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

Rok publikování 2015
Druh Článek ve sborníku
Konference 33rd International Conference Mathematical Methods in Economics Conference Proceedings
Fakulta / Pracoviště MU

Ekonomicko-správní fakulta

Citace
Obor Ekonomie
Klíčová slova optimization; genetic algorithm; mutation hill climbing; simulation; agent-based model; social network; viral video marketing
Přiložené soubory
Popis 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.
Související projekty:

Používáte starou verzi internetového prohlížeče. Doporučujeme aktualizovat Váš prohlížeč na nejnovější verzi.