Verwendung von Methoden der Versuchsplanung für effiziente Modellierung und Simulation
Durch die sequentielle Ausführung von High Performance Computer (HPC)-Simulationen in Design of Experiments (DOE)-Blöcken kann die Genauigkeit schneller Ersatzmodelle schnell erhöht werden. Wenn hinreichend präzise Ersatzdaten vorliegen, können HPC-Ressourcen schneller anderen Modellierungs- und Simulationsprojekten (M&S) zur Verfügung gestellt werden.
Erfahren Sie, wie Sie:
- Verstehen Sie, warum Sie ein geplantes Experiment erstellen sollten, bevor Sie mit der Modellierung und Simulation beginnen
- Vergleichen und beauftragen Sie traditionelle DOE mit raumfüllenden DOE
- Entscheiden Sie, welche Art von Design Sie verwenden möchten – Latin Hypercube oder Space-Filling
- Erstellen Sie ein raumfüllendes Design, erkunden Sie es visuell, wenden Sie Regressions- und maschinelle Lernmodelle an, erstellen Sie eine ehrliche Bewertung, die Trainings-/Test-/Validierungsdaten umfasst
HINWEIS: Fragen und Antworten sind im gesamten Video eingestreut.
Ressourcen:
- Vergleichendes Bewertungsdokument der NASA
- VIDEO: C-5 Decision Support Tool Dashboard
Dissertation 2017 von LTC Brian Wade, Direktor, TRAC-MTRY, Naval Postgraduate School
2020 Military Operations Research Society (MORS) Modellierung und Simulation (M&S) Community of Practice (CoP) Lernprogramm
JMP Discovery Summit 2020 Webcast von J MP BEAST-Modus: B Grenze E Erkundung durch A adaptiv S Verstärkung T Techniken
Design und Analyse von Computerexperimenten von Sacks, J., Welch, WJ, Mitchell, TJ und Wynn, HP S statistische Wissenschaft 4. 409-423, 1989
Santner, TJ, Williams, BJ und Notz, WI (2003), Das Design und die Analyse von Computerexperimenten , Springer, New York (2. im Jahr 2018)
Fang, KT, Li, RZ und Sudjianto, A. (2005), Design und Modellierung für Computerexperimente , Chapman & Hall/CRC Press, New York
Kleijnen, JP C. (2008), DASE: Design und Analyse von Simulationsexperimenten . Springer, New York. (2. im Jahr 2015)
Die Elemente des statistischen Lernens – Data Mining, Inferenz und Vorhersage von Hastie, Tibshirani und Friedman – 2001 (Kapitel 7: Modellbewertung und -auswahl)
Der Simulationsexperimente und effizientes Design (SEED) Zentrum für Data Farming an der Naval Postgraduate School
Entwürfe für Marine-Postgraduiertenschulen https://nps.edu/web/seed/software-downloads
Bibliothek orthogonaler Arrays gepflegt von Neil JA Sloane
Bibliothek orthogonaler Arrays gepflegt von Warren F. Kuhfield
Versuchsplanung
