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Generalized reduced gradient algorithm for a local optimum of a cost function built through simulation
Seijo-Vidal, Roberto L.
Seijo-Vidal, Roberto L.
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Abstract
This project is the continuation of a previous simulation study based on a trial and
error approach that pretended to find a better system. This new phase pursued a scientific
approach for the simulation study in order to identify the best alternative: sensitivity
analysis, design of experiments, regression analysis for metamodeling purposes, and
optimization. Typical simulation optimization methods were not of practical value for
this application. An optimization tool based on mathematical programming was
developed using Microsoft’s Excel Solver. The tool was validated in terms of the
metamodels accuracy and the capacity to find a local optimum within the search region.
It was concluded that additional experimental designs were needed in order to find the
global optimum. Nevertheless, the tool was valid for the practical application of this
project. Finally, it was also concluded that the scientific approach rendered better results
than the trial and error approach.
Este proyecto es la continuación de un estudio de simulación que pretendía resolver un problema de aplicación práctica siguiendo una metodología de prueba y error. Esta nueva fase perseguía encontrar la mejor alternativa siguiendo una metodología científica: análisis de sensitividad, diseño de experimentos, metamodelos y optimización. Se determinó que los métodos de optimización comúnmente utilizados en simulación no eran prácticos para este problema. Se desarrolló una herramienta de optimización basada en programación matemática con el uso de “Microsoft Excel Solver”. La herramienta fue validada en términos de la precisión de los metamodelos y la capacidad para encontrar el óptimo dentro de la región de búsqueda. Se concluyó que para determinar el óptimo verdadero, era necesario realizar experimentos adicionales. Sin embargo, se demostró que la herramienta era válida para el problema que se pretendía resolver. Por último, se demostró que el método científico rindió mejores beneficios que el método de prueba y error.
Este proyecto es la continuación de un estudio de simulación que pretendía resolver un problema de aplicación práctica siguiendo una metodología de prueba y error. Esta nueva fase perseguía encontrar la mejor alternativa siguiendo una metodología científica: análisis de sensitividad, diseño de experimentos, metamodelos y optimización. Se determinó que los métodos de optimización comúnmente utilizados en simulación no eran prácticos para este problema. Se desarrolló una herramienta de optimización basada en programación matemática con el uso de “Microsoft Excel Solver”. La herramienta fue validada en términos de la precisión de los metamodelos y la capacidad para encontrar el óptimo dentro de la región de búsqueda. Se concluyó que para determinar el óptimo verdadero, era necesario realizar experimentos adicionales. Sin embargo, se demostró que la herramienta era válida para el problema que se pretendía resolver. Por último, se demostró que el método científico rindió mejores beneficios que el método de prueba y error.
Description
Date
2004
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
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Research Projects
Organizational Units
Journal Issue
Keywords
Simulation study, Optimization tool, Local optimum