Stochastic Optimization with Simulation Based Optimization : A Surrogate Model Framework

Langue : anglais

Edité par VDM Verlag Dr. Müller, 2009

363914015X / 9783639140156

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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.…

N° de réf. du vendeur 9783639140156

Titre
Stochastic Optimization with Simulation Based Optimization : A Surrogate Model Framework
Auteur
Xiaotao Wan
Éditeur
VDM Verlag Dr. Müller
Année de publication
2009
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
363914015X
ISBN à 13 chiffres
9783639140156
Poids de l'article
221 grammes
Dimensions
220x150x8 mm

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