A stochastic programming approach to optimize the multi-response problem / by Sara Abdel Baset Mohamed Abdel Hak ; Supervised by Prof. Ramadan Hamed , Prof. Dr. Maha El -Ashram , Dr. Zakaria Abdel Samea.
Material type: TextLanguage: English Summary language: English, Arabic Producer: 2023Description: 61 pages : illustrations ; 25 cm. + CDContent type:- text
- Unmediated
- volume
- / الحل الأمثل لمشكلة الاستجابة المتعددة باستخدام البرمجة العشوائية [Added title page title]
- 519.5
- Issues also as CD.
Item type | Current library | Home library | Call number | Status | Date due | Barcode | |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Thesis | قاعة الرسائل الجامعية - الدور الاول | المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة | Cai01.03.01.Ph.D.2023.Sa.S (Browse shelf(Opens below)) | Not for loan | 01010110088780000 |
Browsing المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة shelves Close shelf browser (Hides shelf browser)
No cover image available | No cover image available | No cover image available | No cover image available | No cover image available | No cover image available | No cover image available | ||
Cai01.03.01.Ph.D.2023.Is.S Statistical Data Integration Using A Latent Class Model / | Cai01.03.01.Ph.D.2023.Ma.O On discrete analogues of generalized lindley distributions and bivariate extension / | Cai01.03.01.Ph.D.2023.Ma.O. Optimal Stochastic Allocation in Multivariate Stratified Sampling / | Cai01.03.01.Ph.D.2023.Sa.S A stochastic programming approach to optimize the multi-response problem / | Cai01.03.01.Ph.D.2023.Sh.C Change point detection for heterogeneous dependent / | Cai01.03.01.Ph.D.2023.Wa.C Change-point Quantile Regression Model for Longitudinal data in the Presence of Missing Values / | Cai01.03.01.Ph.D.2023.Ye.N Non-Parametric Time Series Estimation for Repeated Surveys / |
Thesis (Ph.D)-Cairo University, 2023.
Bibliography: pages 51-53.
Response Surface Methodology (RSM) is a mix of statistical and mathematical techniques, it’s important for developing, improving and optimizing processes, its goal is to find response functions to satisfy the quality requirements. The major problem in (RSM) applications is that it includes more than one response which leads to the multi-response optimization (MRO) problem. The classical methods used to solve (MRO) problems do not guarantee optimal designs and solutions because they need long time and depend on the researcher's judgment. Therefore, some researchers used a Goal Programming-based method, but still the optimal solution is not guaranteed. Moreover, (MRO) methods, stated in the literature, used the least square regression method to estimate the relation between the response variables and the decision variables depending on the error normality assumption and disregarding outliers. These methods are deterministic methods as they do not deal with uncertainty. This study aims to construct a stochastic programming model based on chance constrained approach to deal with randomness in the (MRO) problem in order to get the best design and optimum solution considering the response variable and decision variables directly. This is because it estimates the response function using quantile regression which is more powerful to deal with non-normal errors and outliers. It describes the relationship between responses and decision variables at different points of response; it also considers the uncertainty problem, and it presents a simulation study for the suggested model.
منهجية استجابة السطح (RSM) هي دمج الأساليب الإحصائية والرياضية بهدف تطوير و تحسين العمليات والوصول للحل الأمثل لها. الهدف من (RSM) هو إيجاد دالات استجابة تلبي جميع خصائص الجودة . المشكلة الرئيسية ل (RSM) هي وجود أكثر من استجابة في معظم التطبيقات ومحاولة تحسين الاستجابة المتعددة (MRO). الطرق الكلاسيكية المستخدمة لحل مشكلة الاستجابة المتعددة لم تتمكن من الوصول الي التصاميم والحلول المثلى كما أنها تستغرق وقتًا طويلاً وتعتمد على حكم الباحث. لذلك استخدم بعض الباحثين طريقة برمجة الهدف لكن مازال الوصول للحل الأمثل غير مضمون. تستخدم الأساليب الخاصة بمشكلة الاستجابة المتعدده الموضحه في الأدبيات طريقة انحدار المربعات الصغرى لتقدير العلاقة بين متغيرات الاستجابة ومتغيرات القرار حيث أنها تستند إلى افتراض الخطأ الطبيعي وتتجاهل القيم المتطرفة. إنها أيضًا طريقة حتمية ولا تتعامل مع عدم اليقين. تهدف هذه الدراسة إلى بناء نموذج برمجة عشوائي يعتمد على نهج مقيد الصدفةالفرصة المقيدة ؛ للتعامل مع العشوائية في مشكلة الاستجابة المتعددة للحصول على أفضل تصميم وأفضل حل مع مراعاة متغيرات الاستجابة ومتغيرات القرار بشكل مباشر. بالأضافه الي تقدير دالة الاستجابة باستخدام الانحدار الجزيئي للتعامل مع الأخطاء غير الطبيعي والقيم المتطرفة. كما أنه قد يتمكن من وصف العلاقة بين متغيرات الاستجابة ومتغيرات التحكم في نقاط مختلفة ، كما يأخذ في الاعتبار مشكلة عدم اليقين ، ويقدم دراسة محاكة للنموذج المقترح.
Issues also as CD.
Text in English and abstract in Arabic & English.
There are no comments on this title.