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Stochastic optimization of discrete event systems simulation

MICROELECTRONICS AND reliability 1996年第10期36卷 1357-1368页

作者： Arsham, H Information and Quantitative Sciences Robert G. Merrick School of Business University of Baltimore Baltimore MD 21201-5779 U.S.A.

The Score Function (SF) method has been proposed to estimate the gradient of a performance measure with respect to some continuous parameters in a stochastic system. In this paper we experiment with the use of this estimate in a stochastic approximation algorithm to perform a single-run optimization. The experiment is done on a simple M/M/1 queue. The performance measure involves the average system time per customer at steady-state, and the decision variable is the service rate. The optimal solution is easy to compute analytically, which facilitates the evaluation of the algorithm. Combined with appropriate variance reduction techniques, the method has been shown to be effective in the test problem. We study the algorithm's properties and examine the validity of the estimates based on this single run procedure by performing some experimental studies. Implementation ''details'' necessary for packaging this method with existing simulation software are provided. Finally, there is a set of recommended directions for future research. Copyright (C) 1996 Elsevier Science Ltd

关键词： optimization of queueing and reliability models stochastic approximation algorithms score function method gradient estimation variance reduction Monte-Carlo experiments

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