2015
Choice of optimization routine for multi-agent models: A case of viral video marketing campaign
KVASNIČKA, MichalZákladní údaje
Originální název
Choice of optimization routine for multi-agent models: A case of viral video marketing campaign
Název česky
Volba optimalizační rutiny pro multiagentové modely: případ virální video-marketingové kampaně
Autoři
KVASNIČKA, Michal (203 Česká republika, garant, domácí)
Vydání
Plzeň, 33rd International Conference Mathematical Methods in Economics Conference Proceedings, od s. 449-454, 6 s. 2015
Nakladatel
University of West Bohemia
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Stať ve sborníku
Obor
50200 5.2 Economics and Business
Stát vydavatele
Česká republika
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání
elektronická verze "online"
Kód RIV
RIV/00216224:14560/15:00083847
Organizační jednotka
Ekonomicko-správní fakulta
ISBN
978-80-261-0539-8
UT WoS
000387898900077
Klíčová slova česky
optimalizace; genetický algoritmus; mutation hill climbing; simulace; multiagentový model; sociální síť; virální video-marketing
Klíčová slova anglicky
optimization; genetic algorithm; mutation hill climbing; simulation; agent-based model; social network; viral video marketing
Příznaky
Recenzováno
Změněno: 12. 8. 2020 14:05, Mgr. Michal Petr
V originále
Very few agent-base computational models are optimized because the usually used optimization routine, the genetic algorithm, is extremely time-consuming. This paper explores how much precision is lost if a simpler optimization routine, mutational hill climber, is used instead. It shows on the case of a viral-video marketing model that even though the standard genetic algorithm is slightly more precise, the mutation hill climbing could be used as an approximate optimization routine for robustness check and scenario analysis.
Česky
Jen málo multiagentových modelů je optimalizováno, protože obvykle užívaná optimalizační rutina, genetické algoritmy, jsou extrémně výpočetně náročné. Tento článek zkoumá, jak velká část přesnosti se ztratí, pokud je použita jednodušší optimalizační rutina, mutational hill climber. Článek ukazuje na příkladu virální video-marketingové kampaně, že ačkoli je standardní genetický algoritmus poněkud přesnější, mutation hill climbing může být použit jako přibližná optimalizační rutina pro ověření robustnosti a analýzu scénářů.
Návaznosti
| MUNI/A/1203/2014, interní kód MU |
|