論文の概要: SimBank: from Simulation to Solution in Prescriptive Process Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14772v2
• Date: Thu, 19 Jun 2025 14:02:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 14:57:52.376102
• Title: SimBank: from Simulation to Solution in Prescriptive Process Monitoring
• Title（参考訳）: SimBank: 規範的プロセスモニタリングのシミュレーションからソリューションへ
• Authors: Jakob De Moor, Hans Weytjens, Johannes De Smedt, Jochen De Weerdt,
• Abstract要約: SimBankはPresPMメソッドの正確なベンチマークのために設計されたシミュレータである。 様々なレベルの複雑さを伴う様々な介入最適化問題を取り入れている。 SimBankは総合的な評価機能も提供している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.9185678564997355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prescriptive Process Monitoring (PresPM) is an emerging area within Process Mining, focused on optimizing processes through real-time interventions for effective decision-making. PresPM holds significant promise for organizations seeking enhanced operational performance. However, the current literature faces two key limitations: a lack of extensive comparisons between techniques and insufficient evaluation approaches. To address these gaps, we introduce SimBank: a simulator designed for accurate benchmarking of PresPM methods. Modeled after a bank's loan application process, SimBank enables extensive comparisons of both online and offline PresPM methods. It incorporates a variety of intervention optimization problems with differing levels of complexity and supports experiments on key causal machine learning challenges, such as assessing a method's robustness to confounding in data. SimBank additionally offers a comprehensive evaluation capability: for each test case, it can generate the true outcome under each intervention action, which is not possible using recorded datasets. The simulator incorporates parallel activities and loops, drawing from common logs to generate cases that closely resemble real-life process instances. Our proof of concept demonstrates SimBank's benchmarking capabilities through experiments with various PresPM methods across different interventions, highlighting its value as a publicly available simulator for advancing research and practice in PresPM.
• Abstract（参考訳）: Prescriptive Process Monitoring(PresPM)は、プロセスマイニングにおける新興分野であり、効率的な意思決定のためにリアルタイムの介入を通じてプロセスを最適化することに焦点を当てている。 PresPMは、運用パフォーマンスの向上を求める組織にとって大きな約束である。 しかし、現在の文献は2つの重要な限界に直面している。 これらのギャップに対処するため,PresPM手法の正確なベンチマークを行うシミュレータであるSimBankを紹介した。 銀行のローン申請プロセスに倣ってモデル化されたSimBankは、オンラインとオフラインの両方のPresPMメソッドの広範な比較を可能にする。 それは、複雑さのレベルが異なる様々な介入最適化問題を取り込んでおり、データの混在に対するメソッドの堅牢性を評価するなど、主要な因果的機械学習の課題に対する実験をサポートする。 さらに、SimBankは包括的な評価機能も提供する。各テストケースに対して、各介入アクションの下で真の結果を生成することが可能で、記録されたデータセットを使用しては不可能である。 シミュレータには並列アクティビティとループが組み込まれており、実際のプロセスインスタンスによく似たケースを生成するために、共通のログから描画される。 我々の概念実証は、様々な介入にわたる様々なPresPMメソッドの実験を通じて、SimBankのベンチマーク能力を実証し、PresPMの研究と実践を進めるための公開シミュレータとしての価値を強調します。

関連論文リスト

• Rethinking BPS: A Utility-Based Evaluation Framework [6.590869939300887]
  BPSモデルを評価するための最先端のアプローチには2つの重要な制限がある。 シミュレーションを予測問題として扱い、モデルが目に見えない未来の事象を予測できるかどうかをテストする。 代表的なプロセスの振る舞いを生成する能力に基づいて,シミュレーション品質を評価する新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-28T13:00:52Z)
• Active Sequential Posterior Estimation for Sample-Efficient Simulation-Based Inference [12.019504660711231]
  逐次的神経後部推定(ASNPE)を導入する。 ASNPEは、シミュレーションパラメータ候補の効用を基礎となる確率モデルに推定するために、推論ループにアクティブな学習スキームをもたらす。 提案手法は,大規模実世界の交通ネットワークにおいて,高度に調整されたベンチマークと最先端の後方推定手法より優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-07T08:57:26Z)
• Promptable Anomaly Segmentation with SAM Through Self-Perception Tuning [63.55145330447408]
  異常セグメンテーションのための textbfSelf-textbfPerceptinon textbfTuning (textbfSPT) 法を提案する。 SPT法は, 自己描画型チューニング戦略を取り入れ, 異常マスクの初期粗いドラフトを生成し, 精製処理を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T08:33:25Z)
• AgentSimulator: An Agent-based Approach for Data-driven Business Process Simulation [6.590869939300887]
  ビジネスプロセスシミュレーション(Business Process Simulation, BPS)は、プロセスのパフォーマンスを様々なシナリオで推定するための汎用的な手法である。 本稿では,イベントログからマルチエージェントシステムを検出するリソースファーストなBPS手法であるAgentSimulatorを紹介する。 実験の結果,AgentSimulatorは従来の手法よりもはるかに少ない時間で計算精度を向上できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-16T07:19:11Z)
• A Modular Framework for Reinforcement Learning Optimal Execution [68.8204255655161]
  我々は、最適貿易実行問題への強化学習の適用のためのモジュラーフレームワークを開発する。 このフレームワークは、異なるシミュレーション設定の実装を容易にするために、柔軟性を念頭に設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-11T09:40:42Z)
• Test and Evaluation of Quadrupedal Walking Gaits through Sim2Real Gap Quantification [17.11389201781203]
  筆者らは,実システムの能力を評価し,その運用目的を満たすための2段階のアプローチを提案する。 そこで本研究では,シミュレータとハードウェア間でSim2Real Gapを識別することにより,異なる環境間で同じ手順を識別可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-04T19:24:29Z)
• CoCoMoT: Conformance Checking of Multi-Perspective Processes via SMT (Extended Version) [62.96267257163426]
  我々はCoCoMoT(Computing Conformance Modulo Theories)フレームワークを紹介する。 まず、純粋な制御フロー設定で研究したSATベースのエンコーディングを、データ認識ケースに持ち上げる方法を示す。 次に,プロパティ保存型クラスタリングの概念に基づく新しい前処理手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-18T20:22:50Z)
• A User's Guide to Calibrating Robotics Simulators [54.85241102329546]
  本稿では,シミュレーションで学習したモデルやポリシーを現実世界に伝達することを目的とした,様々なアルゴリズムの研究のためのベンチマークとフレームワークを提案する。 我々は、様々なアルゴリズムの性能に関する洞察を特徴付け、提供するために、広く知られたシミュレーション環境の実験を行う。 我々の分析は、この分野の実践者にとって有用であり、sim-to-realアルゴリズムの動作と主特性について、より深い選択をすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-17T22:24:26Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。