Para comenzar el proceso de optimización, se decide cúal es el objetivo y se cuantifica escribiendolo como una función. Esta es una función como cualquier otra en el Modelo WITNESS. Entonces seleccionando el comando Optimize (en el menú de Modelo WITNESS), y escogiendo los factores que pueden variar, se introducen sus posible valores o rangos de valores. Se pueden introducir también restricciones - esto es, relaciones entre factores.- Hay entonces que establecer otras condiciones de la experimentación, como la duración de cada simulación y el número de replicaciones.

Optimizer permite establecer el número de replicaciones o pasadas con la misma combinación de factores pero con distintas semillas aleatorias, para así analizar la variabilidad: cuanto más variable (menos estable o robusto) sea el modelo, más replicaciones conviene hacer.

Finalmente, se puede elegir el método a usar para realizar el proceso de optimización. Hay varias opciones:

• experimentar todas las combinaciones de factores (lo que es útil para un número de opciones reducido)
• experimentación al azar (para estimar cómo pueden variar las soluciones)
• métodos más inteligentes y eficaces, como la heurística citada, cuya naturaleza describimos a continuación

La potencia y la técnica implementadas en la heurística de Optimizer son tales que se ha demostrado que funciona muy bien con un número relativamente bajo de iteraciones, encontrando a menudo el óptimo tras explorar menos del 1% de las combinaciones posibles.

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