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Simulation screening experiments using Lasso-optimal supersaturated design and analysis: A maritime operations application

机译：使用套索最优过饱和设计和分析的模拟筛选实验：海上作业应用

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Screening methods are beneficial for studies involving simulations that have a large number of variables where a relatively small (but unknown) subset is important. In this paper, we show how a newly proposed Lasso-optimal screening design and analysis method can be useful for efficiently conducting simulation screening experiments. Our approach uses new criteria for generating supersaturated designs, and a new algorithm for selecting the optimal tuning parameters for Lasso model selection. We generate a 24×69 Lasso optimal supersaturated design, illustrate its potential with a numerical evaluation, and apply it to an agent-based simulation of maritime escort operations in the Strait of Gibraltar. This application is part of a larger project that seeks to leverage simulation models during the ship design process, and so construct ships that are both cost effective and operationally effective. The supersaturated screening design has already proved beneficial for model verification and validation.
机译：筛选方法对于涉及大量变量的模拟研究是有益的，其中相对较小（但未知）的子集很重要。在本文中，我们展示了新提出的套索最优筛选设计和分析方法如何对有效地进行模拟筛选实验有用。我们的方法使用了用于生成过饱和设计的新标准，以及用于选择用于套索模型选择的最佳调整参数的新算法。我们生成了一个24×69的套索最佳过饱和设计，并通过数值评估说明了其潜力，并将其应用于基于代理的直布罗陀海峡海上护航作战模拟。该应用程序是一个大型项目的一部分，该项目旨在在船舶设计过程中利用仿真模型，从而构建既具有成本效益又具有运营效益的船舶。过饱和的筛选设计已被证明对模型验证和确认有利。

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