Numerical comparisons of black box simulation optimization methodologies: RSM and SPSA

Bilgisayar teknolojisindeki gelişmeler sayesinde, son yıllarda benzetim modellerinin eniyilemesi üzerindeki akademik çalışmalar ve pratik uygulamalarda belirgin bir artış görülmüştür. Piyasadaki ticari bilgisayar programlarının sayısını da olumlu yönde etkileyen bu artışın en büyük avantajı ise geleneksel metotlara göre daha fazla sayıda tasarım çözümü deneyebilme ve değişik performans ölçütlerini değerlendirebilme imkânı sağlamasıdır.Benzetim modellerini eniyileyen yöntemler beyaz ve kara kutu yöntemler olarak ikiye ayrılır. Beyaz kutu yöntemleri, kullanıcıya benzetim modelinin performans kriterlerinin tahminlerinin yanında performans kriterlerinin gradyent tahminlerini de sağlarken, kara kutu yöntemleri yalnızca benzetim modelinin çıktılarını kullanarak performans kriterlerinin gradyent tahminlerini sağlar. Beyaz kutu yöntemlerinin, kara kutu yöntemlerine göre daha etkin olmasına karşın, ele alınan problemin yapısının bir genelleştirilmiş yarı Markov süreciyle modellenemeyeceği durumlarda kara kutu yöntemleri tercih edilmelidir.Bu çalışmada, bilgisayarın benzetim modelleri için kullanacağı sürenin kısıtlı olduğu ve benzetim programının her bir adımının bilgisayarda çalıştırılmasının uzun sürdüğü varsayımları altında, kara kutu yöntemlerinden Response Surface Methodology ve Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation'ın performansları nümerik olarak karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalar, klasik gazeteci çocuk problemi, (s, S) envanter modeli ve çağrı merkezi problemi üzerinde yapılmıştır.Klasik gazeteci çocuk problemi ve (s, S) envanter modeli icin RSM ve SPSA programı Matlab 7.6 kullanılarak kodlanmıştır. Çağrı merkezi problemi ise, Arena'da modellenmiş, buradan çıkan sonuçlar kullanılarak RSM ve SPSA manuel olarak koşulmuştur.