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Veuillez expliquer ce qu'est "l'optimisation basée sur la simulation"
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L'optimisation basée sur la simulation (également connue sous le nom d'optimisation de la simulation) intègre des techniques d'optimisation dans la modélisation et l'analyse de la simulation.En raison de la complexité de la simulation, la fonction objective peut devenir difficile et coûteuse à évaluer.Habituellement, le modèle de simulation sous-jacent est stochastique, de sorte que la fonction objectif doit être estimée à l'aide de techniques d'estimation statistique (appelée analyse de sortie dans la méthodologie de simulation).
Une fois qu'un système est modélisé mathématiquement, les simulations informatiques fournissent des informations sur son comportement.Des méthodes de simulation paramétrique peuvent être utilisées pour améliorer les performances d'un système.Dans cette méthode, l'entrée de chaque variable est variée avec les autres paramètres restant constants et l'effet sur l'objectif de conception est observé.Il s'agit d'une méthode longue et améliore les performances en partie.Pour obtenir la solution optimale avec un calcul minimum et du temps, le problème est résolu de manière itérative où dans chaque itération, la solution se rapproche de la solution optimale.Ces méthodes sont connues sous le nom d’optimisation «numérique» ou «d’optimisation basée sur la simulation».
Dans l'expérience de simulation, l'objectif est d'évaluer l'effet de différentes valeurs des variables d'entrée sur un système.Cependant, l'intérêt est parfois de trouver la valeur optimale pour les variables d'entrée en termes de résultats système.Une façon pourrait être d'exécuter des expériences de simulation pour toutes les variables d'entrée possibles.Cependant, cette approche n'est pas toujours pratique en raison de plusieurs situations possibles et il est simplement intraitable d'exécuter des expériences pour chaque scénario.Par exemple, il peut y avoir trop de valeurs possibles pour les variables d'entrée, ou le modèle de simulation pourrait être trop compliqué et coûteux à exécuter pour des valeurs de variables d'entrée sous-optimales.Dans ces cas, l'objectif est de trouver des valeurs optimales pour les variables d'entrée plutôt que d'essayer toutes les valeurs possibles.Ce processus est appelé optimisation de simulation.
Des méthodes d'optimisation basées sur la simulation spécifiques peuvent être choisies en fonction de la figure 1 en fonction des types de variables de décision.
Il existe une optimisation dans deux branches principales de la recherche opérationnelle:
Paramétrique d'optimisation (statique) - L'objectif est de trouver les valeurs des paramètres, qui sont «statiques» pour tous les états, dans le but de maximiser ou de minimiser une fonction.Dans ce cas, on peut utiliser la programmation mathématique, comme la programmation linéaire.Dans ce scénario, la simulation aide lorsque les paramètres contiennent du bruit ou que l'évaluation du problème nécessiterait un temps informatique excessif, en raison de sa complexité.
Contrôle d'optimisation (dynamique) - Ceci est utilisé en grande partie en informatique et génie électrique.Le contrôle optimal est par état et les résultats changent dans chacun d'eux.On peut utiliser la programmation mathématique, ainsi que la programmation dynamique.Dans ce scénario, la simulation peut générer des échantillons aléatoires et résoudre des problèmes complexes et à grande échelle.