Till sidans topp

Sidansvarig: Webbredaktion
Sidan uppdaterades: 2012-09-11 15:12

Tipsa en vän
Utskriftsversion

Efficient solution of man… - Göteborgs universitet Till startsida
Webbkarta
Till innehåll Läs mer om hur kakor används på gu.se

Efficient solution of many instances of a simulation-based optimization problem utilizing a partition of the decision space

Artikel i vetenskaplig tidskrift
Författare Zuzana Nedelkova
Peter Lindroth
Michael Patriksson
Ann-Brith Strömberg
Publicerad i Annals of Operations Research
Volym 265
Nummer/häfte 1
Sidor 93–118
ISSN 0254-5330
Publiceringsår 2018
Publicerad vid Institutionen för matematiska vetenskaper
Sidor 93–118
Språk en
Länkar https://doi.org/10.1007/s10479-017-...
Ämneskategorier Optimeringslära, systemteori, Transportteknik och logistik

Sammanfattning

This paper concerns the solution of a class of mathematical optimization problems with simulation-based objective functions. The decision variables are partitioned into two groups, referred to as variables and parameters, respectively, such that the objective function value is influenced more by the variables than by the parameters. We aim to solve this optimization problem for a large number of parameter settings in a computationally efficient way. The algorithm developed uses surrogate models of the objective function for a selection of parameter settings, for each of which it computes an approximately optimal solution over the domain of the variables. Then, approximate optimal solutions for other parameter settings are computed through a weighting of the surrogate models without requiring additional expensive function evaluations. We have tested the algorithm's performance on a set of global optimization problems differing with respect to both mathematical properties and numbers of variables and parameters. Our results show that it outperforms a standard and often applied approach based on a surrogate model of the objective function over the complete space of variables and parameters.

Sidansvarig: Webbredaktion|Sidan uppdaterades: 2012-09-11
Dela:

På Göteborgs universitet använder vi kakor (cookies) för att webbplatsen ska fungera på ett bra sätt för dig. Genom att surfa vidare godkänner du att vi använder kakor.  Vad är kakor?