論文の概要: Promising and worth-to-try future directions for advancing state-of-the-art surrogates methods of agent-based models in social and health computational sciences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04417v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 11:30:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 14:12:21.533828
• Title: Promising and worth-to-try future directions for advancing state-of-the-art surrogates methods of agent-based models in social and health computational sciences
• Title（参考訳）: 社会・健康計算科学におけるエージェントベースモデルの最先端サロゲート手法の展望と今後の展望
• Authors: Atiyah Elsheikh
• Abstract要約: 現実的な大規模AMMのためのモデルベース解析ツールの実行と実行性能は、過度に長い可能性がある。 このアドホックな簡潔なレポートの主目的は、非線形力学モデルに対して適切で計算的に要求の少ないシュロゲートモデルをいくつか強調することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The execution and runtime performance of model-based analysis tools for realistic large-scale ABMs (Agent-Based Models) can be excessively long. This due to the computational demand exponentially proportional to the model size (e.g. Population size) and the number of model parameters. Even the runtime of a single simulation of a realistic ABM may demand huge computational resources when attempting to employ realistic population size. The main aim of this ad-hoc brief report is to highlight some of surrogate models that were adequate and computationally less demanding for nonlinear dynamical models in various modeling application areas.To the author knowledge, these methods have been not, at least extensively, employed for ABMs within the field of (SHCS) Social Health Computational Sciences, yet. Thus, they might be, but not necessarily, useful in progressing state of the art for establishing surrogate models for ABMs in the field of SHCS.
• Abstract（参考訳）: 現実的な大規模AMM(Agent-Based Models)のためのモデルベース解析ツールの実行と実行性能は、過度に長い。 これは、計算需要が指数関数的にモデルサイズ(例えば人口規模)とモデルパラメータの数に比例するためである。 現実的なABMの単一シミュレーションの実行時でさえ、現実的な人口規模を生かそうとするときに膨大な計算資源を必要とする可能性がある。 本報告の主目的は, 様々なモデリング応用分野における非線形力学モデルに対して, 適切かつ計算的に要求の少ないサロゲートモデルをいくつか強調することであり, 著者の知識では, SHCS(Social Health Computational Sciences)分野における ABM には, 少なくとも広く採用されていない。 したがって、SHCSの分野において、ABMのサロゲートモデルを確立するための技術の進歩には、必ずしも有用ではない。

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