Improving prediction accuracy in agent based modeling systems under dynamic environment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Considering the dynamic and complex nature of real systems, it is not easy to build an accurate artificial simulation. Agent Based Modeling Simulations used to build such simulated models are often oversimplified and not realistic enough to predict reliable results. In addition to this, the validation of such Agent Based Model (ABM) involves great difficulties thus putting a question mark on their effective usage and acceptability. One of the major problems affecting the reliability of ABM addressed in this work is the dynamic nature of the environment. An ABM initially validated at a given time stamp is bound to become invalid with the inevitable change in the environment over time. Thus, an ABM that does not learn regularly from its environment cannot sustain its validity over a longer period of time. It should therefore have the ability to absorb changes in the environment upon their detection. Thus, in this paper we present a novel approach for incorporating adaptability and learning in an ABM simulation, thereby making it capable to be consistently synchronized with the changing environment and provide reliable results. One phase of our method explores the use of Data Mining (DM) in ABM for detecting environment trends and dynamics. Another phase addresses different methods for finding similarity between the knowledge represented by two different decision trees, for detecting a change in the simulation's environment.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle