MONTE CARLO BENZETİMİ U(0,1) rassal değişkenler kullanılarak (zamanın önemli bir rolü olmadığı) stokastik ya da deterministik problemlerin çözümünde kullanılan.

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 10. Ders.
Advertisements

MIT563 Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 8. Ders.
MIT503 Veri Yapıları ve algoritmalar Algoritma Oluşturma – Açgözlü algoritmalar ve buluşsallar Y. Doç. Yuriy Mishchenko.
Uludağ Üniversitesi Fizik Bölümü
Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ
Problemi Çözme Adımları
Hazırlayan: Özlem AYDIN
Asansör Simülatörünün Ürettiği Sonuçlar Üzerinde Yapılan K-means++ Kümeleme Çalışması ile Trafik Türünün Tahmini M. Fatih ADAK Bilgisayar Mühendisliği.
Hazırlayan: Özlem AYDIN
BPR151 ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA - I
MONTE CARLO METODUNA GİRİŞ
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 4. Ders Modelleme yaklaşımları
Güç Elektroniği Bilgisayar Eğitim Paketi
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 6. Ders.
Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli-Kümülatif)Fonksiyonu
AKIŞ ŞEMALARI 2.DERS.
Görsel C# ile Windows Programlama
Bilgisayar Programlama
ÖZEL ÖĞRETİM YÖNTEMLERİ
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 9. Ders.
Temel tanımlar ve işleyiş
OLASILIK ve OLASILIK DAĞILIMLARI
Bileşik Olasılık Dağılım Fonksiyonu
Bölüm 3: Sayısal Türev BirinciTürev: Bir f(x) fonksiyonunun [a,b] tanım aralığında bir x noktasındaki türevi, Limit ifadesiyle tanımlanır. Eğer f(x)’in.
Bölüm6:Diferansiyel Denklemler: Başlangıç Değer Problemleri
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONLARI
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 5. Ders.
DERS-1 SİMÜLASYON (BENZETİM) Prof. Dr. Hüseyin BAŞLIGİL
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 3. Ders Monte Carlo Benzetimi
Problem Yaklaşım Temelleri, Algoritma ve Akış Şeması
SONLU ELEMANLAR YÖNTEMİ
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 2. Ders Sistemin Performans
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 5. Ders.
Problem Yaklaşım Temelleri, Algoritma ve Akış Şeması
Şahin BAYZAN Kocaeli Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi
Karar Bilimi 1. Bölüm.
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ
Algoritmalar ve Programlama I Ders 2: Akış Diyagramları
İÇİNDEKİLER GİRİŞ Olasılıklı bir modelin benzetimi modelin rasgele işleyişini üretmeyi ve modelin zaman üzerinde ortaya çıkan akışını gözlemeye ilişkindir.
Olasılık Dağılımları ve Kuramsal Dağılışlar
Uzaktan Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme
Kuyruk Sistemlerinin Simülasyonu
Bilgisayar Mühendisliğindeki Yeri
OTOMOTİV YAN SANAYİ FİRMASINDA İYİLEŞTİRME
PROGRAMLAMAYA GİRİŞ VE ALGORİTMA
OLASILIK ve İSTATİSTİK
PROGRAMLAMA TEMELLERİ Burak UZUN Bilişim Teknolojileri Öğretmeni Burak UZUN.
OTOMOTİV YAN SANAYİ FİRMASINDA İYİLEŞTİRME
ANKARA ÜNİVERSİTESİ SAĞLIK BİLİMLERİ FAKÜLTESİ SOSYAL HİZMET BÖLÜMÜ
Kesikli ve Sürekli Şans Değişkenleri İçin;
MALTEPE ÜNİVERSİTESİ Paralel Hesaplama MATLAB ve Paralel Hesaplama
PROGRAMLAMA TEMELLERİ
OTOMOTİV YAN SANAYİ FİRMASINDA İYİLEŞTİRME
PROGRAMLAMAYA GİRİŞ VE ALGORİTMA
SONLU ELEMANLAR YÖNTEMİ
Problem Çözme Yaklaşımları
ENM 316 BENZETİM DERS 1.
Algoritmanın Hazırlanması
ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
BENZETİM 12. Ders Benzetimde cıktı Analizi Prof.Dr.Berna Dengiz
Bilgisayar Bilimi Problem Çözme Süreci-2.
Problemi Çözme Adımları
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 1. Ders Benzetim nedir? Amaçları
ÇIKTI ANALİZİ Çıktı analizi benzetimden üretilen verilerin analizidir. Çıktı analizinde amaç, bir sistemin performansını tahmin etmek ya da iki veya daha.
BENZETİM 2. Ders Prof.Dr.Berna Dengiz Sistemin Performans Ölçütleri
BENZETIM 3. Ders Prof.Dr.Berna Dengiz Monte Carlo Benzetimi
BENZETİM DİLLERİNDE MODELLEME YAKLAŞIMLARI
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE ARAŞTIRMA (YÜKSEK LİSANS)
Sunum transkripti:

MONTE CARLO BENZETİMİ U(0,1) rassal değişkenler kullanılarak (zamanın önemli bir rolü olmadığı) stokastik ya da deterministik problemlerin çözümünde kullanılan bir tekniktir. Monte Carlo benzetimi, genellikle statik benzetim modellerinde kullanılır. Bazı yazarlar Monte Carlo benzetimini, rassal sayı kullanımını içeren bir benzetim olarak tanımlamaktadırlar. Burada kullanılan tanım ise daha kısıtlıdır. Yani, zamanın önemli bir rolünün olmadığı stokastik ve deterministik problemler için kullanılan bir benzetim tekniğidir. Monte Carlo metodu ilk defa II. Dünya Savaşı sırasında atom bombasının geliştirilmesi ile ilgili problemlere uygulanmıştır.

ÖRNEK: integralini çözmek istiyoruz. g(x) fonksiyonu, analitik çözümü olmayan bir fonksiyon olsun Bu deterministik problemin, Monte Carlo Benzetimi ile çözümünü inceleyelim. Yeni bir rassal değişken olarak Y tanımlansın. X, [a,b] aralığında düzgün dağılıma sahip bir rassal değişkendir.

Aranılan integralin değeri, Y’nin beklenen değerine eşit çıktı Aranılan integralin değeri, Y’nin beklenen değerine eşit çıktı. Buradan yararlanarak ’in değeri Monte Carlo benzetimi ile bulunabilir. rassal değişkenler.

ÖRNEK: sayısının bulunması

ÖRNEK: Kenarları birim uzunlukta olan bir kare düşününüz ÖRNEK: Kenarları birim uzunlukta olan bir kare düşününüz. Bu kare içinde rassal seçilen A ve B noktaları olsun. A ve B arası d uzunluğundadır. d’nin 0.8’den küçük olma olasılığı nedir? Monte Carlo tekniğiyle rassal olarak 1000 adet A ve B noktaları üreterek d’nin 0.8’den küçük olma olasılığını bulunuz. Kullanacağınız yaklaşımı açıklayarak, akış şemasını çiziniz.

ÖRNEK: rassal değişkenler için; N, toplamın 1’i geçtiği rassal sayıların sayısına eşittir. 1000 adet deneme yaparak E(N)’i hesaplayan algoritma; K=Deneme sayısı Top=Genel toplam N=toplamları 1’i geçen rassal sayı sayacı

GENEL AMAÇLI DİLLER- BENZETİM DİLLERİ Bir benzetim çalışmasında verilmesi gereken kararlardan birisi, uygun programlama dilinin seçilmesidir. BENZETİM DİLİ AVANTAJLARI: Programlama zamanı azalır. Modelin programlanmasında gerekli özelliklerin birçoğu benzetim dilinde mevcuttur. Değiştirilmesi kolaydır. Programlama hatasını bulmak kolaydır. Bu programlarda hata türleri belirlenmiş ve kodlanmıştır. Çoğu benzetim dili, programın çalışması sırasında dinamik depolama özelliğine sahiptir. Bu durum, özellikle büyük boyutlu problemlerin çalıştırılmasında önemlidir.

Diğer taraftan, birçok benzetim modeli GENEL AMAÇLI DİLLER ile yazılır. AVANTAJLARI; Birçok analist, genel amaçlı dilleri bilmektedir. Ancak bu, benzetim dilleri için geçerli değildir. FORTRAN veya BASIC, hemen her bilgisayarda bulunabilir. Ancak, benzetim diline erişim bu kadar kolay değildir. Dilinin kullanılacağı bilgisayara göre (mainframe, micro computer) kodlamada düzeltmeler yapmak gerekebilir. Örneğin, GPSS. Genel amaçlı dillerle çok iyi yazılmış bir programın çalışma zamanı, benzetim dili kullanılarak yazılmış programın çalışma zamanından daha az olabilir. Ancak, günümüzde bilgisayar teknolojisindeki hızlı gelişimden dolayı bu faktörün önemi azalmıştır. Genel amaçlı diller, benzetim dillerine nazaran programlamada büyük esneklik sağlar. Örneğin, karmaşık hesaplamalar için benzetim dilleri uygun değildir.

BENZETİM YAZILIMLARININ SINIFLANDIRILMASI Benzetim yazılımları; diller (languages) ve benzeticiler (simulator) olmak üzere iki ayrı sınıfa ayrılır. DİLLER: Çeşitli uygulamalar için gerekli kodlama özelliklerine sahip olabilen, genel bir bilgisayar paketidir. Örneğin; SIMAN ve SLAM II, konveyörler ve otomatik yönlendirilen araçlar için üretim modüllerine sahiptir. Bir benzetim modelinin programlanmasında, kullanılan dilin modelleme yapısı kullanılır. Benzetim dillerinin en önemli özelliği; değişik tipteki sistemleri modelleme kabiliyetine sahip olmalarıdır. En büyük dezavantajı ise programlamayı yapabilecek bilgiye sahip olunmasını gerektirmesi ve karmaşık sistemlerin modellenmesinde kodlamanın ve programın doğruluğunun belirlenmesinin uzun zaman almasıdır.

BENZETİCİLER: Belirli sistemleri benzetime alan bir bilgisayar paketidir. Kullanıldığında, modelin kodlamasına gerek kalmayabilir ya da çok az ihtiyaç duyulur. Üretim, bilgisayara ve haberleşme sistemlerinin belirli tipleri için piyasada çeşitli benzeticiler vardır. Bir sistemin benzetimi menüler ve grafikler yardımı ile gerçekleştirilir. Avantajları: Modelin kodlama zamanı, dile göre çok azdır. Çoğu benzetici kullanıldıkları sistemlerle ilgili özel modelleme yapısına sahiptir. Bu özellik, programlama bilgisine sahip olmayan kişiler için tercih sebebi olmaktadır. Dezavantajı: Belirli sistemler için geliştirildiklerinden dolayı kullanımları kısıtlıdır.

BAZI BENZETİM DİLLERİ GPSS: General Purpose Simulation System SIMAN: SIMulation ANalysis (Pegden ve arkadaşları ,1990) Cinema; SIMAN’ın tüm özelliklerine sahip bir dildir. Aynı zamanda animasyon özelliği vardır. SIMSCRIPT II.5 SLAM II: Simulation Language for Alternative Modelling ( Pegden ve Pritsker, 1979)

Üretim Uygulamaları için Geliştirilmiş Bazı Benzeticiler: AutoMod II ProModel SIMFACTORY II.5 WITNESS XCELL+ Bilgisayar Sistemleri NETWORK II.5 CACI COMNET II.5

BİR YAZILIMDAN NELER BEKLENİR? Bir benzetim paketinden istenilen özellikler 5 grupta toplanabilir. 1. Genel Özellikler: Esneklik Model gelişiminin kolaylığı Hız İzin verilen model genişliği; micro bilgisayarlar kullanıldığında önem kazanmaktadır. Bazı paketler için maksimum model genişliği 100 KB’dan küçüktür. Farklı bilgisayarlarda kullanılabilirlik Kesikli ve sürekli benzetim için kullanılabilirlik

2. Animasyon: Bir simülasyon modelinin popülaritesinin artmasındaki önemli sebeplerden birisi animasyon kullanımının kolay olmasıdır. Animasyon ile, bir sistemin zaman içindeki değişimi grafiksel olarak görülebilir. Avantajları: Bir benzetim programının doğruluğunun kontrol edilebilir, Benzetim modelinin geçerli olmadığını gösterilebilir, Sistem için yeni prosedürlerin önerilebilir, Sistemin dinamik tavrının anlaşılabilir. Dezavantajları: Animasyon, benzetim çıktısının istatistiksel analizinin yerini alamaz. Kısa bir zaman animasyona bakarak, sistemin çok iyi tanımlandığı sonucuna varılamaz. Bir benzetim modelinin modellenme zamanını artırır ve animasyon özelliğine sahip benzetim paketleri pahalıdır.

3. İstatistiksel Kabiliyetler: Gerçek sistemler rassal özelliklere sahip olduğundan, bu sistemlerin benzetime tabi tutulduğu bir benzetim paketi de gerekli istatistiksel özelliklere sahip olmalıdır. Örneğin; standart dağılımlar pakette bulunmalıdır. Modelin otomatik olarak bağımsız tekrarlamaları, farklı başlangıç değerleri kullanarak yapılabilmelidir. 4.Müşterinin Desteklenmesi: Paketin kullanımında ortaya çıkan problemlerde, satıcı firmanın kullanıcıya gerekli yardımı yapmasıdır. 5.Çıktı Raporları: Paket, modelin performans ölçütleri ile ilgili istatistikleri (doluluk oranı, kuyruk genişliği, bekleme ve çıktı gibi) için standart raporları kullanıcıya verebilmelidir.