Modelling-and-simulation-concepts-classification
提供：Dev Guides
概念と分類
この章では、モデリングのさまざまな概念と分類について説明します。
モデルとイベント
以下は、モデリングとシミュレーションの基本概念です。
- *オブジェクト*は、モデルの振る舞いを研究するために実世界に存在するエンティティです。
- *基本モデル*は、オブジェクトのプロパティとその動作の仮想的な説明であり、モデル全体で有効です。
- *システム*は、現実の世界に存在する明確な条件下での明確なオブジェクトです。
- *実験フレーム*は、実験条件、側面、目的など、現実世界のシステムを研究するために使用されます。 基本的な実験フレームは、システムまたはモデル端末に一致するフレーム入力変数とフレーム出力変数の2セットの変数で構成されています。 フレーム入力変数は、システムまたはモデルに適用される入力を一致させる役割を果たします。 フレーム出力変数は、出力値をシステムまたはモデルに一致させる役割を果たします。
- *集中モデル*は、与えられた実験フレームの指定された条件に従うシステムの正確な説明です。
- *検証*は、2つ以上のアイテムを比較して、正確性を確認するプロセスです。 モデリングとシミュレーションでは、シミュレーションプログラムと集中モデルの一貫性を比較してパフォーマンスを確認することで検証を行うことができます。 検証プロセスを実行するにはさまざまな方法がありますが、これについては別の章で説明します。
- *検証*は、2つの結果を比較するプロセスです。 Modeling＆Simulationでは、実験フレームのコンテキスト内で実験測定値とシミュレーション結果を比較することで検証が実行されます。 結果が一致しない場合、モデルは無効です。 検証プロセスを実行するにはさまざまな方法がありますが、これについては別の章で説明します。
システム状態変数
システム状態変数は、特定の時点でシステム内の内部プロセスを定義するために必要なデータのセットです。
- *離散イベントモデル*では、システム状態変数は時間間隔にわたって一定のままであり、イベント時間と呼ばれる定義されたポイントで値が変化します。
- *連続イベントモデル*では、システム状態変数は、時間の経過とともに値が連続的に変化する微分方程式の結果によって定義されます。
以下は、システム状態変数の一部です-
- エンティティと属性-エンティティは、他のエンティティとのプロセスに応じて、値が静的または動的なオブジェクトを表します。 属性は、エンティティが使用するローカル値です。
- リソース-リソースは、一度に1つ以上の動的エンティティにサービスを提供するエンティティです。 動的エンティティは、リソースの1つ以上のユニットを要求できます。受け入れられた場合、エンティティはリソースを使用し、完了時に解放できます。 拒否された場合、エンティティはキューに参加できます。
- リスト-リストは、エンティティとリソースが使用するキューを表すために使用されます。 LIFO、FIFOなどのキューにはさまざまな可能性があります。 プロセスに応じて。
- 遅延-システム条件のいくつかの組み合わせによって引き起こされる不定の期間です。
モデルの分類
システムは、次のカテゴリに分類できます。
- 離散イベントシミュレーションモデル-このモデルでは、状態変数値は、イベントが発生するいくつかの離散ポイントでのみ変化します。 イベントは、定義されたアクティビティ時間と遅延でのみ発生します。
- 確率的対 決定論的システム-確率論的システムはランダム性の影響を受けず、その出力はランダム変数ではありませんが、決定論的システムはランダム性の影響を受け、その出力はランダム変数です。
- 静的vs. 動的シミュレーション-静的シミュレーションには、時間の影響を受けないモデルが含まれます。 例：モンテカルロモデル。 動的シミュレーションには、時間の影響を受けるモデルが含まれます。
- ディスクリートvs. 連続システム-離散システムは、離散時点での状態変数の変化の影響を受けます。 その動作は、次のグラフィカルな表現で表されます。
連続システムは、時間とともに関数として連続的に変化する状態変数の影響を受けます。 その動作は、次のグラフィカルな表現で表されます。
モデリングプロセス
モデル化プロセスには、次の手順が含まれます。
- ステップ1 *-問題を調べます。 この段階では、問題を理解し、それに応じて決定論的または確率論的な分類を選択する必要があります。
- ステップ2 *-モデルを設計します。 この段階では、モデルの設計に役立つ次の簡単なタスクを実行する必要があります-
- システムの動作と将来の要件に従ってデータを収集します。
- モデルを成功させるためにシステムの機能、その仮定、および必要なアクションを分析します。
- モデルで使用される変数名、関数、その単位、関係、およびそれらのアプリケーションを決定します。
- 適切な手法を使用してモデルを解き、検証方法を使用して結果を検証します。 次に、結果を検証します。
- 結果、解釈、結論、提案を含むレポートを作成します。
- ステップ3 *-モデルに関連するプロセス全体を完了した後、推奨事項を提供します。 投資、リソース、アルゴリズム、技術などが含まれます。
