A metaheuristic approach for correlated random vector generation
The generation of correlated random variables is relevant in the stochastic simulation of financial and manufacturing systems, among many other applications. The generally accepted techniques to generate correlated multivariate observations rely on the mathematical attributes of the probability dens...
- Autores:
-
Hurtado Medina, Edgard Mauricio
Guaje Acosta, Oscar Orlando
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/44349
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/44349
- Palabra clave:
- Correlación (Estadística) - Investigaciones
Generador de números aleatorios - Métodos de simulación - Investigaciones
Optimización matemática - Investigaciones
Ingeniería
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Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Medaglia González, Andrés L.3642fa58-ecf3-4f9e-a695-5934b0ff6c5f400Sefair Cristancho, Jorge Alberto01f70538-2a4e-4cf0-900d-7c16f22a53ef400Hurtado Medina, Edgard Mauriciof0cdaa25-7cd8-498d-a1f3-b86554448de5500Guaje Acosta, Oscar Orlando268715002020-09-03T14:37:53Z2020-09-03T14:37:53Z2019http://hdl.handle.net/1992/44349u827223.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/The generation of correlated random variables is relevant in the stochastic simulation of financial and manufacturing systems, among many other applications. The generally accepted techniques to generate correlated multivariate observations rely on the mathematical attributes of the probability density functions of the random variables. In this paper, we propose a new approach based on Iterated Local Search (ILS) that induces a desired correlation structure to multivariate random data independent of the probability density function of the input variables. The proposed methodology improves the quality of the results found by the Iman and Conover method - currently used in commercial simulators such as Crystal Ball - at a low computational cost.La generación de variables aleatorias correlacionadas es se suma importancia en la simulación estocástica de sistemas financieros, de producción, entre muchas otras aplicaciones. Las técnicas generalmente aceptadas para generar observaciones multivariadas correlacionadas se basan en los atributos matemáticos de las funciones de densidad de probabilidad de las variables aleatorias. En este documento, proponemos un nuevo enfoque basado en búsqueda local iterada (ILS) que induce una estructura de correlación deseada a datos aleatorios multivariados independientes de la función de densidad de probabilidad de las variables de entrada. La metodología propuesta mejora la calidad de los resultados encontrados por el método Iman and Conover, actualmente utilizado en simuladores comerciales como Crystal Ball, a un bajo costo computacional.Magíster en Ingeniería IndustrialMaestría10 hojasapplication/pdfengUniandesMaestría en Ingeniería IndustrialFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Industrialinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional SénecaA metaheuristic approach for correlated random vector generationTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMCorrelación (Estadística) - InvestigacionesGenerador de números aleatorios - Métodos de simulación - InvestigacionesOptimización matemática - InvestigacionesIngenieríaPublicationTEXTu827223.pdf.txtu827223.pdf.txtExtracted texttext/plain24002https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/91767647-c6ba-42c1-b90b-c87c4a64a39f/download82acf1ce6149a03cc032cf0250ff5072MD54THUMBNAILu827223.pdf.jpgu827223.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg17961https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/857ae28d-b38c-4ae8-aaad-123e32c9d49d/download21875b1c737247426160484cfab834acMD55ORIGINALu827223.pdfapplication/pdf548599https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/bb1d1b63-2c88-486c-b5e2-cd614f9710fd/download4213d7569c8f0b638cd65e843edc6641MD511992/44349oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/443492023-10-10 17:26:56.397https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |
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