Hybrid simulation-optimization methods: A taxonomy and discussion

The possibilities of combining simulation and optimization are vast and the appropriate design highly depends on the problem characteristics. Therefore, it is very important to have a good overview of the different approaches. The taxonomies and classifications proposed in the literature do not cover the complete range of methods and overlook some important criteria. We provide a taxonomy that aims at giving an overview of the full spectrum of current simulation-optimization approaches. Our study may guide researchers who want to use one of the existing methods, give insights into the cross-fertilization of the ideas applied in those methods and create a standard for a better communication in the scientific community. Future reviews can use the taxonomy here described to classify both general approaches and methods for specific application fields.The possibilities of combining simulation and optimization are vast and the appropriate design highly depends on the problem characteristics. Therefore, it is very important to have a good overview of the different approaches. The taxonomies and classifications proposed in the literature do not cover the complete range of methods and overlook some important criteria. We provide a taxonomy that aims at giving an overview of the full spectrum of current simulation-optimization approaches. Our study may guide researchers who want to use one of the existing methods, give insights into the cross-fertilization of the ideas applied in those methods and create a standard for a better communication in the scientific community. Future reviews can use the taxonomy here described to classify both general approaches and methods for specific application fields. (C) 2014 Elsevier B.V. All rights reserved

Mathematical programming time-based decomposition algorithm for discrete event simulation

Mathematical programming has been proposed in the literature as an alternative technique to simulating a special class of Discrete Event Systems. There are several benefits to using mathematical programs for simulation, such as the possibility of performing sensitivity analysis and the ease of better integrating the simulation and optimisation. However, applications are limited by the usually long computational times. This paper proposes a time-based decomposition algorithm that splits the mathematical programming model into a number of submodels that can be solved sequentially to make the mathematical programming approach viable for long running simulations. The number of required submodels is the solution of an optimisation problem that minimises the expected time for solving all of the submodels. In this way, the solution time becomes a linear function of the number of simulated entities. © 2013 Elsevier B.V. All rights reserved

Níveis de serviço e simulação computacional: um estudo de caso da influência de fatores no tempo de atendimento em uma praça de pedágio rodoviário.

A capacidade e o nível de serviço das instalações de pedágio ainda não foram formalmente abordados no Highway Capacity Manual, que reconhece e afirma que deve ser dada especial atenção às características únicas, restrições e atrasos causados por estas instalações de cobrança. Essa pesquisa buscou elucidar os seguintes questionamentos: como fatores humanos e operacionais influenciam o tempo de atendimento manual em praças de pedágio? E qual a relação com os níveis de serviço proporcionados pela empresa? Teve por objetivo avaliar os níveis de serviço oferecidos em uma praça de pedágio rodoviário por meio da simulação computacional, testando a influência de fatores na capacidade de atendimento manual. Para alcançar esse objetivo foi realizado um estudo de caso em uma praça de pedágio localizada no estado de Minas Gerais. A coleta de dados, realizada por intermédio de vídeos, documentos e visitas ao local, forneceu informações como a categoria do veículo, a forma de pagamento, o turno de trabalho, dia da semana e sexo do arrecadador; também forneceu o volume de veículos que passaram pela praça e sua composição. O trabalho pode ser dividido em duas etapas: a primeira buscando analisar a influência de fatores no tempo de atendimento por meio de análise estatística e DOE e a segunda etapa realizada por meio da modelagem e simulação, visando determinar o nível de serviço oferecido pela concessionária aos seus clientes. As conclusões principais da análise dos dados coletados mostram que os fatores Categoria do veículo, Forma de pagamento e Sexo do arrecadador são os que têm maior influência no tempo de atendimento, sendo o fator Categoria o mais impactante, aumentando significativamente o tempo de atendimento. A simulação computacional possibilitou avaliar o nível de serviço atual da praça de pedágio e também cenários diversos. A praça atualmente opera com um nível de serviço D em dias normais de funcionamento, no qual um veículo permanece no sistema entre 45 e 60 segundos. Entretanto, em feriados esse nível de serviço cai para E no turno da madrugada e para o F nos turnos da manhã e tarde. A pesquisa mostrou que existem alternativas e melhorias que podem ser aplicadas no ato de arrecadação manual da praça de pedágio estudada