Simulation optimization using metamodeling: a study in medical cases
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Data de Publicação: | 2016 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Produção Online |
Texto Completo: | https://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/2325 |
Resumo: | The combination of discrete event simulation and optimization techniques is growing in recent years. However, such a combination isn’t widely used due mainly to high computational costs. Due to this difficulty, some studies are focused on developing more computationally efficient optimization methods. This article uses a metamodeling technique to create a mathematical model for an output of interest, by running a limited number of scenarios of a simulation model and then proceed to optimization of this output model. We argue that this approach results in significantly reduced computational burden compared to optimizing directly on scenario-specific output values obtained from the simulation model. We illustrate this method using simulation models of distinct functional areas across hospitals in Brazil. The use of metamodeling allows optimization of the simulation models, reaching better solutions than those obtained by a commercial optimizer, with the additional advantage of reducing the computational time by more than 68% on average. |
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Simulation optimization using metamodeling: a study in medical casesOtimização via simulação por metamodelagem: um estudo em casos da área médicaSimulation Optimization. Discrete Events Simulation. Metamodeling. Optimization. Medical Cases.Otimização via Simulação. Simulação a Eventos Discretos. Metamodelagem. Otimização. Área Médi-ca.The combination of discrete event simulation and optimization techniques is growing in recent years. However, such a combination isn’t widely used due mainly to high computational costs. Due to this difficulty, some studies are focused on developing more computationally efficient optimization methods. This article uses a metamodeling technique to create a mathematical model for an output of interest, by running a limited number of scenarios of a simulation model and then proceed to optimization of this output model. We argue that this approach results in significantly reduced computational burden compared to optimizing directly on scenario-specific output values obtained from the simulation model. We illustrate this method using simulation models of distinct functional areas across hospitals in Brazil. The use of metamodeling allows optimization of the simulation models, reaching better solutions than those obtained by a commercial optimizer, with the additional advantage of reducing the computational time by more than 68% on average.O uso combinado da simulação a eventos discretos e otimização vem crescendo nos últimos anos. No entanto, esta forma de otimização ainda é pouco utilizada, devido principalmente a seu elevado custo computacional. Nesse sentido, vários trabalhos visam desenvolver novos métodos de otimização, buscando acelerar este procedimento. Este trabalho faz uso da técnica de metamodelagem, para criar um modelo matemático, que represente uma determinada saída de um modelo de simulação, e proceder com sua otimização sem a necessidade da utilização do modelo simulado. Para exemplificar o método empregado foram utilizados modelos de simulação ligados à área médica. O uso da metamodelagem permitiu otimizar os modelos de simulação, alcançando soluções estatisticamente iguais as encontradas por um otimizador comercial, com a vantagem de reduzir o tempo computacional do processo em mais de 68% em média. Desta forma, a metamodelagem se apresenta como uma potencial técnica de otimização para a simulação, ao prover soluções de elevada qualidade em um tempo computacional reduzido, quando comparado a métodos de otimização via simulação tradicionais.Associação Brasileira de Engenharia de Produção2016-09-15info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfaudio/mpeghttps://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/232510.14488/1676-1901.v16i3.2325Revista Produção Online; Vol. 16 No. 3 (2016); 1058-1078Revista Produção Online; v. 16 n. 3 (2016); 1058-10781676-1901reponame:Revista Produção Onlineinstname:Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO)instacron:ABEPROporhttps://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/2325/1441https://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/2325/1455Copyright (c) 2016 Revista Produção Onlineinfo:eu-repo/semantics/openAccessMiranda, Rafael de CarvalhoMontevechi, José Arnaldo BarraPereira, Tábata FernadesSilva, Aneirson Francisco2016-09-15T12:39:15Zoai:ojs.emnuvens.com.br:article/2325Revistahttp://producaoonline.org.br/rpoPUBhttps://www.producaoonline.org.br/rpo/oai||producaoonline@gmail.com1676-19011676-1901opendoar:2016-09-15T12:39:15Revista Produção Online - Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO)false |
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