Response Surface Methodik in der Optimierung durch Simulation
Anwendung der Response Surface Methodik zur Optimierung von Simulationsmodellen für diskrete Ereignisse
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Simulationsmodelle werden häufig für die Optimierung komplexer Probleme eingesetzt, die mit analytischen oder mathematischen Methoden nicht gelöst werden können. In diesem Beitrag wird die Anwendung der Response Surface Methodology (RSM) als organisierter und effizienter Weg zur Optimierung in der diskreten Ereignissimulation (DSS) analysiert. Es handelt sich um eine quantitative Forschung, die statistische Instrumente und die Forschungsmethode des Experiments verwendet und einem normativen empirischen Modell folgt. Die gefundenen Ergebnisse werden anhand der Werte der einzelnen Eingangsva...
Simulationsmodelle werden häufig für die Optimierung komplexer Probleme eingesetzt, die mit analytischen oder mathematischen Methoden nicht gelöst werden können. In diesem Beitrag wird die Anwendung der Response Surface Methodology (RSM) als organisierter und effizienter Weg zur Optimierung in der diskreten Ereignissimulation (DSS) analysiert. Es handelt sich um eine quantitative Forschung, die statistische Instrumente und die Forschungsmethode des Experiments verwendet und einem normativen empirischen Modell folgt. Die gefundenen Ergebnisse werden anhand der Werte der einzelnen Eingangsvariablen der Versuchsplanung (DOE) dargestellt, die am optimalen Punkt erzielt werden. Anschließend erfolgt ein Vergleich der hier verwendeten Optimierungsergebnisse mit denen einer Marktsoftware, wobei die Wirksamkeit des gewählten Optimierungsmodells an vier Untersuchungsobjekten überprüft wurde. Außerdem wurde der optimale Punkt mit einer Verringerung der Anzahl der Experimente um etwa 80 % erreicht, zusätzlich zu der von der MSR erstellten Sensitivitätsanalyse.
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