แนวคิดและการจำแนกประเภท

ในบทนี้เราจะพูดถึงแนวคิดต่างๆและการแบ่งประเภทของการสร้างแบบจำลอง

โมเดลและกิจกรรม

ต่อไปนี้เป็นแนวคิดพื้นฐานของการสร้างแบบจำลองและการจำลอง

  • Object เป็นหน่วยงานที่มีอยู่ในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อศึกษาพฤติกรรมของแบบจำลอง

  • Base Model เป็นคำอธิบายเชิงสมมุติเกี่ยวกับคุณสมบัติของวัตถุและพฤติกรรมของวัตถุซึ่งใช้ได้กับแบบจำลอง

  • System เป็นวัตถุที่เปล่งออกมาภายใต้เงื่อนไขที่แน่นอนซึ่งมีอยู่ในโลกแห่งความเป็นจริง

  • Experimental Frameใช้เพื่อศึกษาระบบในโลกแห่งความเป็นจริงเช่นเงื่อนไขการทดลองแง่มุมวัตถุประสงค์ ฯลฯ Basic Experimental Frame ประกอบด้วยตัวแปรสองชุด ได้แก่ ตัวแปรอินพุตเฟรมและตัวแปรเฟรมเอาต์พุตซึ่งตรงกับเทอร์มินัลของระบบหรือโมเดล ตัวแปรอินพุตเฟรมมีหน้าที่ในการจับคู่อินพุตที่ใช้กับระบบหรือโมเดล ตัวแปรเฟรมเอาต์พุตมีหน้าที่ในการจับคู่ค่าเอาต์พุตกับระบบหรือโมเดล

  • Lumped Model คือคำอธิบายที่แน่นอนของระบบซึ่งเป็นไปตามเงื่อนไขที่ระบุของ Experimental Frame ที่กำหนด

  • Verificationเป็นกระบวนการเปรียบเทียบสองรายการขึ้นไปเพื่อให้แน่ใจว่าถูกต้อง ในการสร้างแบบจำลองและการจำลองสถานการณ์การตรวจสอบสามารถทำได้โดยการเปรียบเทียบความสอดคล้องของโปรแกรมจำลองและแบบจำลองแบบรวมเพื่อให้แน่ใจว่ามีประสิทธิภาพ มีหลายวิธีในการดำเนินการตรวจสอบความถูกต้องซึ่งเราจะกล่าวถึงในบทที่แยกต่างหาก

  • Validationเป็นกระบวนการเปรียบเทียบผลลัพธ์สองรายการ ในการสร้างแบบจำลองและการจำลองสถานการณ์การตรวจสอบจะดำเนินการโดยการเปรียบเทียบการวัดการทดลองกับผลการจำลองภายในบริบทของกรอบการทดลอง โมเดลไม่ถูกต้องหากผลลัพธ์ไม่ตรงกัน มีหลายวิธีในการดำเนินการตรวจสอบความถูกต้องซึ่งเราจะกล่าวถึงในแต่ละบท

ตัวแปรสถานะของระบบ

ตัวแปรสถานะระบบคือชุดข้อมูลที่จำเป็นในการกำหนดกระบวนการภายในระบบ ณ ช่วงเวลาที่กำหนด

  • ใน discrete-event modelตัวแปรสถานะของระบบจะคงที่ตลอดช่วงเวลาและค่าจะเปลี่ยนไปตามจุดที่กำหนดซึ่งเรียกว่าเหตุการณ์ครั้ง

  • ใน continuous-event modelตัวแปรสถานะของระบบถูกกำหนดโดยผลลัพธ์สมการเชิงอนุพันธ์ซึ่งค่าเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องตลอดเวลา

ต่อไปนี้เป็นตัวแปรสถานะของระบบ -

  • Entities & Attributes- เอนทิตีแสดงถึงออบเจ็กต์ที่มีค่าคงที่หรือไดนามิกขึ้นอยู่กับกระบวนการกับเอนทิตีอื่น แอตทริบิวต์คือค่าท้องถิ่นที่ใช้โดยเอนทิตี

  • Resources- ทรัพยากรคือเอนทิตีที่ให้บริการแก่เอนทิตีแบบไดนามิกทีละหนึ่งรายการขึ้นไป เอนทิตีแบบไดนามิกสามารถร้องขอหนึ่งหน่วยหรือมากกว่าของทรัพยากร หากได้รับการยอมรับเอนทิตีสามารถใช้ทรัพยากรและปล่อยเมื่อเสร็จสมบูรณ์ หากถูกปฏิเสธเอนทิตีสามารถเข้าร่วมคิวได้

  • Lists- รายการใช้เพื่อแสดงคิวที่ใช้โดยเอนทิตีและทรัพยากร มีความเป็นไปได้ต่างๆของคิวเช่น LIFO, FIFO เป็นต้นขึ้นอยู่กับกระบวนการ

  • Delay - เป็นระยะเวลาไม่แน่นอนที่เกิดจากการรวมกันของเงื่อนไขของระบบ

การจำแนกประเภทของโมเดล

ระบบสามารถแบ่งออกเป็นประเภทต่างๆดังต่อไปนี้

  • Discrete-Event Simulation Model- ในโมเดลนี้ค่าตัวแปรสถานะจะเปลี่ยนเฉพาะในบางจุดที่ไม่ต่อเนื่องในช่วงเวลาที่เหตุการณ์เกิดขึ้น กิจกรรมจะเกิดขึ้นตามเวลากิจกรรมที่กำหนดและความล่าช้าเท่านั้น

  • Stochastic vs. Deterministic Systems - ระบบ Stochastic ไม่ได้รับผลกระทบจากการสุ่มและผลลัพธ์ของมันไม่ใช่ตัวแปรสุ่มในขณะที่ระบบดีเทอร์มินิสต์จะได้รับผลกระทบจากการสุ่มและผลลัพธ์ของมันเป็นตัวแปรสุ่ม

  • Static vs. Dynamic Simulation- การจำลองแบบคงที่รวมถึงโมเดลที่ไม่ได้รับผลกระทบตามเวลา ตัวอย่างเช่น Monte Carlo Model Dynamic Simulation ประกอบด้วยโมเดลที่ได้รับผลกระทบตามเวลา

  • Discrete vs. Continuous Systems- ระบบไม่ต่อเนื่องได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงตัวแปรของรัฐ ณ เวลาที่ไม่ต่อเนื่อง พฤติกรรมของมันถูกแสดงในการแสดงกราฟิกต่อไปนี้

ระบบต่อเนื่องได้รับผลกระทบจากตัวแปรสถานะซึ่งเปลี่ยนไปเรื่อย ๆ ตามฟังก์ชันตามเวลา พฤติกรรมของมันถูกแสดงในการแสดงกราฟิกต่อไปนี้

กระบวนการสร้างแบบจำลอง

กระบวนการสร้างแบบจำลองประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้

Step 1- ตรวจสอบปัญหา ในขั้นตอนนี้เราต้องเข้าใจปัญหาและเลือกการจัดประเภทตามลำดับเช่นกำหนดหรือสุ่ม

Step 2- ออกแบบโมเดล ในขั้นตอนนี้เราต้องดำเนินการง่ายๆดังต่อไปนี้ซึ่งช่วยให้เราออกแบบแบบจำลอง -

  • รวบรวมข้อมูลตามลักษณะการทำงานของระบบและข้อกำหนดในอนาคต

  • วิเคราะห์คุณลักษณะของระบบสมมติฐานและการดำเนินการที่จำเป็นเพื่อทำให้แบบจำลองประสบความสำเร็จ

  • กำหนดชื่อตัวแปรฟังก์ชันหน่วยความสัมพันธ์และแอ็พพลิเคชันที่ใช้ในโมเดล

  • แก้ไขแบบจำลองโดยใช้เทคนิคที่เหมาะสมและตรวจสอบผลลัพธ์โดยใช้วิธีการตรวจสอบ จากนั้นตรวจสอบผลลัพธ์

  • จัดทำรายงานซึ่งประกอบด้วยผลลัพธ์การตีความข้อสรุปและข้อเสนอแนะ

Step 3- ให้คำแนะนำหลังจากเสร็จสิ้นกระบวนการทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับโมเดล รวมถึงการลงทุนทรัพยากรอัลกอริทึมเทคนิค ฯลฯ