A Heteroscedastic Robust Bayesian Optimization Method for Solving Simulation-Based Transportation Problems
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on simulation-based optimization (SBO) in transportation systems considering the pervasive and influential heteroscedastic noise. Existing studies rarely consider the effects of such heteroscedasticity on the solution robustness, giving rise to suboptimal solutions that could compromise the reliability and resilience of the system in real-world applications. To address this concern, a simulation-based robust optimization problem is investigated in this study, which focuses on minimizing the expectation of simulation outputs while maintaining the stochasticity of transportation systems within predefined limits. To solve the problem and identify a robust solution under varying levels of stochasticity, a heteroscedastic robust Bayesian optimization (HRBO) method is proposed by fusing key SBO concepts and techniques with the widely used Bayesian optimization (BO) algorithm. The formulation of surrogate models, strategies for sampling new points, and evaluation issues of samples are systematically designed. Specifically, surrogate models for the stochastic objective and constraint functions are separately formulated using the Gaussian process (GP) model. To accommodate simulation noise, Bayesian posterior inference is employed to estimate objective function values and constraint function values, which are incorporated into the GP models. To locate promising feasible solutions, a constrained expected improvement (EI) function is constructed and optimized using a tailored two-stage method, which can effectively tackle the inherent issue of “flat” areas of EI functions. Considering the usually high computational cost of simulators, an adaptive simulation resource allocation scheme is designed by incorporating ranking and selection techniques into the BO framework to efficiently allocate computational resources. The proposed methods are validated on a test function and two representative simulation-based transportation problems: a variant of the M/M/1 queueing problem and a continuous network design problem. Experimental results demonstrate the superior performance of HRBO in addressing heteroscedastic noise and identifying robust solutions. Funding: This work was supported by the National Natural Science Foundation of China [Grants 52131203 and 72471057], the Jiangsu Provincial Scientific Research Center of Applied Mathematics [Grant BK20233002], and the Natural Science Foundation of Jiangsu Province [Grant BK20232019]. Supplemental Material: The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/trsc.2024.0840 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».