Handbook of simulation optimization /
Michael C. Fu, Editor.
- New York (USA) : Springer, 2015
- xvi, 387 p. : il. ; 25 cm.
- International series in operations research & management science, volume 216 0884-8289 ; .
Incluye indice y bibliografía
Overview of the handbook / Michael C. Fu -- Discrete optimization via simulation / L. Jeff Hong, barry L. Nelson, and Jie Xu -- Ranking and selection: Efficient simulation budget allocation / Chun-Hung Chen, Stephen E. Chick, Loo Hay Lee, and Nugroho a. PUjowidianto -- Response surface methodology / Jack P.C. Kleijnen -- Stochastic gradient estimation / Michael C. Fu -- An overview of stochastic approximation / Marie Chau and Michael C. Fu -- Stocahstic approximation methods and their finite-time convergence properties / Saeed Ghadimi and Guanghui Lan -- A guide to sample average approximation / Sujin Kim, Raghu Pasupathy, and Shane G. Henderson -- Stochastic constraints and variance reduction techniques / Tito Homem-de-Mello and Guzin Byraksan -- A review of random search methods / Sigrun Andradottir -- Stochastic adaptive search methods: Theory and implemenation / Zelda B. Zabinsky -- Model-based stochastic search methods / Jiaqiao Hu -- Solving Markov decision process via simulation / Abhijit Gosavi.
El Manual de Simulación Optimización presenta una visión general del estado del arte de la optimización de la simulación, proporcionando una encuesta de los enfoques más bien establecidos para la optimización de los modelos de simulación estocástica y una muestra de los avances recientes de la investigación en la teoría y la metodología. Contribuyentes principales cubren temas como la optimización discreta a través de la simulación, la clasificación y selección, asignación presupuestaria de simulación eficiente, métodos de búsqueda al azar, la metodología de superficie de respuesta, la estimación del gradiente estocástico, aproximación estocástica, degustar aproximación promedio, limitaciones estocásticos, técnicas de reducción de varianza, estocástico basado en modelos métodos de búsqueda y los procesos de decisión de Markov. Esto solo volumen debe servir de referencia para los que ya están en el campo y como un medio para los nuevos en el campo de la comprensión y la aplicación de los principales enfoques. El público objetivo incluye a investigadores, profesionales y estudiantes de postgrado en los campos de negocios / ingeniería de la investigación de operaciones, gestión de la ciencia, gestión de operaciones y control estocástico, así como en economía / finanzas y la informática.
9781493913831 (alk. paper) 1493913832 (alk. paper)
MÉTODOS DE SIMULACIÓN
OPTIMIZACIÓN MATEMÁTICA
PROCESOS ESTOCASTICOS
INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES
003.3 / H236
Incluye indice y bibliografía
Overview of the handbook / Michael C. Fu -- Discrete optimization via simulation / L. Jeff Hong, barry L. Nelson, and Jie Xu -- Ranking and selection: Efficient simulation budget allocation / Chun-Hung Chen, Stephen E. Chick, Loo Hay Lee, and Nugroho a. PUjowidianto -- Response surface methodology / Jack P.C. Kleijnen -- Stochastic gradient estimation / Michael C. Fu -- An overview of stochastic approximation / Marie Chau and Michael C. Fu -- Stocahstic approximation methods and their finite-time convergence properties / Saeed Ghadimi and Guanghui Lan -- A guide to sample average approximation / Sujin Kim, Raghu Pasupathy, and Shane G. Henderson -- Stochastic constraints and variance reduction techniques / Tito Homem-de-Mello and Guzin Byraksan -- A review of random search methods / Sigrun Andradottir -- Stochastic adaptive search methods: Theory and implemenation / Zelda B. Zabinsky -- Model-based stochastic search methods / Jiaqiao Hu -- Solving Markov decision process via simulation / Abhijit Gosavi.
El Manual de Simulación Optimización presenta una visión general del estado del arte de la optimización de la simulación, proporcionando una encuesta de los enfoques más bien establecidos para la optimización de los modelos de simulación estocástica y una muestra de los avances recientes de la investigación en la teoría y la metodología. Contribuyentes principales cubren temas como la optimización discreta a través de la simulación, la clasificación y selección, asignación presupuestaria de simulación eficiente, métodos de búsqueda al azar, la metodología de superficie de respuesta, la estimación del gradiente estocástico, aproximación estocástica, degustar aproximación promedio, limitaciones estocásticos, técnicas de reducción de varianza, estocástico basado en modelos métodos de búsqueda y los procesos de decisión de Markov. Esto solo volumen debe servir de referencia para los que ya están en el campo y como un medio para los nuevos en el campo de la comprensión y la aplicación de los principales enfoques. El público objetivo incluye a investigadores, profesionales y estudiantes de postgrado en los campos de negocios / ingeniería de la investigación de operaciones, gestión de la ciencia, gestión de operaciones y control estocástico, así como en economía / finanzas y la informática.
9781493913831 (alk. paper) 1493913832 (alk. paper)
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