リアルタイム性を考慮した大規模環境の群集制御手法

考虑实时性能的大规模环境人群控制方法

• 批准号: 22KJ0381
• 负责人: 重中 秀介
• 金额: $ 1.09万
• 依托单位: University of Tsukuba
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ0381/
• 关键词: 群集シミュレーション; パラメータ調整; 数理最適化; ベンチマーク; Warm Starting

現実世界に則したシミュレーション結果を得るため，群集シミュレーションに与える入力パラメータは最適化手法によって調整することが重要である．この研究は，シミュレーション結果が現実世界で観測されたデータと一致するように，入力パラメータを正しく調整することを目的としている．しかし，(1)数千～数万人規模を対象とした大規模群集シミュレーションはシミュレーション構築の難しさから入力パラメータ調整について十分な議論が行われていないといった問題がある．加えて，(2)最適化手法によるパラメータ調整は優れた性能を発揮するまで時間がかかるといった問題がある．本年度では，上記の問題の解決案を提案した．(1)の問題を解決するため，大規模群集シミュレーションのパラメータ調整のためのベンチマーク(MAS-Bench)を提案した．MAS-Benchは与えられた入力パラメータから群集シミュレーションの実行と評価計算（観測データとシミュレーション結果の誤差）を自動的に行ってくれるフレームワークである．つまり，MAS-Benchを活用するユーザーは，評価値を最小化する最適化手法の開発に集中することができる．MAS-Benchは進化計算シンポジウムで開催されたコンペティションの問題に用いられている．30人近くのユーザーが群集シミュレーションのパラメータ調整に挑戦しており，既存の最適化手法より優れた性能を発揮していることを確認した．(2)の問題を解決するため，Warm Starting法を用いたパラメータ調整を提案した．Warm Starting法は過去に学習した結果を事前情報として活用することで，学習に必要な計算時間を削減する手法である．本年度の実験では，過去4年分の花火大会のデータセットを用いて事前情報無しの最適化手法よりも優れた性能を発揮していることを確認した．

为了获得与现实世界相匹配的模拟结果，使用优化方法调整人群模拟的输入参数非常重要。本研究旨在正确调整输入参数，使模拟结果与现实世界中观察到的数据相匹配。然而，（1）针对数千至数万人的大规模人群模拟，由于模拟构建困难，存在输入参数调整讨论不足等问题。另外，（2）使用优化方法进行参数调整需要时间才能达到优异的性能。今年，我们针对上述问题提出了解决方案。为了解决问题（1），我们提出了大规模人群模拟参数调整的基准（MAS-Bench）。 MAS-Bench 是一个根据给定输入参数自动执行人群模拟和评估计算（观测数据与模拟结果之间的误差）的框架。换句话说，使用MAS-Bench的用户可以集中精力开发使评估值最小化的优化方法。 MAS-Bench 用于解决进化计算研讨会上举办的竞赛中的问题。近30名用户尝试调整参数进行人群模拟，并证实该方法比现有的优化方法表现更好。为了解决问题（2），我们提出使用热启动方法进行参数调整。热启动方法是一种利用过去的学习结果作为先验信息来减少学习所需的计算时间的方法。在今年的实验中，我们使用了过去四年的烟花表演数据集，并证实我们的方法比没有先验信息的优化方法表现更好。

项目成果

Warm Starting CMA-ESを用いた大規模群集シミュレーションのパラメータ調整

使用热启动 CMA-ES 进行大规模人群模拟的参数调整

• 发表时间: 2023
• 作者: 重中秀介;鷹見竣希;大西正輝
• 通讯作者: 大西正輝

進化計算シンポジウムコンペティション2022

2022 年进化计算研讨会竞赛