟性がない。
本稿では,「シミュレータの高速シミュレータ」を構築することを目的とした,生成メタモデリングと呼ばれる新しいメタモデリング概念を提案する。
この手法は、同じ入力に対してほぼ等しい条件分布を保ちながら、元のシミュレーションモデルよりも大幅に高速にランダム出力を生成することができる。
一度構築すると、生成メタモデルは入力が特定されるとすぐに大量のランダム出力を瞬時に生成できるので、リアルタイムな意思決定のための要約統計の即時計算が容易になる。
さらに,QRGMM(quantile-regression-based generative metamodeling)という新しいアルゴリズムを提案し,その収束率と収束率について検討する。
QRGMMの実証実験を行い、他の最先端生成アルゴリズムと比較し、実際のリアルタイム意思決定においてその有用性を実証する。
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