000			03384cam a22003017i 4500
001			18286605
005			20171020105355.0
007			ta
008			140902t20152015nyua b 001 0 eng d
020			_a9781493913831 (alk. paper)
020			_a1493913832 (alk. paper)
020			_z9781493913848 (ebk.)
040			_aUK-RwCLS _beng _cCDX _erda _dYDXCP _dOCLCO _dMUU _dOCLCF _dDLC
082	0	4	_a003.3 _223 _bH236
245	0	0	_aHandbook of simulation optimization / _cMichael C. Fu, Editor.
260			_aNew York (USA) : _bSpringer, _c2015
300			_axvi, 387 p. : _bil. ; _c25 cm.
490	1		_aInternational series in operations research & management science, _x0884-8289 ; _vvolume 216
504			_aIncluye indice y bibliografía
505	0		_aOverview 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.
520			_aEl 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.
650		0	_94865 _aMÉTODOS DE SIMULACIÓN
650		0	_9248 _aOPTIMIZACIÓN MATEMÁTICA
650		0	_aPROCESOS ESTOCASTICOS _93154
650		0	_912603 _aINVESTIGACIÓN DE OPERACIONES
700	1		_aFu, Michael, _d1962- _eed _924533
942			_2ddc _cBK
999			_c17933 _d17933