Méthodologie de la surface de réponse dans l'optimisation par simulation
Utilisation de la méthodologie de la surface de réponse pour optimiser les modèles de simulation d'événements discrets
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Les modèles de simulation sont souvent appliqués à l'optimisation de problèmes complexes, qui ne peuvent être résolus par des méthodes analytiques ou mathématiques. Cet article vise à analyser l'application de la méthode de surface de réponse (RSM) en tant que moyen organisé et efficace de rechercher l'optimisation dans la simulation d'événements discrets (DSS). Elle est classée comme une recherche quantitative utilisant des outils statistiques et la méthode de recherche par expérimentation, suivant un modèle empirique normatif. Les résultats trouvés sont représentés par ...
Les modèles de simulation sont souvent appliqués à l'optimisation de problèmes complexes, qui ne peuvent être résolus par des méthodes analytiques ou mathématiques. Cet article vise à analyser l'application de la méthode de surface de réponse (RSM) en tant que moyen organisé et efficace de rechercher l'optimisation dans la simulation d'événements discrets (DSS). Elle est classée comme une recherche quantitative utilisant des outils statistiques et la méthode de recherche par expérimentation, suivant un modèle empirique normatif. Les résultats trouvés sont représentés par les valeurs de chaque variable d'entrée du plan d'expériences (DOE) obtenues au point optimal. Ensuite, une comparaison est faite entre les résultats d'optimisation utilisés ici et ceux d'un logiciel de marché, dans laquelle l'efficacité du modèle d'optimisation adopté dans quatre objets d'étude a été vérifiée. En outre, le point optimal a été atteint avec une réduction d'environ 80% du nombre d'expériences, en plus des analyses de sensibilité générées par le MSR.
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