Metodología de superficie de respuesta en la optimización mediante simulación
Uso de la metodología de superficie de respuesta para optimizar los modelos de simulación de eventos discretos
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Los modelos de simulación se aplican a menudo a la optimización de problemas complejos, que no pueden resolverse con métodos analíticos o matemáticos. Este trabajo pretende analizar la aplicación de la Metodología de Superficie de Respuesta (RSM) como una forma organizada y eficiente de buscar la optimización en la Simulación de Eventos Discretos (SED). Se trata de una investigación cuantitativa que utiliza herramientas estadísticas y el método de investigación de experimentación, siguiendo un modelo empírico normativo. Los resultados encontrados se representan mediante los valo...
Los modelos de simulación se aplican a menudo a la optimización de problemas complejos, que no pueden resolverse con métodos analíticos o matemáticos. Este trabajo pretende analizar la aplicación de la Metodología de Superficie de Respuesta (RSM) como una forma organizada y eficiente de buscar la optimización en la Simulación de Eventos Discretos (SED). Se trata de una investigación cuantitativa que utiliza herramientas estadísticas y el método de investigación de experimentación, siguiendo un modelo empírico normativo. Los resultados encontrados se representan mediante los valores de cada variable de entrada del Diseño de Experimentos (DOE) obtenidos en el punto óptimo. A continuación, se realiza una comparación de los resultados de optimización aquí utilizados con los de un software de mercado, en la que se verifica la eficacia del modelo de optimización adoptado en cuatro objetos de estudio. Además, el punto óptimo se alcanzó con una reducción de cerca del 80% en el número de experimentos, además de los análisis de sensibilidad generados por el MSR.
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