ScholarGate
Ассистент
Process / pipelineMetaheuristics

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.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Источники

  1. 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.

Compare side by side

Упоминается в

ScholarGateSimheuristics (Simheuristics (Simulation + Metaheuristics)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/optimization/simheuristics · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026