本研究では、エージェントベースシミュレーション(ABS)モデルの評価のためのCRISP-DMベースの方法論を提案している。
まず、コンテキストの理解フェーズでは、ABSモデルの目的や要件を明確にする。次に、データとツールの理解フェーズでは、ABSモデルから得られるデータの性質や構造、およびプロセスマイニングツールの機能を理解する。
データ準備フェーズでは、プロセスマイニングに適したデータ形式への変換を行う。モデリングフェーズでは、プロセスマイニング手法を適用してABSモデルの挙動を分析し、その結果を評価する。評価フェーズでは、分析結果がABSモデルの目的に合致しているかを確認する。最後に、デプロイメントフェーズでは、得られた洞察をABSモデルの改善に活用する。
本方法論を、代表的なABSモデルであるSchelling's segregation modelに適用し、プロセスマイニングによる分析結果を用いてモデルの妥当性を評価した。その結果、本方法論がABSモデルの評価に有効であることが示された。
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by Rob H. Bemth... às arxiv.org 04-02-2024
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