Un enfoque de programación entera para construir diseños costo-eficientes para experimentos con simuladores

Ponente(s): Alan Vázquez ., Prof. Hongquan Xu, Universidad de California, Los Angeles

Los simuladores informáticos permiten estudiar sistemas complejos como el desarrollo de automóviles y prótesis. Sin embargo, estos simuladores son computacionalmente muy costosos en muchas ocasiones. Para superar este problema, se construye un modelo estadístico sustituto que aproxima el comportamiento del simulador y que es computacionalmente más eficiente. Para esto, se llevan a cabo experimentos para recopilar datos de alta calidad del simulador, con el fin de construir el modelo sustituto. Estos experimentos se realizan utilizando diseños de hipercubo latino (DHL), que maximizan la discrepancia (o distancia) entre sus corridas. En la literatura, los DHL se generan comúnmente con algoritmos heurísticos. Sin embargo, su rendimiento se deteriora cuando el número de parámetros del simulador es grande. Para superar esta limitación, presentamos un enfoque de programación entera para construir DHL de máxima distancia de tamaños flexibles. Nuestro enfoque aprovecha los avances recientes en optimización implementados en los solucionadores comerciales. Además, se beneficia de estructuras algebraicas como los buenos conjuntos de puntos reticulares y la transformación de Williams. Usando experimentos numéricos, mostramos que nuestro enfoque de programación entera supera los algoritmos de referencia para construir DHL grandes.