In this thesis, the theory and application of black-box optimization methods are explored. More specifically, we looked at two families of algorithms, descent methods andresponse surface methods (closely related to trust region methods). We also looked at possibilities in using a dimension reduction technique called active subspace which utilizes sampled gradients. This dimension reduction technique can make the descent methods more suitable to high-dimensional problems, which turned out to be most effective when the data have a ridge-like structure. Finally, the optimization methods were used on a real-world problem in the context of pre-hospital care where the objective is to minimize the ambulance response times in the municipality of Umea by changing the positions of the ambulances. Before applying the methods on the real-world ambulance problem, a simulation study was performed on synthetic data, aiming at finding the strengths and weaknesses of the different models when applied to different test functions, at different levels of noise. The results showed that we could improve the ambulance response times across several different performance metrics compared to the response times of the current ambulancepositions. This indicates that there exist adjustments that can benefit the pre-hospitalcare in the municipality of Umea. However, since the models in this thesis work find local and not global optimums, there might still exist even better ambulance positions that can improve the response time further. / I denna rapport undersöks teorin och tillämpningarna av diverse blackbox optimeringsmetoder. Mer specifikt så har vi tittat på två familjer av algoritmer, descentmetoder och responsytmetoder (nära besläktade med tillitsregionmetoder). Vi tittar också på möjligheterna att använda en dimensionreduktionsteknik som kallas active subspace som använder samplade gradienter för att göra descentmetoderna mer lämpade för högdimensionella problem, vilket visade sig vara mest effektivt när datat har en struktur där ändringar i endast en riktning har effekt på responsvärdet. Slutligen användes optimeringsmetoderna på ett verkligt problem från sjukhusvården, där målet var att minimera svarstiderna för ambulansutryckningar i Umeå kommun genom att ändra ambulanspositionerna. Innan metoderna tillämpades på det verkliga ambulansproblemet genomfördes också en simuleringsstudie på syntetiskt data. Detta för att hitta styrkorna och svagheterna hos de olika modellerna genom att undersöka hur dem hanterar ett flertal testfunktioner under olika nivåer av brus. Resultaten visade att vi kunde förbättra ambulansernas responstider över flera olika prestandamått jämfört med responstiderna för de nuvarande ambulanspositionerna. Detta indikerar att det finns förändringar av positioneringen av ambulanser som kan gynna den pre-hospitala vården inom Umeå kommun. Dock, eftersom modellerna i denna rapport hittar lokala och inte globala optimala punkter kan det fortfarande finnas ännu bättre ambulanspositioner som kan förbättra responstiden ytterligare.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:umu-185718 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Anthony, Tim |
| Publisher | Umeå universitet, Institutionen för fysik |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0019 seconds