Al ejecutar secuencialmente simulaciones de computación de alto rendimiento (HPC) en bloques de diseño de experimentos (DOE), se puede aumentar rápidamente la precisión de los modelos sustitutos rápidos. Una vez obtenidos modelos sustitutos suficientemente precisos, los recursos de HPC pueden ponerse a disposición de otros proyectos de modelado y simulación (M&S) con mayor rapidez.
Vea cómo:
- Comprenda por qué es necesario crear un experimento diseñado antes de intentar modelar y simular.
- Comparación y contraste entre el DOE tradicional y el DOE que ocupa espacio
- Decide qué tipos de diseño utilizar: hipercubo latino o diseño que llena el espacio.
- Crea un diseño que llene el espacio, explóralo visualmente, aplica modelos de regresión y aprendizaje automático, crea una evaluación honesta que incluya datos de entrenamiento/prueba/validación.
NOTA: A lo largo del vídeo se intercalan preguntas y respuestas.
Recursos:
- Documento de evaluación comparativa de la NASA
- VIDEO: Panel de control de la herramienta de apoyo a la toma de decisiones C-5
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Tesis doctoral de 2017 del teniente coronel Brian Wade, director de TRAC-MTRY, Escuela Naval de Posgrado.
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Tutorial de la Comunidad de Práctica (CoP) de Modelado y Simulación (M&S) de la Sociedad de Investigación Operativa Militar (MORS) de 2020
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Transmisión web de la Cumbre de Descubrimiento JMP 2020JModo MP BESTIA:BlímiteEexploración a través deAdaptríaSampliaciónTtécnicas
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Diseño y análisis de experimentos informáticos por Sacks, J., Welch, WJ, Mitchell, TJ y Wynn, HP Statistics Science 4, 409-423, 1989.
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Santner, TJ, Williams, BJ y Notz, WI (2003), El diseño y análisis de experimentos informáticos , Springer, Nueva York (2.ª ed. en 2018)
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Fang, KT, Li, RZ y Sudjianto, A. (2005), Diseño y modelado para experimentos informáticos , Chapman & Hall/CRC Press, Nueva York
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Kleijnen, JPC (2008), DASE: diseño y análisis de experimentos de simulación . Springer, Nueva York. (segundo en 2015)
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Elementos del aprendizaje estadístico: minería de datos, inferencia y predicción, por Hastie, Tibshirani y Friedman – 2001 (Capítulo 7: Evaluación y selección de modelos)
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El Centro de Experimentos de Simulación y Diseño Eficiente (SEED) para la Recopilación de Datos en la Escuela Naval de Posgrado
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Diseños de la Escuela Naval de Posgrado https://nps.edu/web/seed/software-downloads
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Biblioteca de matrices ortogonales mantenida por Neil JA Sloane.
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Biblioteca de matrices ortogonales mantenida por Warren F. Kuhfield.
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