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Mike S·杨。;Lee、Loo Hay

基于学习的序数优化方法应用于复杂确定性问题的示例研究。 （英语） Zbl 1116.90065号

欧洲药典。物件。 174，第1期，265-277（2006）.
摘要：我们考虑复杂的确定性问题，其中有两个模型可用于预测给定设计的性能。其中一个模型可以给出精确的估计，但复杂且耗时。另一个模型简单快速，但只能给出非常粗略的估计。我们提出了一种基于学习的顺序优化方法来解决这个问题。在这种方法中，我们首先对所有设计运行一个简单的模型，对少数设计运行一种复杂的模型，然后通过回归分析，我们估计噪声趋势，这个噪声趋势连同简单模型的粗略估计将用于筛选设计。将该方法应用于求解一个整体叶片转子（IBR）制造问题，该问题需要确定生产顺序和生产参数，以在满足制造约束的前提下最小化总体制造成本。结果表明，通过使用一个非常粗略和简单的模型，我们能够以高度的置信度识别出好的设计。

MSC公司：

90B50型 管理决策，包括多个目标
90B30型 生产模型

关键词：

序优化;复杂确定性问题;制造业
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.S.Yang}和\textit{L.H.Lee}，Eur.J.Oper。174号决议，第1号，265--277（2006年；Zbl 1116.90065）
全文： 内政部

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