Optquest Optimizer en Flexsim

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Information about Optquest Optimizer en Flexsim
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Published on November 13, 2008

Author: jmasini

Source: slideshare.net

Description

Esta presentación es resultado de la investigación de Andrea Padilla Giacomán y Gabriela Ortega Reyes, estudiantes de Ingeniería Industrial de la Universidad Panamericana.

Andrea Padilla Giacomán Gabriela Ortega Reyes

Función del OptQuest Optimizer Función que te permite optimizar las variables en el modelo para maximizar alguna variable de salida.

Función que te permite optimizar las variables en el modelo para maximizar alguna variable de salida.

Variables de Decisión Definir las variables del modelo. ¿Qué quieres solucionar?. Un valor será el cambiante mientras que otro valor será el que nos irá indicando el resultado de los cambios que realicemos.

Definir las variables del modelo.

¿Qué quieres solucionar?.

Un valor será el cambiante mientras que otro valor será el que nos irá indicando el resultado de los cambios que realicemos.

 

Para agregar una variable de decisión:  Click en el botón de ADD en el panel de las variables.  Seleccionar esta variable (seleccionando cualquier célula en la fila de la nueva variable)  Hacer click en el botón de la modificación. (Abrirá una ventana para modificar esta variable)

Para agregar una variable de decisión:

 Click en el botón de ADD en el panel de las variables.

 Seleccionar esta variable (seleccionando cualquier célula en la fila de la nueva variable)

 Hacer click en el botón de la modificación. (Abrirá una ventana para modificar esta variable)

 

Cada variable de decisión tiene un nombre asociado, así como un tipo (continuo, número entero, o user-controlled ). -- USER-CONTROLLED son la variable de "RETROALIMENTACIÓN". Estas no son cambiadas por OptQuest. Variables de salida para evaluar escenarios. El resto de las variables serán cambiadas y experimentados durante la optimización.

Cada variable de decisión tiene un nombre asociado, así como un tipo (continuo, número entero, o user-controlled ).

-- USER-CONTROLLED son la variable de "RETROALIMENTACIÓN". Estas no son cambiadas por OptQuest.

Variables de salida para evaluar escenarios.

El resto de las variables serán cambiadas y experimentados durante la optimización.

 

Hacer click en BROWSE para asociar esta variable a un nodo en el modelo. TREE BROWSE WINDOW , se seleccionará el nodo que lleva este valor máximo. Seleccionar un nodo que tenga información numérica sobre él, o la optimización no trabajará correctamente.

Restricciones Definir las restricciones para la optimización. Diferentes escenarios. Son usadas para anular ciertos escenarios (no cumplen con ellas)Cada resticción tiene una expresión, como: &quot;MaxNrofProcessors < NrofProcessorsUsed + 5“ Para agregar una restricción = botón de “Add” y luego llenar en la columna de ecuaciones.

Definir las restricciones para la optimización. Diferentes escenarios.

Son usadas para anular ciertos escenarios (no cumplen con ellas)Cada resticción tiene una expresión, como:

&quot;MaxNrofProcessors < NrofProcessorsUsed + 5“

Para agregar una restricción = botón de “Add” y luego llenar en la columna de ecuaciones.

 

Función Objetivo Expresión a maximizar o minimizar. Por ejemplo, si cada uno de los productos producidos ofrece rendimientos de $5.00, y el costo de por cada máquina (ponderado por ejecutar la longitud de la simulación) es $50.00, entonces el objetivo de la función podría ser: (Throughput*5.00) - (MaxNrofProcessors*50.00)  

Expresión a maximizar o minimizar.

Por ejemplo, si cada uno de los productos producidos ofrece rendimientos de $5.00, y el costo de por cada máquina (ponderado por ejecutar la longitud de la simulación) es $50.00, entonces el objetivo de la función podría ser:

(Throughput*5.00) - (MaxNrofProcessors*50.00)

 

Condiciones de Paro Maximum Time for Optimization (Tiempo Máximo para Optimización) Este es el tiempo máximo de optimización. AutoStop La optimización se detendrá cuando el valor de la función objetivo deje de mejorar. (Variación < 0.0001 después de 100 iteraciones.)

Maximum Time for Optimization

(Tiempo Máximo para Optimización)



Este es el tiempo máximo de optimización.

AutoStop

La optimización se detendrá cuando el valor de la función objetivo deje de mejorar.

(Variación < 0.0001 después de 100 iteraciones.)

Escenarios Maximum Scenarios (Escenarios máximos) Un escenario es una configuración en la búsqueda del optimizador. Current Scenario (Escenario actual) Escenario actual que está siendo probado. Current Solution (Solución actual) Es el valor de la función objetivo para el escenario actual. Best Solution (Mejor solución) Este es el valor de la función objetivo para el mejor escenario hasta el momento. Simulation Time per Scenario/Real Time per Scenario (Tiempo de simulación por escenario/Tiempo real por escenario) . El optimizador detiene un escenario una vez que encuentra la mejor solución.

Maximum Scenarios (Escenarios máximos)

Un escenario es una configuración en la búsqueda del optimizador.

Current Scenario (Escenario actual)

Escenario actual que está siendo probado.

Current Solution (Solución actual)

Es el valor de la función objetivo para el escenario actual.

Best Solution (Mejor solución)

Este es el valor de la función objetivo para el mejor escenario hasta el momento.

Simulation Time per Scenario/Real Time per Scenario (Tiempo de simulación por escenario/Tiempo real por escenario)

. El optimizador detiene un escenario una vez que encuentra la mejor solución.

Repeticiones (Panel de Repetición) Incrementar confianza en la media de la función objetivo. Perform Multiple Replications per Scenario (Realizar múltiples repeticiones por escenario) Minimum number of replications ( Mínimo número de repeticiones) Early Exit Criterion (Criterio de la primera salida) correrá siempre el mínimo número de repeticiones.

Incrementar confianza en la media de la función objetivo.

Perform Multiple Replications per Scenario

(Realizar múltiples repeticiones por escenario)

Minimum number of replications

( Mínimo número de repeticiones)

Early Exit Criterion (Criterio de la primera salida) correrá siempre el mínimo número de repeticiones.

Maximum number of replications (Máximo número de repeticiones) Early Exit Criterion (Criterio de la primera salida), El optimizador correrá el escenario hasta que el criterio sea encontrado, hasta el número máximo, después del cual el optimizador detendrá el escenario.

Maximum number of replications

(Máximo número de repeticiones)

Early Exit Criterion (Criterio de la primera salida),

El optimizador correrá el escenario hasta que el criterio sea encontrado, hasta el número máximo, después del cual el optimizador detendrá el escenario.

OPTIMIZACIÓN Una vez que haya configurado los parámetros anteriores, pulse el botón Apply para aplicar su configuración, a continuación, pulse el botón Optimize , y espere hasta que aparece un mensaje diciendo que la optimización se ha terminado. NOTA1: Asegúrese de que su modelo esta completo antes de hacer clic en el botón Optimizar, o bien Flexsim puede congelar la operación. NOTA 2: Una vez que haya hecho clic en el botón Optimizar, no hacer nada hasta que la optimización se ha terminado.

Una vez que haya configurado los parámetros anteriores, pulse el botón Apply para aplicar su configuración, a continuación, pulse el botón Optimize , y espere hasta que aparece un mensaje diciendo que la optimización se ha terminado.

NOTA1: Asegúrese de que su modelo esta completo antes de hacer clic en el botón Optimizar, o bien Flexsim puede congelar la operación.

NOTA 2: Una vez que haya hecho clic en el botón Optimizar, no hacer nada hasta que la optimización se ha terminado.

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