文件名称：模拟数据何时匹配真实数据？ 使用遗传算法比较模型校准函数-研究论文
文件大小：331KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 08:57:42
agent-based modeling genetic
可以操纵基于代理的模型来复制真实世界的数据集，但选择最佳参数集来实现这一结果可能很困难。 为了验证模型，现实世界的数据集通常分为训练集和测试集。 训练集用于校准参数，测试集用于确定校准后的模型是否代表真实世界的数据。 真实世界数据和模拟数据之间的差异是使用误差度量确定的。 当使用进化计算技术来选择参数时，这个误差度量成为适应度函数，选择合适的度量对于成功的校准过程变得更加重要。 我们在玩具问题和现实世界问题（模拟在线新闻消费）的背景下调查了五种不同错误度量的影响。 我们依次使用每个误差度量来校准训练数据集，然后检查所有五个误差度量在训练和测试数据集上的结果。 对于玩具问题，一种衡量标准是校准的帕累托主导选择，但对于现实世界的问题，没有任何错误衡量标准主导所有其他衡量标准。