DiscoverSim-通过蒙特卡罗仿真和优化技术开启发现之旅
-monte carlo simulation -regression - optimization
DiscoverSim是SigmaXL公司开发的一款性能优秀的专注蒙特卡洛仿真和数学优化的Excel表格商业插件，在全球的基于Excel环境的分析和优化市场占有一席之地。它直观，易用，简洁，性能优秀，能够满足大多数企业在管理决策优化，运筹优化方面的问题。
为什么您值得拥有DiscoverSim产品？- 易于使用六西格码语言 - 指定输入（X）和输出（Y）。非常适合 DFSS、风险和项目管理。
- 功能强大 - 53 个连续分布和 10 个离散分布函数。使用自动最佳拟合进行分布拟合，指定输入之间的相关性。
- 快速获得答案 - 使用 Excel 电子表格解释器加速计算。
- 通过基于相关性或逐步回归的敏感性分析来识别重要的 X因子 – 也包括二次项！
- 通过内置的多个全局优化算法发现难题的优化解决方案。
- 优化您的统计数据（例如 dpm 或 Ppk）并考虑到各类约束。
- DiscoverSim 还与 SigmaXL 数据分析软件捆绑在一起，用于统计和图形分析。
- 软件提供了完整帮助文档Workbook，用户可以在使用过程中参考。
输入分布 创建和编辑输入分布函数：DiscoverSim用户可以从内置的丰富的普通连续，高级连续或离散分布中选择。对话框中给出了所选分布的简要描述。单击“查看分布公式”，可查看分布公式的详细信息：概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）。如果已经执行了分布拟合，则选择存储分布拟合选项将可用于选择变量名称和存储分布，参数值将自动填充。参数值可以手动输入，也可以单击单元格引用cellref_dsim，指定包含参数值的单元格。更改参数值后单击“更新图表”以查看分布情况。选中“截断”并输入截断最小值和/或最大值，以生成截断分布。空白条目将被视为最小值为负无穷，最大值为正无穷。选中Include in Specified Input Correlations（默认选中），允许为这个输入指定相关性。
输出响应定义
创建和编辑输出响应变量： 默认情况下，Output Name是单元格地址。输入一个名称来描述输出，或者单击单元格引用并指定包含输出名称的单元格。可以通过单击Cell地址修改输出单元格的颜色。（默认颜色可以在Help > DiscoverSim Options中更改）。函数(Function)字段显示输出单元格方程。在这个字段中，方程也可以被改变。LSL为低规格限值；USL是输出的上限规格。输入是可选的模拟，但需要产生过程能力指数。在多响应优化问题中，LSL和USL也被用作期望函数的下界和上界。用户可以手动输入规格限制，也可以单击单元格引用并指定包含规格值的单元格。优化中包含(Include in Optimization), 权重(Weight)和 and 输出目标（Output Goal）不用于蒙特卡洛仿真模拟-它们是可选的输出设置，用于多响应优化。如果未选中“优化中包含”，则不会考虑对该输出进行优化。请注意，输出目标（目标、最大化或最小化）是特定于每个输出的。例如，如果产出1是生产率，目标将被设置为最大化，而产出2是成本，目标将被设置为最小化。
模型概要和信息(Model Summary)
输入分布汇总表可以显示所有输入分布以及所选分布、参数值和设置。输出响应汇总表显示所有的输出响应、规格限制和优化设置选项。输入控制汇总表显示所有输入控制参数、类型和优化边界。关联矩阵汇总表则显示了整个关联矩阵。输入分布、输入控制和输出响应的摘要也包括在模拟报告中。
运行仿真模拟 Replication(复制值)设置模拟运行次数的数量。Seed默认设置为Clock，因此随机数生成的起始种子将随每次运行而不同。如果您希望模拟结果每次都匹配（例如，在希望所有学生获得相同结果的教室设置中），可以采用方差缩减技术的公共随机数（CRN）,请选择Value并输入一个整数。请注意，32位Excel的固定种子的结果与64位Excel略有不同。选择蒙特卡罗（随机）进行完全随机化。拉丁超立方体抽样方案要比蒙特卡罗随机程度低，但可以用更少的重复运行进行更准确的模拟。加速模式使用DiscoverSim的Excel公式解释器来显着提高快速模拟的计算速度。如果未选中，则使用本地Excel算力执行计算。解释器支持大多数Excel数字函数。如果DiscoverSim解释器看到它不支持的函数，将提示您使用Excel的Native模式。 “使用本机Excel运行验证”运行验证测试来比较加速模式和本机Excel。通过比较模拟方法来评估每个输出。如果最坏情况的相对差值小于或等于10%，则测试通过，状态为“成功”。相对差值在1e-10%到1e-4%之间，状态为良好，大于等于1e-4%，状态为差。检查独立性（忽略相关性）以运行所有输入相互独立（零相关性）的模拟。如果您正在运行敏感性回归分析，极力建议这样做。选中“在工作表中存储模拟数据”以在工作表中存储模拟输入和输出数据。模拟复制或运行的次数不得超过所使用的Excel版本中允许的最大行数，输入和输出的总数不得超过您所使用的Excel版本允许的最大列数。单击“报表选项/敏感度分析”，显示所有报表选项，如：频率直方图，概率图，描述统计和过程能力报告，统计百分位报告，百分位过程能力，散点图，相关性矩阵，敏感度和回归分析等。
运行优化分析
DiscoverSim包括以下全局和局部优化方法,为您的业务优化问题提供效率和性能保障： •混合整数分布式蚁群全局优化（MIDACO）： •遗传算法（GA）全局优化 •离散穷举优化-小离散问题的所有组合 •顺序二次规划（SQP）快速局部平滑优化 •快速局部非光滑问题的Nelder-Mead （NM）单纯形优化 •上述方法的强大混合： 所有离散控制：MIDACO或穷举离散（如适用） 所有连续对照：MIDACO， GA，其次是SQP或NM 混合连续/离散对照：MIDACO 1（过程），MIDACO 2（精细），然后是SQP或NM特别值得一提的是：MIDACO也是无锡迅合信息科技有限公司独家代理的一款优秀的求解数值优化问题的商业求解器。MIDACO可以应用于连续（NLP非线性规划）、离散/整数（IP整数规划）和混合整数非线性规划（MINLP）问题。MIDACO可用于单目标和多目标优化问题，问题进一步受限于等式和/或不等式约束。MIDACO实现了一种无导数的进化混合算法，该算法将问题视为黑盒，黑盒可能包含关键函数特性，如非凸性、非连续性或随机噪声。对于CPU时间昂贵的应用程序，MIDACO提供了一种高效的并行化策略。
关于SigmaXL公司介绍
SigmaXL公司成立于1998年，是一家为精益六西格玛图形和统计工具以及蒙特卡罗模拟提供用户友好的Excel插件的领先供应商。SigmaXL在180多个国家拥有超过10万名用户。客户包括DHL、FedEx、Hanes、Motorola、NASA、Shell、Sonoco、Southwest Airlines和Tyson Foods等市场领导者。SigmaXL软件也被许多学院、大学和政府机构所使用。旗舰产品SigmaXL®从一开始就被设计为具有成本效益，功能强大，但易于使用的工具，使用户能够测量，分析，改进和控制他们的服务，交易和制造过程。作为大家熟悉的Microsoft Excel插件，SigmaXL®是精益六西格玛培训和应用的理想选择，它在大学统计课程中被广泛使用。DiscoverSim™产品则进一步使您能够通过蒙特卡罗模拟量化风险，并通过全局优化将风险降至最低。业务决策通常基于不合理的单点值估计或平均值假设，从而导致意想不到的结果。DiscoverSim™允许您对输入中的不确定性进行建模，以便您知道输出中的期望，获得有价值的商业见解。无锡迅合信息科技有限公司是六西格玛产品SigmaXL和DiscoverSim数学优化产品在中国的授权分销商和商业优化求解解决方案供应商，我们为国内外资企业、中小企业带来了基于仿真模拟、数字孪生和基于数学规划求解的商业价值变现。
标签：仿真,输出,Excel,DiscoverSim,模拟,蒙特卡罗,优化,输入 From： https://www.cnblogs.com/solvermodel/p/18663794