Simulation-Optimization of Simulation Models with Data-Table Inputs

El grupo de investigación Internet Computing and Systems Optimization (ICSO) se complace en invitaros al seminario de investigación abierto "Simulation-Optimization of Simulation Models with Data-Table Inputs" a cargo de Mohammad Dehghani, profesor adjunto de ingeniería mecánica e industrial en la Northeastern University (Boston, EE. UU.).

Lugar

Sala -1A/-1B, edificio de Castelldefels
Av. Carl Friedrich Gauss, 5
08860 Castelldefels
Espanya

Cuándo

21/06/2019 12.30h

Organiza

Universitat Oberta de Catalunya, Grupo de investigación ICSO del IN3

Programa

Resumen

El objetivo final de la mayoría de los estudios de simulación de eventos discretos es experimentar con escenarios para obtener la configuración más adecuada de un modelo. Muchos de los paquetes de simulación comerciales que existen están equipados con un optimizador —es el caso de OptQuest o COMPASS— para manejar los experimentos paramétricos. Estos optimizadores pueden explorar eficientemente múltiples diseños del modelo cambiando los controles paramétricos y así determinar la mejor combinación de inputs para cada modelo. Sin embargo, no son capaces de optimizar modelos con controles de tablas de datos de manera eficiente. En este estudio, se ha desarrollado una plataforma genérica de optimización-simulación para abordar esta dificultad e incluir la capacidad de hacer experimentos de simulación con múltiples configuraciones de tablas de datos. La plataforma que se ha diseñado es una integración triple de simulación, optimización y un módulo de transferencia de datos mediante Simio, MATLAB y Excel, respectivamente. Con este diseño se busca obtener el input de tabla de datos óptimo o cercano al óptimo de un modelo de simulación dado de manera eficiente. La utilidad de este modelo se demuestra con algunos estudios de caso de diferentes aplicaciones, por ejemplo para secuenciación, programación, planificación de citas de pacientes y optimización del diseño de atención médica.

Biografía

Mohammad Dehghani es profesor asistente de Ingeniería Mecánica e Industrial en la Northeastern University (Boston, EE. UU.). Se doctoró en Gestión de Ingeniería en la Western New England University (EE. UU.) en 2016 y su tesis doctoral, centrada en el desarrollo de un nuevo modelo de simulación basado en la optimización iterativa (IOS en inglés, de iterative optimization-based simulation), obtuvo el premio a la mejor tesis doctoral concedido por el Congreso de Simulación de Invierno (WSC) de 2015 y el segundo premio del concurso de tesis doctorales de la asociación Gestión de Operaciones e Ingeniería Industrial (IEOM) en 2016. Su investigación está enfocada principalmente a la resolución de problemas estocásticos, no lineales y a gran escala mediante el uso de simulación-optimización (SO), análisis de datos y programación estocástica en aplicaciones para la atención médica, las cadenas de suministro y la fabricación. Su web es http://www.mie.neu.edu/people/dehghani-mohammad y su correo electrónico es m.dehghani@northeastern.edu.

Idioma

Inglés

 

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