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Finding Probably Best Systems Quickly via Simulations

机译：通过仿真快速找到最佳系统

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We propose an indifference-zone approach for a ranking and selection problem with the goal of reducing both the number of simulated samples of the performance and the frequency of configuration changes. We prove that with a prespecified high probability, our algorithm finds the best system configuration. Our proof hinges on several ideas, including the use of Anderson's probability bound, that have not been fully investigated for the ranking and selection problem. Numerical experiments show that our algorithm can select the best system configuration using up to 50% fewer simulated samples than existing algorithms without increasing the frequency of configuration changes.
机译：我们提出了一种用于区分和选择问题的无差异区域方法，目的是减少性能的模拟样本数量和配置更改频率。我们证明，以预先指定的高概率，我们的算法找到了最佳的系统配置。我们的证明取决于几个想法，包括对安德森概率界限的使用，这些想法尚未针对排名和选择问题进行充分研究。数值实验表明，与现有算法相比，我们的算法可以使用多达50％的模拟样本来选择最佳系统配置，而不会增加配置更改的频率。

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