論文の概要: An Agglomerative Clustering of Simulation Output Distributions Using Regularized Wasserstein Distance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12100v2
• Date: Sun, 3 Nov 2024 05:34:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 20:48:00.763654
• Title: An Agglomerative Clustering of Simulation Output Distributions Using Regularized Wasserstein Distance
• Title（参考訳）: 正規化ワッサースタイン距離を用いたシミュレーション出力分布の集約クラスタリング
• Authors: Mohammadmahdi Ghasemloo, David J. Eckman,
• Abstract要約: 本稿では,正規化ワッサーシュタイン距離をクラスタシミュレーション出力に利用した新しいクラスタリングアルゴリズムを提案する。 このフレームワークには、異常検出、事前最適化、オンライン監視など、いくつかの重要なユースケースがある。
• 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: Using statistical learning methods to analyze stochastic simulation outputs can significantly enhance decision-making by uncovering relationships between different simulated systems and between a system's inputs and outputs. We focus on clustering multivariate empirical distributions of simulation outputs to identify patterns and trade-offs among performance measures. We present a novel agglomerative clustering algorithm that utilizes the regularized Wasserstein distance to cluster these multivariate empirical distributions. This framework has several important use cases, including anomaly detection, pre-optimization, and online monitoring. In numerical experiments involving a call-center model, we demonstrate how this methodology can identify staffing plans that yield similar performance outcomes and inform policies for intervening when queue lengths signal potentially worsening system performance.
• Abstract（参考訳）: 統計的学習法を用いて確率的シミュレーションの出力を分析し、異なるシミュレートされたシステムとシステムの入力と出力の関係を明らかにすることにより、意思決定を著しく向上させることができる。 我々は,シミュレーション出力の多変量経験分布をクラスタリングして,性能指標間のパターンやトレードオフを特定することに注力する。 本稿では, 正規化ワッサーシュタイン距離を用いて, これらの多変量経験分布をクラスタリングするアグリメティブクラスタリングアルゴリズムを提案する。 このフレームワークには、異常検出、事前最適化、オンライン監視など、いくつかの重要なユースケースがある。 コールセンタモデルを含む数値実験において、本手法は、同様のパフォーマンス結果をもたらすスタッフ計画を特定し、待ち行列長がシステム性能を悪化させる可能性がある場合に介入するためのポリシーを通知する方法を実証する。

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