観測コストを考慮した発生交通量推定のための多目的観測設備設計

mop-demo（チュートリアル問題）

mop-demoは出発人数ヒストグラムの最適化を行う対象としてsop-demo2を用いたチュートリアル問題です．

入力フォーマット

カメラ設置の有無を示す長さ20のバイナリ配列を値に取る"cameras"，およびGPSの出発間隔を示す{2, 4, 8, 16, 32, 64}の整数を値に取る"gps_agent_interval"をキーにもつJSONオブジェクトです．

'{"cameras": [0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0], "gps_agent_interval": 8}'

制約条件

制約条件はありません．

出力フォーマット

"id", "objective", "constraint", "info", "score", "evaluation_error", "scoring_error"をキーにもつJSONオブジェクトです．

• "id": 送信した各解に割り振られる固有のidです．
• "objective": 目的関数値の配列が入ります．
• "constraint": 使用しません．
• "info": 使用しません．
• "score"はあなたがこれまでこの問題に送信した解のHypervolumeです．
• "evaluation_error"にはシミュレーションの実行時にエラーが発生した場合のエラーメッセージが格納されます．
• "scoring_error"にはシミュレーション結果を出力フォーマットに変換する際にエラーが発生した場合のエラーメッセージが格納されます．

{"id": 195917, "objective": [33.72083202336718, 32.0], "constraint": null, "score": 7592.5667819436885, "evaluation_error": null, "scoring_error": null}

mop-1（本番問題）

mop-1では過去の実際の花火イベントの人流データから作成したmop-demoと同様の最適化を行っていただきます．下位の単一目的最適化においてCMA-ESが出発人数ヒストグラムを最適化する対象となるシナリオが異なることを除き，その他の設定はmop-demoと同じです．

入力フォーマット

mop-demoと同じです．

制約条件

制約条件はありません．

出力フォーマット

mop-demoと同じです．