Tutorial : optimization via simulation with bayesian statistics and dynamic programming

Tutorial : optimización vía simulación con estadística bayesiana y programación dinámica

La estadística bayesiana comprende un poderoso conjunto de métodos para analizar sistemas simulados. Al combinarse con programación dinámica y otros métodos para la toma de decisiones secuencial bajo incertidumbre, los métodos bayesianos han sido usados para diseńar algoritmos que encuentren la mejor entre varios sistemas simulados. Cuando la programación dinámica puede ser resuelta de manera exacta, estos algoritmos tienen un desempeńo óptimo en el promedio de los casos. En otras situaciones, este análisis de programación dinámica soporta el desarrollo de métodos aproximados con subóptimos aunque buenos desempeńos en el promedio de los casos.

Estos últimos son particularmente útiles cuando el costo de la simulación previene el uso de procedimientos con garantías de desempeńo estadístico del peor caso. En este documento se brinda una visión general de los métodos bayesianos empleados para seleccionar el mejor, proporcionando un tratamiento detallado del caso más simple de clasificación y selección con priors apropiados independientes para problemas de pequeńa escala.

Tutorial de simulación básica utilizando quest®

Basic simulation tutorial using quest®

En este artículo se presentan los elementos básicos utilizados para desarrollar modelos de simulación en Quest^® versión R19. El objetivo es facilitar el aprendizaje para construir modelos de simulación sobre una integración visual 3D de procesos de manufactura y con características de manejo de materiales que la plataforma Quest^® ofrece. Dicha plataforma ha sido diseńada especialmente para profesionistas que laboran en el sector industrial, donde Quest^® ha podido posicionarse por su sencillez al definir el flujo de trabajo y su rapidez en la integración de elementos a un nuevo modelo.