論文の概要: Modelling Activity Scheduling Behaviour with Deep Generative Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10221v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 14:37:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 17:59:09.790518
• Title: Modelling Activity Scheduling Behaviour with Deep Generative Machine Learning
• Title（参考訳）: 深層生成機械学習による活動スケジューリング行動のモデル化
• Authors: Fred Shone, Tim Hillel,
• Abstract要約: 我々は、深層生成機械学習アプローチを用いて、人間の活動スケジューリング挙動をモデル化する。 提案手法は、サブモデルとカスタムルールの複雑な相互作用の組み合わせを必要とせずに、人間の好みやスケジューリングロジックを学習する。 生成したスケジュールに対する新しいスケジュール表現と包括的評価フレームワークをコントリビュートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We model human activity scheduling behaviour using a deep generative machine learning approach. Activity schedules, which represent the activities and associated travel behaviours of individuals, are a core component of many applied models in the transport, energy and epidemiology domains. Our data driven approach learns human preferences and scheduling logic without the need for complex interacting combinations of sub-models and custom-rules, this makes our approach significantly faster and simpler to operate that existing approaches. We find activity schedule data combines aspects of both continuous image data and also discrete text data, requiring novel approaches. We additionally contribute a novel schedule representation and comprehensive evaluation framework for generated schedules. Evaluation shows our approach is able to rapidly generate large, diverse and realistic synthetic samples of activity schedules.
• Abstract（参考訳）: 我々は、深層生成機械学習アプローチを用いて、人間の活動スケジューリング挙動をモデル化する。 個人の活動と関連する旅行行動を表す活動スケジュールは、輸送、エネルギー、疫学領域における多くの応用モデルのコアコンポーネントである。 我々のデータ駆動アプローチは、サブモデルとカスタムルールの複雑な相互作用の組み合わせを必要とせずに、人間の好みやスケジューリングロジックを学習します。 活動スケジュールデータには連続画像データと離散テキストデータの両方の側面が組み合わさっており、新しいアプローチが必要である。 また、生成されたスケジュールに対する新しいスケジュール表現と包括的評価フレームワークをコントリビュートする。 評価は、我々のアプローチが活動スケジュールの大規模で多様で現実的な合成サンプルを迅速に生成できることを示している。

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