Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
Sistem değişkenlerinin zaman içindeki değişimine göre simülasyonun kesikli ya da sürekli olduğu belirlenir.
Sistem durumunu belirleyen değişkenlerinin değerleri zaman içinde sürekli değişim gösteriyorsa (sıvının borudan akması ya da nüfus değişimi gibi) simülasyon sürekli olarak tanımlanır.
Sistem durumunu belirleyen değişkenlerin değerleri zamanın belirli noktalarında değişiyorsa (kuyruğun uzunluğu ya da müşterilerin bekleme zamanı istatistikleri yeni bir müşterinin varışı ya da ayrılışıyla değişir) simülasyon kesikli olarak tanımlanır.Kesikli sistem, durum değişkenlerinin zamanın farklı noktalarında değiştiği sistemdir.
Kesikli olay simülasyonu fiziksel bir sistemin matematiksel/mantıksal bir modelini kullanır ve simülasyonu yapılan zamanın belirli noktalarındaki durumsal değişimleri gösterir. Değişikliğin doğası ve oluştuğu an doğru tanımlamayı zorunlu kılar. Hizmet bekleyen müşteriler, malzeme envanter yönetimi ve askeri savaşlar kesikli olay simülasyonun tipik etki alanlarıdır.
Kesikli olay simülasyonu, bir sistemin çalışmasını zamanla gerçekleşen kesikli olaylar sıralaması olarak modeller. Her bir olay belirli bir anda meydana gelir ve sistem durumunda değişiklik yapar. Ardışık olaylar arasında sistem durumunda bir değişiklik olmayacağı varsayılır ki böylece simülasyon belirli bir zamanda doğrudan bir olaydan takip eden olaya atlayabilir.
Kesikli olay simülasyonunda, sistem operasyonu kronolojik olay basamakları olarak tanımlanır. Her olay bir anda gerçekleşir ve sistemde bir durum değişimini gösterir.
Kesikli olay simülasyonları her bir zaman dilimini simüle etmek zorunda değildir. Kesikli olay simülasyonunda simülasyonun durumu kesin bir anda meydana gelen olaya göre değişir ve bir sonraki olaya kadar aynı durumda kalır. Postanede bulunan müşterilerin durumu postaneye yeni bir müşteri girdiğinde ya da müşteri işini bitirip ayrıldığında değişir. Bu yönüyle kesikli olay simülasyonu, simülasyon süresinin zaman dilimlerine ayrılarak sistem durumunun her bir zaman diliminde meydana gelen aktivite setlerine göre güncellendiği, simülasyonun sürekli olarak sistem dinamiğini izlediği sürekli simülasyondan farklılık gösterir
Kesikli olay simülasyonunu sürdürmek için birçok mekanizma ortaya atılmıştır. Olay tabanlı, etkinlik tabanlı, süreç tabanlı ve üç evreli yaklaşım da bunların arasındadır. Yaklaşımlarından biri üç fazlı yaklaşım metodudur. Bu yaklaşıma göre, birinci faz bir sonraki kronolojik olaya atlamaktır. İkinci faz, ilgili zamanda meydana gelen koşulsuz tüm olayları yönetmektir (bunlar B-olayları olarak adlandırılır). Üçüncü faz ise ilgili zamanda meydana gelen tüm koşullu olayları yönetmektir (bunlar C-olayları olarak adlandırılır). Üç fazlı yaklaşım, olay tabanlı yaklaşımın bilgisayar kaynaklarının daha etkili kullanılabilmesini sağlamak için aynı anda meydana gelen olayların sıralandırıldığı bir ayrıştırmadır. Üç fazlı yaklaşım pek çok ticari simülasyon yazılım paketlerinde kullanılmaktadır ancak genellikle kullanıcının bakış açısından simülasyon yönteminin altında yatan özellikler gözükmez.
Örnek
Kesikli olay simülasyonun nasıl yapılacağını öğreten yaygın bir alıştırma bankada gişe hizmeti bekleyen müşteri kuyruğu modellemektir. Bu örnekte sistem öğeleri müşteri kuyruğu ve gişe görevlileridir. Sistem olayı müşterinin bankaya varışı ve ayrılışıdır (Gişe görevlisinin hizmet vermeye başlaması müşterinin varış-ayrılışının bir parçası olabilir). Olaylarla değişen sistem durumu; kuyrukta bekleyen müşteri sayısı (“0” dan “n”e bir tam sayı) ve gişe görevlisinin durumudur (meşgul ya da müsait). Modeli stokastik olarak karakterize eden değişkenler ise müşteriler arasındaki bankaya varış zamanları ve gişe görevlisinin hizmet süresidir.
Kesikli olay simülasyonunun bileşenleri
Sistem olayı meydana geldiğinde, sistem değişkenlerini ve sistem olayları meydana gelirken ne olup bittiğinin mantığını tanımlamaya ilave olarak kesikli olay simülasyonu aşağıdaki bileşenleri içerir:
Sistem Durumu: Çalışılan sistemin dikkat çeken özelliklerini yakalayan değişkenler setidir.
Saat: Simülasyon o andaki zamanın izlediği yolu kayıt altında tutmalıdır. Ölçü birimi tasarlanan sistem için hangisi uygunsa o seçilir. Kesikli olay simülasyonlarında -gerçek zamanlı simülasyonların aksine- olaylar anlık olduğundan bir anda birinden diğerine atlanır. Saat, simülasyon ilerledikçe bir sonraki olayın başlangıç zamanına geçer.
Olay listesi: Simülasyon en az bir olay listesi sağlamalıdır. Olay listesi bazen yaklaşan olay listesi olarak da adlandırılır. Çünkü simüle edilen önceki olayın sonucu olarak yaklaşan olayları listeler. Bir olay; başlangıç zamanına, olayın kendi performansını oluşturan bir tür koda ve –her zaman olmasa da- bir bitiş zamanına sahip olmalıdır. Kimi yaklaşımlarda, o andaki ve gelecekteki olaylar için ayrı listeler vardır. Olay listeleri olay başlangıç zamanına göre sıralanır. Genelde olaylar "bootstrapped"tir. Yani olaylar simülasyon ilerlerken dinamik olarak çizelgelenir. Örneğin; üstteki banka örneğinde, müşterinin varışı olayı t zamanında ve eğer müşteri kuyruğu boş ve veznedar boşta ise, sonraki olay olan müşterinin ayrılışı t+s zamanında gerçekleşecektir. Buradaki s hizmet süresidir.
Anlık olarak olaylar oluştuğunda, zaman içinde meydana gelen olaylar olay sıralaması olarak modellenir. Bazı simülasyonlarda her bir olayın başlangıç ve bitişi bir aralık olarak tanımlanabilir.
Yaklaşan olay seti tipik bir öncelik sırası olarak organize edilir ve olay zamanına göre ayrılır. Olay setine, olayların eklendiği sıra dikkate alınmaksızın kronolojik sıraya göre çıkarılır. Başta “binary tree” olmak üzere kesikli olay simülasyonu için birkaç genel maksat öncelik sırası algoritmasının etkili olduğu ispatlanmıştır. “Skip list”, "calendar queues"ve "ladder queues" diğer alternatifler olarak öne çıkmaktadır.
: Simülasyon sistem tasarımına da bağlı olarak çeşitli rastsal değişkenlerin atanmasına gerek duyar. Bu ise bir ya da daha çok sözderastsal sayı üreteci tarafından sağlanır.
İstatistikler: Simülasyon, genel olarak ilgilenilen durumu sayılara döken sistem istatistiklerini tutar. Banka örneğinde ilgilenilen, ortalama hizmet süresidir.
Koşullu sonlandırma: Olaylar "bootstrapped" olduğundan teorik olarak kesikli olay simülasyonu sonsuza dek çalışabilir. Bu yüzden tasarımcısı simülasyonun ne zaman sonlanacağına karar vermelidir. Bu seçenekler “t anında”, “n adet olay işlendikten sonra” ya da “X istatistiksel ölçüsü x değerine ulaştığında” gibi olabilir.
Simülasyon motorunun mantığı
Kesikli olay simülasyonu ana döngüsü aşağıdaki gibi olacaktır :
Başlangıç
- Sonlandırma koşulunu FALSE olarak tanımla.
- Sistem durum değişkenlerini tanımla.
- Saati tanımla (çoğunlukla sıfır değerinde başlar).
- Başlangıç olayı planla (örn: olay listesine birkaç başlangıç olayı koy).
Do-While
Sonlandırma koşulu FALSE iken aşağıdakileri yap:
- Saati bir sonraki olay zamanına getir.
- Bir sonraki olayı yap ve olay listesinden çıkar.
- İstatistikleri güncelle.
Bitiş
- İstatistik raporunu oluştur.
Kaynakça
- ^ Banks, Jerry. (İngilizce). 27 Kasım 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 29 Kasım 2016.
- ^ a b c "Arşivlenmiş kopya" (PDF). 25 Kasım 2016 tarihinde kaynağından (PDF). Erişim tarihi: 24 Kasım 2016.
- ^ (PDF). 25 Kasım 2016 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 24 Kasım 2016.
- ^ "Arşivlenmiş kopya" (PDF). 17 Mayıs 2017 tarihinde kaynağından (PDF). Erişim tarihi: 24 Kasım 2016.
- ^ a b Stewart Robinson (2004). Simulation-The practice of model development and use. Wiley. 25 Kasım 2016 tarihinde Wayback Machine sitesinde .
- ^ . 27 Kasım 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 26 Kasım 2016.
- ^ Matloff, Norm. "Introduction to Discrete - Event Simulation and the SimPY Language" 25 Kasım 2016 tarihinde Wayback Machine sitesinde .. Retrieved 24 January 2013
- ^ Michael Pidd (1998). Computer simulation in management science – fourth edition. Wiley.
- ^ a b "Arşivlenmiş kopya" (PDF). 15 Aralık 2017 tarihinde kaynağından (PDF). Erişim tarihi: 27 Kasım 2016.
- ^ Aditya Kurve; Khashayar Kotobi; George Kesidis. "An agent-based framework for performance modeling of an optimistic parallel discrete event simulator". Complex Adaptive System Modeling. 1:12. doi:10.1186/2194-3206-1-12.
- ^ "Arşivlenmiş kopya". 27 Kasım 2016 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 26 Kasım 2016.
- ^ Simulation, Modeling & Analysis (3/e) by Law and Klt 2000 Kelton, 2000 27 Kasım 2016 tarihinde Wayback Machine sitesinde .
- ^ Douglas W. Jones, ed. Implementations of Time, Proceedings of the 18th Winter Simulation Conference, 1986.
- ^ Douglas W. Jones, Empirical Comparison of Priority Queue and Event Set Implementations 9 Mart 2017 tarihinde Wayback Machine sitesinde ., Communications of the ACM, 29, April 1986, pages 300–311.
- ^ Kah Leong Tan and Li-Jin Thng, SNOOPy Calendar Queue, Proceedings of the 32nd Winter Simulation Conference, 2000
- ^ Tom Dickman, Sounak Gupta and Philip A. Wilsey, [1], Proceedings of the 2013 ACM SIGSIM conference on Principles of advanced discrete simulation
Dış bağlantılar
- (Açık kaynaklı genel amaçlı kesikli olay simülasyonu)
- Simulation Frameworks 6 Haziran 2003 tarihinde Wayback Machine sitesinde . (Simülasyon yazılımları geliştirme platformu listesi)
wikipedia, wiki, viki, vikipedia, oku, kitap, kütüphane, kütübhane, ara, ara bul, bul, herşey, ne arasanız burada,hikayeler, makale, kitaplar, öğren, wiki, bilgi, tarih, yukle, izle, telefon için, turk, türk, türkçe, turkce, nasıl yapılır, ne demek, nasıl, yapmak, yapılır, indir, ücretsiz, ücretsiz indir, bedava, bedava indir, mp3, video, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, resim, müzik, şarkı, film, film, oyun, oyunlar, mobil, cep telefonu, telefon, android, ios, apple, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, pc, web, computer, bilgisayar
Sistem degiskenlerinin zaman icindeki degisimine gore simulasyonun kesikli ya da surekli oldugu belirlenir Kesikli olay simulasyonu Sistem durumunu belirleyen degiskenlerinin degerleri zaman icinde surekli degisim gosteriyorsa sivinin borudan akmasi ya da nufus degisimi gibi simulasyon surekli olarak tanimlanir Sistem durumunu belirleyen degiskenlerin degerleri zamanin belirli noktalarinda degisiyorsa kuyrugun uzunlugu ya da musterilerin bekleme zamani istatistikleri yeni bir musterinin varisi ya da ayrilisiyla degisir simulasyon kesikli olarak tanimlanir Kesikli sistem durum degiskenlerinin zamanin farkli noktalarinda degistigi sistemdir Kesikli olay simulasyonu fiziksel bir sistemin matematiksel mantiksal bir modelini kullanir ve simulasyonu yapilan zamanin belirli noktalarindaki durumsal degisimleri gosterir Degisikligin dogasi ve olustugu an dogru tanimlamayi zorunlu kilar Hizmet bekleyen musteriler malzeme envanter yonetimi ve askeri savaslar kesikli olay simulasyonun tipik etki alanlaridir Kesikli olay simulasyonu bir sistemin calismasini zamanla gerceklesen kesikli olaylar siralamasi olarak modeller Her bir olay belirli bir anda meydana gelir ve sistem durumunda degisiklik yapar Ardisik olaylar arasinda sistem durumunda bir degisiklik olmayacagi varsayilir ki boylece simulasyon belirli bir zamanda dogrudan bir olaydan takip eden olaya atlayabilir Kesikli olay simulasyonunda sistem operasyonu kronolojik olay basamaklari olarak tanimlanir Her olay bir anda gerceklesir ve sistemde bir durum degisimini gosterir Kesikli olay simulasyonlari her bir zaman dilimini simule etmek zorunda degildir Kesikli olay simulasyonunda simulasyonun durumu kesin bir anda meydana gelen olaya gore degisir ve bir sonraki olaya kadar ayni durumda kalir Postanede bulunan musterilerin durumu postaneye yeni bir musteri girdiginde ya da musteri isini bitirip ayrildiginda degisir Bu yonuyle kesikli olay simulasyonu simulasyon suresinin zaman dilimlerine ayrilarak sistem durumunun her bir zaman diliminde meydana gelen aktivite setlerine gore guncellendigi simulasyonun surekli olarak sistem dinamigini izledigi surekli simulasyondan farklilik gosterir Kesikli olay simulasyonunu surdurmek icin bircok mekanizma ortaya atilmistir Olay tabanli etkinlik tabanli surec tabanli ve uc evreli yaklasim da bunlarin arasindadir Yaklasimlarindan biri uc fazli yaklasim metodudur Bu yaklasima gore birinci faz bir sonraki kronolojik olaya atlamaktir Ikinci faz ilgili zamanda meydana gelen kosulsuz tum olaylari yonetmektir bunlar B olaylari olarak adlandirilir Ucuncu faz ise ilgili zamanda meydana gelen tum kosullu olaylari yonetmektir bunlar C olaylari olarak adlandirilir Uc fazli yaklasim olay tabanli yaklasimin bilgisayar kaynaklarinin daha etkili kullanilabilmesini saglamak icin ayni anda meydana gelen olaylarin siralandirildigi bir ayristirmadir Uc fazli yaklasim pek cok ticari simulasyon yazilim paketlerinde kullanilmaktadir ancak genellikle kullanicinin bakis acisindan simulasyon yonteminin altinda yatan ozellikler gozukmez OrnekKesikli olay simulasyonun nasil yapilacagini ogreten yaygin bir alistirma bankada gise hizmeti bekleyen musteri kuyrugu modellemektir Bu ornekte sistem ogeleri musteri kuyrugu ve gise gorevlileridir Sistem olayi musterinin bankaya varisi ve ayrilisidir Gise gorevlisinin hizmet vermeye baslamasi musterinin varis ayrilisinin bir parcasi olabilir Olaylarla degisen sistem durumu kuyrukta bekleyen musteri sayisi 0 dan n e bir tam sayi ve gise gorevlisinin durumudur mesgul ya da musait Modeli stokastik olarak karakterize eden degiskenler ise musteriler arasindaki bankaya varis zamanlari ve gise gorevlisinin hizmet suresidir Kesikli olay simulasyonunun bilesenleriSistem olayi meydana geldiginde sistem degiskenlerini ve sistem olaylari meydana gelirken ne olup bittiginin mantigini tanimlamaya ilave olarak kesikli olay simulasyonu asagidaki bilesenleri icerir Sistem Durumu Calisilan sistemin dikkat ceken ozelliklerini yakalayan degiskenler setidir Saat Simulasyon o andaki zamanin izledigi yolu kayit altinda tutmalidir Olcu birimi tasarlanan sistem icin hangisi uygunsa o secilir Kesikli olay simulasyonlarinda gercek zamanli simulasyonlarin aksine olaylar anlik oldugundan bir anda birinden digerine atlanir Saat simulasyon ilerledikce bir sonraki olayin baslangic zamanina gecer Olay listesi Simulasyon en az bir olay listesi saglamalidir Olay listesi bazen yaklasan olay listesi olarak da adlandirilir Cunku simule edilen onceki olayin sonucu olarak yaklasan olaylari listeler Bir olay baslangic zamanina olayin kendi performansini olusturan bir tur koda ve her zaman olmasa da bir bitis zamanina sahip olmalidir Kimi yaklasimlarda o andaki ve gelecekteki olaylar icin ayri listeler vardir Olay listeleri olay baslangic zamanina gore siralanir Genelde olaylar bootstrapped tir Yani olaylar simulasyon ilerlerken dinamik olarak cizelgelenir Ornegin ustteki banka orneginde musterinin varisi olayi t zamaninda ve eger musteri kuyrugu bos ve veznedar bosta ise sonraki olay olan musterinin ayrilisi t s zamaninda gerceklesecektir Buradaki s hizmet suresidir Anlik olarak olaylar olustugunda zaman icinde meydana gelen olaylar olay siralamasi olarak modellenir Bazi simulasyonlarda her bir olayin baslangic ve bitisi bir aralik olarak tanimlanabilir Yaklasan olay seti tipik bir oncelik sirasi olarak organize edilir ve olay zamanina gore ayrilir Olay setine olaylarin eklendigi sira dikkate alinmaksizin kronolojik siraya gore cikarilir Basta binary tree olmak uzere kesikli olay simulasyonu icin birkac genel maksat oncelik sirasi algoritmasinin etkili oldugu ispatlanmistir Skip list calendar queues ve ladder queues diger alternatifler olarak one cikmaktadir Simulasyon sistem tasarimina da bagli olarak cesitli rastsal degiskenlerin atanmasina gerek duyar Bu ise bir ya da daha cok sozderastsal sayi ureteci tarafindan saglanir Istatistikler Simulasyon genel olarak ilgilenilen durumu sayilara doken sistem istatistiklerini tutar Banka orneginde ilgilenilen ortalama hizmet suresidir Kosullu sonlandirma Olaylar bootstrapped oldugundan teorik olarak kesikli olay simulasyonu sonsuza dek calisabilir Bu yuzden tasarimcisi simulasyonun ne zaman sonlanacagina karar vermelidir Bu secenekler t aninda n adet olay islendikten sonra ya da X istatistiksel olcusu x degerine ulastiginda gibi olabilir Simulasyon motorunun mantigiKesikli olay simulasyonu ana dongusu asagidaki gibi olacaktir Baslangic Sonlandirma kosulunu FALSE olarak tanimla Sistem durum degiskenlerini tanimla Saati tanimla cogunlukla sifir degerinde baslar Baslangic olayi planla orn olay listesine birkac baslangic olayi koy Do While Sonlandirma kosulu FALSE iken asagidakileri yap Saati bir sonraki olay zamanina getir Bir sonraki olayi yap ve olay listesinden cikar Istatistikleri guncelle Bitis Istatistik raporunu olustur Kaynakca Banks Jerry Ingilizce 27 Kasim 2016 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 29 Kasim 2016 a b c Arsivlenmis kopya PDF 25 Kasim 2016 tarihinde kaynagindan PDF Erisim tarihi 24 Kasim 2016 PDF 25 Kasim 2016 tarihinde kaynagindan PDF arsivlendi Erisim tarihi 24 Kasim 2016 Arsivlenmis kopya PDF 17 Mayis 2017 tarihinde kaynagindan PDF Erisim tarihi 24 Kasim 2016 a b Stewart Robinson 2004 Simulation The practice of model development and use Wiley 25 Kasim 2016 tarihinde Wayback Machine sitesinde 27 Kasim 2016 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 26 Kasim 2016 Matloff Norm Introduction to Discrete Event Simulation and the SimPY Language 25 Kasim 2016 tarihinde Wayback Machine sitesinde Retrieved 24 January 2013 Michael Pidd 1998 Computer simulation in management science fourth edition Wiley a b Arsivlenmis kopya PDF 15 Aralik 2017 tarihinde kaynagindan PDF Erisim tarihi 27 Kasim 2016 Aditya Kurve Khashayar Kotobi George Kesidis An agent based framework for performance modeling of an optimistic parallel discrete event simulator Complex Adaptive System Modeling 1 12 doi 10 1186 2194 3206 1 12 Arsivlenmis kopya 27 Kasim 2016 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 26 Kasim 2016 Simulation Modeling amp Analysis 3 e by Law and Klt 2000 Kelton 2000 27 Kasim 2016 tarihinde Wayback Machine sitesinde Douglas W Jones ed Implementations of Time Proceedings of the 18th Winter Simulation Conference 1986 Douglas W Jones Empirical Comparison of Priority Queue and Event Set Implementations 9 Mart 2017 tarihinde Wayback Machine sitesinde Communications of the ACM 29 April 1986 pages 300 311 Kah Leong Tan and Li Jin Thng SNOOPy Calendar Queue Proceedings of the 32nd Winter Simulation Conference 2000 Tom Dickman Sounak Gupta and Philip A Wilsey 1 Proceedings of the 2013 ACM SIGSIM conference on Principles of advanced discrete simulationDis baglantilar Acik kaynakli genel amacli kesikli olay simulasyonu Simulation Frameworks 6 Haziran 2003 tarihinde Wayback Machine sitesinde Simulasyon yazilimlari gelistirme platformu listesi