Симэвристики: объединение имитационного моделирования с метаэвристиками для стохастической оптимизации
Симэвристика — это гибридная алгоритмическая структура, которая интегрирует имитационное моделирование методом Монте-Карло или дискретно-событийное моделирование в процедуры метаэвристического поиска для решения стохастических задач комбинаторной оптимизации. Предложенная Хуаном и др. в 2015 году, она применяется в условиях, когда оценки целевой функции включают случайные величины, обеспечивая близкие к оптимальным решения с вероятностными гарантиями качества. Подход особенно подходит для реальных задач логистики, транспорта и планирования, где неопределенность является неотъемлемой частью, а классические детерминированные решатели не способны учесть вариативность.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Juan, A. A., et al. (2015). A review of simheuristics: Extending metaheuristics to deal with stochastic combinatorial optimization problems. Operations Research Perspectives, 2, 62–72. DOI: 10.1016/j.orp.2015.03.001 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 2). Simheuristics (Simulation + Metaheuristics). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/optimization/simheuristics
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Имитационное моделирование дискретных событий (DES)Имитационное моделирование↔ compare
- Матевристика: гибридизация математического программирования и метаэвристикОптимизация↔ compare
- Стохастическая оптимизацияОптимизация↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →