Approximately Optimal Computing Budget Allocation for Selection of the Best and Worst Designs
Approximately Optimal Computing Budget Allocation for Selection of the Best and Worst Designs
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选择最佳和最差设计的近似最优计算预算分配
DOI：
10.1109/tac.2016.2628158
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发表时间：
2017-07
影响因子：
6.8
通讯作者：
Zhou MengChu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang JunQi;Zhang Liang;Wang Cheng;Zhou MengChu
序数优化是一种有效的技术，可以对需要耗时的离散事件模拟的各种工程设计进行选择和排序。最优计算预算分配(OCBA)已成为提高计算效率、及时选择最佳设计的重要工具。然而，它未能解决有效地选择最佳和最差设计的问题。许多应用程序都出现了在给定固定计算预算的情况下快速选择两者的需求。这项工作开发了一种新的基于OCBA的方法，可以同时选择最佳和最差的设计。为其奠定了理论基础。数值结果表明，该方法在正确选择概率和计算效率方面均优于已有的方法。
Ordinal optimization is an efficient technique to choose and rank various engineering designs that require time-consuming discrete-event simulations. Optimal computing budget allocation (OCBA) has been an important tool to enhance its efficiency such that the best design is selected in a timely fashion. It, however, fails to address the issue of selecting the best and worst designs efficiently. The need to select both rapidly given a fixed computing budget has arisen from many applications. This work develops a new OCBA-based approach for selecting both best and worst designs at the same time. Its theoretical foundation is laid. Our numerical results show that it can well outperform all the existing methods in terms of probability of correct selection and computational efficiency.
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