Self-organizing migrating algorithm applied to discrete event simulation optimization
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23210%2F19%3A43958146" target="_blank" >RIV/49777513:23210/19:43958146 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://ieomsociety.org/pilsen2019/papers/91.pdf" target="_blank" >http://ieomsociety.org/pilsen2019/papers/91.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Self-organizing migrating algorithm applied to discrete event simulation optimization
Popis výsledku v původním jazyce
The paper deals with testing and evaluation of a modified Self-Organizing Migrating Algorithm (SOMA) applied to different discrete event simulation models. These models are focused on real problems in industrial companies. The SOMA heuristic optimization method is derived from the Differential Evolution method, which is effective for different dimensional search spaces of the simulation models. We specify the ranges of each algorithm parameter and test all the possible combinations of settings of the algorithm within the specified ranges. We repeat the simulation optimization experiments to reduce the random behaviour of the algorithm. We propose a methodology using different evaluation criteria to analyse the SOMA behaviour of finding the optimum of an objective function specified for each discrete event simulation model.
Název v anglickém jazyce
Self-organizing migrating algorithm applied to discrete event simulation optimization
Popis výsledku anglicky
The paper deals with testing and evaluation of a modified Self-Organizing Migrating Algorithm (SOMA) applied to different discrete event simulation models. These models are focused on real problems in industrial companies. The SOMA heuristic optimization method is derived from the Differential Evolution method, which is effective for different dimensional search spaces of the simulation models. We specify the ranges of each algorithm parameter and test all the possible combinations of settings of the algorithm within the specified ranges. We repeat the simulation optimization experiments to reduce the random behaviour of the algorithm. We propose a methodology using different evaluation criteria to analyse the SOMA behaviour of finding the optimum of an objective function specified for each discrete event simulation model.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20301 - Mechanical engineering
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2019
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management
ISBN
978-1-5323-5949-1
ISSN
2169-8767
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
269-280
Název nakladatele
IEOM Society International
Místo vydání
Pilsen
Místo konání akce
Pilsen, Czech Republic
Datum konání akce
23. 7. 2019
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—