Traffic Simulation

Memory-Guided Trust-Region Bayesian Optimization (MG-TuRBO) for High Dimensions

Cette recherche introduit l'optimisation bayésienne par région de confiance guidée par la mémoire (MG-TuRBO) pour résoudre des problèmes d'optimisation coûteux et de grande dimension, tels que la calibration de simulations de trafic. L'étude compare les performances de MG-TuRBO avec d'autres méthodes d'optimisation bayésienne et des algorithmes génétiques sur des scénarios de trafic réels.