Utilizzo di metodi di progettazione di esperimenti per una modellazione e simulazione efficienti
Eseguendo in sequenza simulazioni High Performance Computer (HPC) nei blocchi Design of Experiments (DOE), è possibile aumentare rapidamente la precisione dei modelli surrogati veloci. Una volta ottenuti surrogati sufficientemente precisi, le risorse HPC potranno essere rese disponibili prima per altri progetti di modellazione e simulazione (M&S).
Scopri come:
- Comprendere perché creare un esperimento progettato prima di tentare la modellazione e la simulazione
- Confronta e contrai il DOE tradizionale con il DOE che riempie lo spazio
- Decidi quali tipi di design utilizzare: Latin Hypercube o Space-Filling
- Crea un progetto che riempia lo spazio, esploralo visivamente, applica modelli di regressione e apprendimento automatico, crea una valutazione onesta che includa dati di formazione/test/convalida
NOTA: domande e risposte sono intervallate nel video.
Risorse:
- Documento di valutazione comparativa della NASA
- VIDEO: Dashboard dello strumento di supporto decisionale C-5
Tesi di laurea 2017 di LTC Brian Wade, Direttore, TRAC-MTRY, Scuola di specializzazione navale
2020 Società di ricerca sulle operazioni militari (MORS) Modellazione e simulazione (M&S) Comunità di pratica (CoP) Esercitazione
Webcast del JMP Discovery Summit 2020 J Modalità MP BEAST: B confine E esplorazione attraverso UN adattivo S amplificazione T tecniche
Progettazione e analisi di esperimenti informatici di Sacks, J., Welch, WJ, Mitchell, TJ e Wynn, HP S Scienza statistica 4.409-423, 1989
Santner, TJ, Williams, BJ e Notz, WI (2003), La progettazione e l'analisi degli esperimenti informatici , Springer, New York (2° nel 2018)
Zanna, KT, Li, RZ e Sudjianto, A. (2005), Progettazione e modellazione per esperimenti informatici , Chapman & Hall/CRC Press, New York
Kleijnen, JP C. (2008), DASE: progettazione e analisi di esperimenti di simulazione . Springer, New York. (2° nel 2015)
Gli elementi dell'apprendimento statistico: data mining, inferenza e previsione di Hastie, Tibshirani e Friedman – 2001 (Capitolo 7: Valutazione e selezione del modello)
IL Esperimenti di simulazione e progettazione efficiente (SEED) Centro per l'agricoltura dei dati presso la Scuola di specializzazione navale
Disegni della scuola post-laurea navale https://nps.edu/web/seed/software-downloads
Libreria di array ortogonali mantenuto da Neil JA Sloane
Libreria di array ortogonali mantenuto da Warren F. Kuhfield
Progettazione di esperimenti
