Wie funktioniert die Optimierung von Simulationsexperimenten?

Allgemein (Kurzvideo)

Die Grundlage für die Optimierung von Simulationsexperimenten in Simulation sind Experimente mit Faktorvariation. In einem Experiment mit Faktorvariation können Sie für die Objekte, die in die Simulation einbezogen werden, die Attributwerte variieren. Je nach Konfiguration wird dadurch eine Vielzahl von Szenarien erzeugt. Sie können eine Optimierungsfunktion vorgeben, um die optimale Konfiguration von Prozessen und Ressourcen zu finden, ohne alle möglichen Szenarien zu simulieren.

Berechnung der Zielfunktion

Die Zielfunktion für die Optimierung wird berechnet, indem jede Ergebniskennzahl mit dem festgelegten Gewicht multipliziert wird und die gewichteten Ergebnisse dann addiert werden.

Beispiel

Es sind folgende Gewichtungen für die Ergebnisse festgelegt:

Gewichtung

Ergebnis

Wert

0,5

Durchlaufzeit (durchschn.)

3,600

-1,000

Dynamisch liegende Prozessmappen

10

0

Bearbeitungszeit (durchschn.)

300

Berechnung:

0,5 x 3.600 - 1.000 x 10 + 0 x 300 = -8.200

Der Wert für diese Zielfunktion ist -8.200 und wird in der Ausgabedatei in der Spalte Ziel angezeigt.

Berechnung der Anzahl der Simulationsläufe

Ziel der Optimierung ist es, mit einer vorgegebenen Anzahl an Simulationsläufen das optimale Ergebnis zu finden, ohne alle möglichen Szenarien zu prüfen. Die Anzahl der möglichen Konfigurationen ergibt sich aus der Anzahl der festgelegten Faktoren, deren Ober- und Untergrenze sowie der Schrittweite. Die Anzahl der zu durchlaufenden Simulationsläufe wird durch die folgende Tabelle bestimmt:

Anzahl der Konfigurationen und Simulationsläufen

Anzahl der möglichen Konfigurationen

Anzahl der Simulationsläufe

101 bis 1.000

100

1.001 bis 5.000

200

5.001 bis 100.000

200 + 20 für je 5.000 weitere Konfigurationen über 5.001

100.001 bis 1.000.000

380 + 20 für je 10.000 weitere Konfigurationen über 100.001

1.000.001 bis 100.000.000

560 + 20 für je 1.000.000 weitere Konfigurationen über 1.000.001

Ab 100.000.001

2.540 + 20 für je 10.000.000 weitere Konfigurationen über 10.000.001

Die Optimierung wird erst ab 101 Konfigurationen aktiv.

Beispiel

Es sind zwei Faktoren festgelegt, wobei der erste Faktor zwischen 1 und 100 und der zweite zwischen 1 und 120 variiert werden soll. Es wird jeweils eine Schrittweite von 1 verwendet. Daraus ergeben sich 100 x 120 = 12.000 mögliche Konfigurationen. Gemäß der Tabelle ergeben sich 240 Simulationsläufe.