Fugu-MT 論文翻訳(概要): On Using Agent-based Modeling and Simulation for Studying Blockchain Systems

論文の概要: On Using Agent-based Modeling and Simulation for Studying Blockchain Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01574v1
Date: Tue, 23 Apr 2024 08:06:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-12 16:10:01.578704
Title: On Using Agent-based Modeling and Simulation for Studying Blockchain Systems
Title（参考訳）: エージェントベースモデリングとシミュレーションによるブロックチェーンシステムの研究
Authors: Önder Gürcan,
Abstract要約: 現代的なエンジニアリングアプローチを使ったソフトウェアとして開発されたシミュレーションフレームワークが必要だ。この枠組みは, 産業事例を迅速にプロトタイピングし, 実現可能性分析を現実的に行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5076419064097734
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: There is a need for a simulation framework, which is develop as a software using modern engineering approaches (e.g., modularity --i.e., model reuse--, testing, continuous development and continuous integration, automated management of builds, dependencies and documentation) and agile principles, (1) to make rapid prototyping of industrial cases and (2) to carry out their feasibility analysis in a realistic manner (i.e., to test hypothesis by simulating complex experiments involving large numbers of participants of different types acting in one or several blockchain systems).
Abstract（参考訳）: 現代的なエンジニアリングアプローチ(例えば、モデル再利用、テスト、継続的開発、継続的統合、ビルド、依存関係、ドキュメントの自動管理)とアジャイルの原則を使ったソフトウェアとして開発されているシミュレーションフレームワークと、産業ケースの迅速なプロトタイピングを行うためのアジャイルの原則、そして、現実的な方法でその実現可能性分析を実行するための(すなわち、1つまたは複数のブロックチェーンシステムに作用するさまざまなタイプの参加者を含む複雑な実験をシミュレートして仮説をテストすること)。

関連論文リスト

Designing Reliable Experiments with Generative Agent-Based Modeling: A Comprehensive Guide Using Concordia by Google DeepMind [39.96801170116895]
Generative Agent-Based Modeling (GABM)は、AI駆動エージェントが複雑な振る舞いを生成できるシミュレーションを作成することができる。本稿では,GABMを用いた信頼性実験を設計するためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-11T14:45:08Z)
A Practitioner's Guide to Continual Multimodal Pretraining [83.63894495064855]
マルチモーダル・ファンデーション・モデルは視覚と言語を交わす多くのアプリケーションに役立っている。モデルを更新し続けるために、継続事前トレーニングの研究は主に、大規模な新しいデータに対する頻度の低い、差別的な更新、あるいは頻繁に行われるサンプルレベルの更新のシナリオを探求する。本稿では,FoMo-in-Flux(FoMo-in-Flux)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-26T17:59:01Z)
Semantic Capability Model for the Simulation of Manufacturing Processes [38.69817856379812]
シミュレーションは製造工程の検査の機会を提供する。異なるシミュレーションの組み合わせは、あるシミュレーションの出力が別のシミュレーションの入力パラメータとして機能し、結果として一連のシミュレーションとなるときに必要である。シミュレーション、特定の知識を生成する能力、それぞれの品質基準を表現した情報モデルが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-15T09:28:08Z)
A process algebraic framework for multi-agent dynamic epistemic systems [55.2480439325792]
本稿では,マルチエージェント,知識ベース,動的システムのモデリングと解析のための統合フレームワークを提案する。モデリング側では,このようなフレームワークを実用的な目的に使いやすくするプロセス代数的,エージェント指向の仕様言語を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-24T08:35:50Z)
CARLOS: An Open, Modular, and Scalable Simulation Framework for the Development and Testing of Software for C-ITS [0.0]
CARLOS - C-ITSにおけるソフトウェアの開発とテストのためのオープンでモジュール化されたスケーラブルなシミュレーションフレームワークを提案する。このフレームワークの中核となるビルディングブロックを提供し、コミュニティによってどのように利用され、拡張されるかを説明します。本稿では、重要な設計原則を説明し、3つの主要なユースケースを示すことによって、アーキテクチャのモチベーションを高める。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-02T10:48:36Z)
Waymax: An Accelerated, Data-Driven Simulator for Large-Scale Autonomous Driving Research [76.93956925360638]
Waymaxは、マルチエージェントシーンにおける自動運転のための新しいデータ駆動シミュレータである。 TPU/GPUなどのハードウェアアクセラレータで完全に動作し、トレーニング用のグラフ内シミュレーションをサポートする。我々は、一般的な模倣と強化学習アルゴリズムのスイートをベンチマークし、異なる設計決定に関するアブレーション研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-12T20:49:15Z)
Identifying Simulation Model Through Alternative Techniques for a Medical Device Assembly Process [0.0]
本稿では,シミュレーションモデルの同定と近似のための2つの異なるアプローチについて検討する。私たちのゴールは、スナッププロセスを正確に表現し、多様なシナリオに対応できる適応可能なモデルを作ることです。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-26T17:40:29Z)
Synthetic Data-Based Simulators for Recommender Systems: A Survey [55.60116686945561]
本調査は,モデリングとシミュレーションの分野における最近のトレンドを包括的に概観することを目的としている。まずは、シミュレーターを実装するフレームワークの開発の背後にあるモチベーションから始めます。我々は,既存のシミュレータの機能,近似,産業的有効性に基づいて,新しい一貫した一貫した分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-22T19:33:21Z)
Simulation Intelligence: Towards a New Generation of Scientific Methods [81.75565391122751]
シミュレーション知能の9つのモチーフ」は、科学計算、科学シミュレーション、人工知能の融合に必要な重要なアルゴリズムの開発と統合のためのロードマップである。シミュレーションインテリジェンスのモチーフは、オペレーティングシステムのレイヤ内のコンポーネントとよく似ています。我々は、モチーフ間の協調的な努力が科学的な発見を加速する大きな機会をもたらすと信じている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-06T18:45:31Z)
Sim-Env: Decoupling OpenAI Gym Environments from Simulation Models [0.0]
強化学習(RL)は、AI研究の最も活発な分野の1つです。開発方法論はまだ遅れており、RLアプリケーションの開発を促進するための標準APIが不足している。多目的エージェントベースのモデルと派生した単一目的強化学習環境の分離開発と保守のためのワークフローとツールを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-19T09:25:21Z)
Quantitatively Assessing the Benefits of Model-driven Development in Agent-based Modeling and Simulation [80.49040344355431]
本稿では,MDD とABMS プラットフォームの利用状況と開発ミスについて比較する。その結果、MDD4ABMSはNetLogoと類似した設計品質のシミュレーションを開発するのに、より少ない労力を必要とすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-15T23:29:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。