論文の概要: Synthesising Activity Participations and Scheduling with Deep Generative Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10221v3
• Date: Mon, 07 Jul 2025 09:30:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.194618
• Title: Synthesising Activity Participations and Scheduling with Deep Generative Machine Learning
• Title（参考訳）: 深層生成機械学習を用いた合成活動参加とスケジューリング
• Authors: Fred Shone, Tim Hillel,
• Abstract要約: 我々は、人間の活動への参加とスケジューリング、すなわち、どの活動に参加するか、いつ参加するかの選択を合成する。 我々のデータ駆動型アプローチは、人間の好みやスケジューリングロジックから得られる分布を直接学習する。 これにより、既存のスケジュールデータの合成や匿名化アプローチよりも、アプローチが大幅に高速で、操作が簡単になります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Using a deep generative machine learning approach, we synthesise human activity participations and scheduling; i.e. the choices of what activities to participate in and when. Activity schedules are a core component of many applied transport, energy, and epidemiology models. Our data-driven approach directly learns the distributions resulting from 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 than existing approaches to synthesise or anonymise schedule data. We additionally contribute a novel schedule representation and a comprehensive evaluation framework. We evaluate a range of schedule encoding and deep model architecture combinations. The evaluation shows our approach can rapidly generate large, diverse, novel, and realistic synthetic samples of activity schedules.
• Abstract（参考訳）: 深層生成機械学習アプローチを用いて、人間の活動参加とスケジューリング、すなわち、どの活動に参加するか、いつ参加するかの選択を合成する。 活動スケジュールは多くの応用輸送、エネルギー、疫学モデルの中核的な構成要素である。 我々のデータ駆動型アプローチは、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から生じる分布を直接学習する。 これにより、既存のスケジュールデータの合成や匿名化アプローチよりも、アプローチが大幅に高速で、操作が簡単になります。 また、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。 スケジュールエンコーディングと深層モデルアーキテクチャの組み合わせについて検討する。 評価の結果,我々の手法は,活動スケジュールの大規模で多様な,新しい,現実的な合成サンプルを迅速に生成できることがわかった。

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