[Pre -sale] оптимизация стохастического моделирования: оптимальная
Цена: 15 275руб. (¥727)
Артикул: 18913574710
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товараПродавец:中国国际图书专营店
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥521 099руб.
¥153.663 247руб.
¥169.453 581руб.
¥121.342 564руб.
| Product DetailsОсновная информация | |
| ISBN-13Номер книги | 9789814282642 |
| Authorавтор | Chun-Hung Chen,Loo Hay Lee |
| Formatверсия | Твердая обложка |
| Pages NumberКоличество страниц | Страница 248 |
| PublisherИздатель | World Scientific Publishing Co Pte Ltd |
| Publication DateДата публикации | 4 июня 2010 г. |
| Product DimensionsРазмер товара | 15.5 x 1.8 x 22.9 cm |
| Shipping WeightТоварный вес | 499 g |
| LanguageЯзык | Английский |
Book Descriptionкраткое введение
С развитием новых вычислительных технологий моделирование становится очень популярным для проектирования больших, сложных и стохастических инженерных систем, поскольку для таких задач обычно не существует аналитических решений в замкнутой форме. Однако дополнительная гибкость моделирования часто создает модели, которые невозможно вычислить. Более того, чтобы получить достоверную статистическую оценку с заданным уровнем достоверности, для каждой альтернативы проекта обычно требуется большое количество запусков моделирования (или повторений). Если количество вариантов проектирования велико, общая стоимость моделирования может быть очень высокой. В этой книге рассматривается актуальная проблема эффективности посредством разумного распределения вычислительных ресурсов в экспериментах по моделированию для оптимизации, и ее цель - предоставить академическим исследователям и практикам промышленности всестороннее освещение подхода OCBA для оптимизации стохастического моделирования. Начиная с интуитивного объяснения распределения вычислительного бюджета и обсуждения его влияния на производительность оптимизации, затем представлена серия подходов OCBA, разработанных для различных проблем, от выбора лучшего проекта до оптимизации с несколькими целями. Наконец, в этой книге обсуждается потенциальное расширение понятия OCBA на различные приложения, такие как анализ охвата данных, эксперименты по проектированию и моделирование редких событий.
