Geri Dön

Numerical comparisons of black box simulation optimization methodologies: RSM and SPSA

Kara kutu benzetim modellerini eniyileyen yöntemlerin nümerik karşılaştırılmaları: RSM ve SPSA

  1. Tez No: 287348
  2. Yazar: MAKBULE RENGİN BURHANOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ESRA ALBAYRAK, YRD. DOÇ. DR. M. EBRU ANGÜN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

Bilgisayar teknolojisindeki gelişmeler sayesinde, son yıllarda benzetim modellerinin eniyilemesi üzerindeki akademik çalışmalar ve pratik uygulamalarda belirgin bir artış görülmüştür. Piyasadaki ticari bilgisayar programlarının sayısını da olumlu yönde etkileyen bu artışın en büyük avantajı ise geleneksel metotlara göre daha fazla sayıda tasarım çözümü deneyebilme ve değişik performans ölçütlerini değerlendirebilme imkânı sağlamasıdır.Benzetim modellerini eniyileyen yöntemler beyaz ve kara kutu yöntemler olarak ikiye ayrılır. Beyaz kutu yöntemleri, kullanıcıya benzetim modelinin performans kriterlerinin tahminlerinin yanında performans kriterlerinin gradyent tahminlerini de sağlarken, kara kutu yöntemleri yalnızca benzetim modelinin çıktılarını kullanarak performans kriterlerinin gradyent tahminlerini sağlar. Beyaz kutu yöntemlerinin, kara kutu yöntemlerine göre daha etkin olmasına karşın, ele alınan problemin yapısının bir genelleştirilmiş yarı Markov süreciyle modellenemeyeceği durumlarda kara kutu yöntemleri tercih edilmelidir.Bu çalışmada, bilgisayarın benzetim modelleri için kullanacağı sürenin kısıtlı olduğu ve benzetim programının her bir adımının bilgisayarda çalıştırılmasının uzun sürdüğü varsayımları altında, kara kutu yöntemlerinden Response Surface Methodology ve Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation'ın performansları nümerik olarak karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalar, klasik gazeteci çocuk problemi, (s, S) envanter modeli ve çağrı merkezi problemi üzerinde yapılmıştır.Klasik gazeteci çocuk problemi ve (s, S) envanter modeli icin RSM ve SPSA programı Matlab 7.6 kullanılarak kodlanmıştır. Çağrı merkezi problemi ise, Arena'da modellenmiş, buradan çıkan sonuçlar kullanılarak RSM ve SPSA manuel olarak koşulmuştur.

Özet (Çeviri)

By the developments in computer technologies, there has been a significant increase on academic studies and practical applications about simulation optimization in the last decades. The major advantage of this augmentation, which also positively affects commercial software, is the opportunity of examiner a large number of design solutions and to obtain the values of various performance measures compared to the traditional methods.Simulation optimization methods can be classified as white box methods and black box methods. While white box methods enabling the practitioners to estimate the random responses and their gradient vectors, black box methods use the simulation outputs of the random responses to approximate their gradient vectors. Although white box methods outperform black box methods, black box methods shall be preferred in a case which the knowledge of the stochastic structure of the system is not available to the practitioners.In this study, performances of black box methods Response Surface Methodology and Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation are compared numerically considering that the computer budget is limited and each simulation run is time-consuming. Comparisons are realized on the newsvendor problem, (s, S) inventory model and generic call center problem.The computer program of RSM and SPSA algorithms are coded in Matlab 7.6 for the newsvendor problem and (s, S) inventory model. The call center model is first designed in Arena, then RSM and SPSA steps are applied manually based on the results get by this model.

Benzer Tezler

  1. A new nonlinear lifting line method for configuration aerodynamics and deep learning based aerodynamic surrogate models

    Konfigürasyon aerodinamiği analizi ve derin öğrenme bazlı aerodinamik dijital model oluşturmak için yeni bir doğrusal olmayan taşıyıcı çizgi metodu

    HASAN KARALİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUT ADİL YÜKSELEN

    PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN

  2. State of charge estimation of lithium-ion batteries using machine learning approach

    Makine öğrenmesi yaklaşımı kullanılarak lityum iyon pillerin şarj durumu tahmini

    OSMAN ALPER ALTUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİNE AYAZ

  3. Akış hidrografı tahmin modelleri

    Estimation of runoff hydrograph

    MUSTAFA NURI BALOV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK

  4. Distributed algorithms based on fictitious play for near optimal sequential decision making

    Başlık çevirisi yok

    ESRA ŞİŞİKOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiUniversity of Michigan

    DOÇ. DR. MARINA A. EPELMAN

    PROF. ROBERT L. SMITH

  5. A comparison of identification techniques for fractional order systems

    Kesirli dereceli sistemler için sistem tanıma tekniklerinin karşılaştırılması

    RIFAT VOLKAN ŞENYUVA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. YAĞMUR DENİZHAN