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Stochastic Optimization with Simulation Based Optimization: A Surrogate Model Framework - Tapa blanda
Sinopsis
Stochastic optimization is vital to making sound engineering and business decisions under uncertainty. While the limited capability of handling complex domain structures and random variables renders analytic methods helpless in many circumstances, stochastic optimization based on simulation is widely applicable. This work extends the traditional response surface methodology into a surrogate model framework to address high dimensional stochastic problems. The framework integrates Latin hypercube sampling (LHS), domain reduction techniques, least square support vector machine (LSSVM) and design & analysis of computer experiment (DACE) to build surrogate models that effectively captures domain structures. In comparison with existing simulation based optimization methods, the proposed framework leads to better solutions especially for problems with high dimensions and high uncertainty. The surrogate model framework also demonstrates the capability of addressing the curse-of-dimensionality in stochastic dynamic risk optimization problems, where several important modification of the classical Bellman equation for stochastic dynamic problems (SDP) is also proposed.
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Xiaotao Wan, Ph.D: Studied Chemical Engineering at Tsinghua University and Purdue University with Focus on Supply Chain Optimization in Postgraduate Study. Supply Chain Consultant at Bayer Technology & Engineering (Shanghai) Co. Ltd.
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Stochastic optimization is vital to making soundengineering and business decisions under uncertainty.While the limited capability of handling complexdomain structures and random variables rendersanalytic methods helpless in many circumstances,stochastic optimization based on simulation is widelyapplicable. This work extends the traditionalresponse surface methodology into a surrogate modelframework to address high dimensional stochasticproblems. The framework integrates Latin hypercubesampling (LHS), domain reduction techniques, leastsquare support vector machine (LSSVM) and design &analysis of computer experiment (DACE) to buildsurrogate models that effectively captures domainstructures. In comparison with existing simulationbased optimization methods, the proposed frameworkleads to better solutions especially for problemswith high dimensions and high uncertainty. Thesurrogate model framework also demonstrates thecapability of addressing the curse-of-dimensionalityin stochastic dynamic risk optimization problems,where several important modification of the classicalBellman equation for stochastic dynamic problems(SDP) is also proposed. Nº de ref. del artículo: 9783639140156
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Kartoniert / Broschiert. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Wan XiaotaoXiaotao Wan, Ph.D: Studied Chemical Engineering at TsinghuanUniversity and Purdue University with Focus on Supply ChainnOptimization in Postgraduate Study. Supply Chain Consultant atnBayer Technology & Engineering (Shangha. Nº de ref. del artículo: 4961075
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