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대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2018년 대한산업공학회 추계학술대회 및 정기총회
발행연도
2018.11
수록면
1,267 - 1,271 (5page)

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본 논문은 에이전트 기반 시뮬레이션의 결과가 모델링 대상 시스템의 관측결과와 차이 나는 문제점을 해결하는 방법을 소개한다. 본 논문은 이러한 문제점을 기계학습을 활용하여 해결한다. 문제 해결을 위하여 에이전트를 군집화 한 후 에이전트의 전략을 결정하는, 각 군집에 할당된 미시 파라미터를 교정하여 시뮬레이션 오차를 감소시킨다. 본 논문에서는 에이전트의 인구 통계학적 자료와 지리적 자료 및 시뮬레이션 에이전트 특성 자료를 사용하여 확률적 자기부호화기를 통하여 에이전트의 잠재 표현을 구한 후, 디리클레 프로세스 혼합 모형을 이용하여 군집 분석을 수행한다. 군집화 이후 베이지안 최적화를 이용한 가우시안 프로세스를 이용하여 미시 파라미터 교정을 수행한다.

목차

1. 요약
2. 서론
3. 방법론
4. 실험
5. 결론
6. Acknowledgment
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