Analysing the efficacy of feature elimination and adaptive sampling in meta-model based exploration of agent-based simulation models
Etmen-tabanlı benzetim modellerinin meta-modelleme yoluyla incelenmesinde değişkenseçimi ve uyarlanabilir örnekleme yöntemlerinin fayda analizi
- Tez No: 765707
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÖNENÇ YÜCEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Bu tezde, etmen-tabanlı simülasyon modellerini incelemek için gelişmiş bir prosedür tasarlanmıştır. Bu prosedürde, değişken seçimi ve uyarlanabilir örnekleme tekniklerinden faydalanan bir meta-modelleme yöntemi kullanılmıştır. Prosedürün amacı, özgün etmen-tabanlı simülasyon modelini taklit edip çıktılarını doğru bir şekilde tahmin edebilecek bir makine öğrenmesi modeli oluşturmaktır. Tasarlanan prosedür, meta-model değişkenlerine ait önem değerlerinin hesaplanması sayesinde, etmen-tabanlı model parametrelerinin çıktı üzerindeki etkilerinin analiz edilebilmesini de sağlar. Meta-modelin oluşturulmasında Rastsal Orman algoritması kullanılmıştır. Meta-modeli eğitmekte kullanılacak yüksek kaliteli veri setinin oluşturulması için uyarlanabilir örnekleme yönteminden faydalanılmıştır. Boyutsallığın yarattığı sorunları önlemek ve meta-modelin odağını çıktı açısından önemli değişkenler üzerinde tutmak amacıyla değişken eleme yöntemi uygulanmıştır. Önerilen prosedür, performans değerlendirmesi için, karmaşık bir etmen-tabanlı simülasyon modeli üzerinde uygulanmıştır. Uygulama için, olasılıksal doğası ve geniş parametre yelpazesi göz önünde bulundurularak, sosyo-dinamik sistemleri analiz eden güncel bir etmen-tabanlı simülasyon modeli seçilmiştir. Ayrıca tasarlanan prosedürün performansı, literatürde daha önce önerilen meta-modelleme yöntemleriyle karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Çalışmada hem öngörülen çıktı değerlerinin hem de yapılan değişken seçimlerinin doğruluğu detaylı bir şekilde analiz edilmiştir. Deney ve analizler, önerilen prosedürün orijinal simülasyon modeline ait çıktıları doğru ve verimli bir şekilde tahmin ederken daha önce önerilmiş meta-modelleme yöntemine göre daha doğru sonuçlar ürettiğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, an advanced procedure is constructed to investigate agent-based simulation models. A meta-modeling approach, that utilizes adaptive sampling and feature elimination methods is used in the proposed procedure. The procedure aims to build a machine learning model that replicates the input-output relationships of the original agent-based simulation model and accurately predicts the output of interest. Thanks to feature importance measurements, the proposed procedure also enables researchers to analyse the relationships between the agent-based simulation model parameters and the output of interest. The Random Forest algorithm is used for building the meta-model. The adaptive sampling method is utilized to create a high-quality data set to train the meta-model. The feature elimination process is applied to enable meta-model to prevent the curse of dimensionality and keep the focus on important features regarding the output of interest. The proposed procedure is applied to a complex agent-based meta-model to evaluate its performance. A recent agent-based simulation model, that is analyzing socio-dynamic systems, is selected for application considering its probabilistic nature and wide range of parameters. Moreover, previously proposed meta-modeling approaches in the literature are reviewed and performance comparisons are assessed with the proposed procedure. Both the accuracy of output predictions and the validation of feature elimination decisions are analysed in detail. The conducted experiments and analysis showed that the proposed advanced procedure estimates the output of the original simulation model in an accurate and efficient way, and it outperformed the previously proposed meta-modeling approach in terms of accuracy.
Benzer Tezler
- A radiogenomics-based approach to clinical decision making
Klinik karar vermede radyogenomik tabanlı bir yaklaşım
MERVE KAŞIKCI ÇAVDAR
Doktora
İngilizce
2025
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDEM KARABULUT
DOÇ. DR. ERDAL COŞGUN
- Stability analysis of time-delayed load frequency control systems with virtual inertia
Sanal atalet momenti içeren zaman gecikmeli yük frekans kontrol sistemlerinin kararlilik analizi
SUUD ADEMNUR HASEN
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAFFET AYASUN
- Elimination of cytotoxic and genotoxic barriers during course of HSC expansion with pifithrin alpha treatment
Pifitrin alpha tedavisi ile HSC genleşme derece sitotoksik ve genotoksik bariyerlerin kaldırılması
PINAR ERKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
BiyoteknolojiYeditepe ÜniversitesiBiyoteknoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FATİH KOCABAŞ
- Çekişmeli üretici ağ kalıntılarının algılanması ile deepfake tespiti
Deepfake detection by detecting generative adversarial network artifacts
TAMER SAY
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ALKAN
- Trafik seyahat süresinin yağmurlu hava koşulları ve alternatif güzergahları ile ilişkisinin SPSS üzerinde incelenmesi
Investigation of the relationship of traffic travel time with rainy weather conditions and alternative routes on SPSS
MURAT AYYILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT ERGÜN