Kesikli Olay benzetimi Bileşenleri

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 6. Ders.
Advertisements

Algoritma.  Algoritma, belirli bir görevi yerine getiren sonlu sayıdaki işlemler dizisidir.  Başka bir deyişle; bir sorunu çözebilmek için gerekli olan.
İŞLE 524 – İŞLE 531 Yönetim Muhasebesi
Hat Dengeleme.
ATP MESLEK ALANLARINA GEÇİŞ KOŞULLARI
Bağımsız Denetim ile Vergi Denetimi Arasındaki Geçişler
% A10 B20 C30 D25 E15 Toplam100.  Aynı grafik türü (Column-Sütun) iki farklı veri grubu için de kullanılabilir. 1. Sınıflar2. Sınıflar A1015 B20 C3015.
Bilimsel bilgi Diğer bilgi türlerinden farklı
ÖTÖ 451 Okul Yönetiminde Bilgisayar Uygulamaları R. Orçun Madran.
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ 1. Şu ana kadar örneklemden elde edilmiş istatistiklerden yararlanarak, kitle parametresini kestirebilmek için nokta tahmini.
İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ. BAĞIMSIZ GRUPLARA İLİŞKİN HİPOTEZ TESTLERİ.
Bölüm 4 KAPALI SİSTEMLERİN ENERJİ ANALİZİ
MED 167 Making Sense of Numbers Değişkenlik Ölçüleri.
İSTATİSTİK II BAĞIMSIZLIK TESTLERİ VE İYİ UYUM TESTLERİ “ c2 Kİ- KARE TESTLERİ “
Konum ve Dağılım Ölçüleri BBY252 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan.
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ Şu ana kadar örneklemden elde edilmiş istatistiklerden yararlanarak, kitle parametresini kestirebilmek için nokta tahmini.
ÖTÖ 451 Okul Yönetiminde Bilgisayar Uygulamaları R. Orçun Madran.
OLASILIK ve İSTATİSTİK
BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA DERSİ
Sürekli Olasılık Dağılımları
HİPOTEZ TESTLERİ VE Kİ-KARE ANALİZİ
Sıklık Dağılımları Yrd. Doç. Dr. Emine Cabı.
ISTATİSTİK I FIRAT EMİR DERS II.
BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ ÜNİTE 3
PROGRAMLAMAYA GİRİŞ VE ALGORİTMA
Kategorik Veri İki Bağımlı Grup
Basit ve Kısmi Korelasyon Dr. Emine Cabı
DENEYSEL TERTİPLER VE PAZAR DENEMESİ
Bölüm 4 KAPALI SİSTEMLERİN ENERJİ ANALİZİ
BENZETİME GİRİŞ VE TEMEL KAVRAMLAR.
1. Bernoulli Dağılımı Bernoulli dağılımı rassal bir deneyin sadece iyi- kötü, olumlu-olumsuz, başarılı-başarısız, kusurlu-kusursuz gibi sadece iki sonucu.
CEBİRSEL İFADELER.
Kesikli Olasılık Dağılımları
MODEL YETERSİZLİKLERİNİ DÜZELTMEK İÇİN DÖNÜŞÜMLER VE AĞIRLIKLANDIRMA
Varlık-İlişki Modeli Örneği
Ünite 8: Olasılığa Giriş ve Temel Olasılık Hesaplamaları
Kütle ortalamasının (µ) testi
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER
Mutlak Dağılım Ölçüleri Nispi Dağılım Ölçüleri
Arazinin Tesviye Edilmesi ve Doğrusal Programlama Tekniği
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ.
GELECEK PİYASASI İŞLEMLERİ
İSTATİSTİK Yrd. Doç. Dr. Cumhur TÜRK
PARAMETRİK HİPOTEZ TESTLERİ
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 13. Ders Çıktı Analizi
Benzetim 11. Ders İmalat Yönetimde Benzetim.
KUYRUK SİSTEMLERİNDE PERFORMANS öLÇüTLERi
Doğrusal Mantık Yapısı İle Problem Çözme
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
PROGRAMLAMAYA GİRİŞ VE ALGORİTMA
Evren-Örneklem, Örnekleme Yöntemleri 2
Test Puanlarının Yorumlanması: Standart Puanlar
B- Yaygınlık Ölçüleri Standart Sapma ve Varyans Değişim Katsayısı
ÖLÇME-DEĞERLENDİRME 1.DERS
Bilgisayar Bilimi Koşullu Durumlar.
İletişim Fakültesi Bilişim A.B.D.
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Bilgisayar II 8 Mart Mart
BENZETIM 3. Ders Prof.Dr.Berna Dengiz Monte Carlo Benzetimi
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
BENZETİM DİLLERİNDE MODELLEME YAKLAŞIMLARI
MAK212-SAYISAL YÖNTEMLER Sayısal Türev ve İntegral
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Bilgisayar Bilimi Programlama Yapısı.
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
İleri Algoritma Analizi
RASTGELE DEĞİŞKENLER Herhangi bir özellik bakımından birimlerin almış oldukları farklı değerlere değişken denir. Rastgele değişken ise tanım aralığında.
Bilimsel Araştırma Yöntemleri
Kararların Modellenmesi ve Analizi Ders Notu III
İSTATİSTİK II BAĞIMSIZLIK TESTLERİ VE İYİ UYUM TESTLERİ “ c2 Kİ- KARE TESTLERİ “
Sunum transkripti:

Kesikli Olay benzetimi Bileşenleri En yakın olay zamanı ile zaman ilerletme tekniğinin kullanıldığı kesikli olay benzetimi modellerinde aşağıdaki bileşenler bulunmaktadır. Sistem durumu : Durum değişkenlerinin bilinmesi herhangi bir zaman için sistemin durumunun açıklanmasını sağlar. Benzetim saati : Benzetim saatinin mevcut değerini veren bir değişkendir. Olay listesi : Olabilecek en yakın olay tipini gösteren listedir. 5/11/2019

Kesikli Olay benzetimi Bileşenleri İstatistiksel sayaçlar : Performans ölçütleri ile ilgili bilgilerin tutulması için tanımlanmış değişkenler listesi. İlk değer verme işlemi : Bir alt program ( subroutine ) olarak hazırlanır. Benzetim modellerinde kullanılan değişkenlere ilk değerlerini verir. Zaman işlemi : Olay listesindeki en yakın olayı belirleyen, benzetim saatini bir olay zamanından diğerine geçecek şekilde artıran bir alt programdır. 5/11/2019

Kesikli Olay Benzetimi Bileşenleri Olay işlemi : i.olay ortaya çıktığında sistemin durumunu ve gerekli istatistiki sayaçları yeni duruma göre düzenleyen bir alt programdır. Rapor üreteci : Benzetim sona erdiğinde istenilen istatistikleri hesaplatarak yazdıran bir alt programdır. 5/11/2019

Ana program : zaman işlemini çağırarak en yakın olayı belirler , olay işlemlerini kontrol ederek sistemin yeni durumunu günceller. Kesikli olay benzetimi bileşenleri arasındaki mantıksal ilişki aşağıdaki şekilde görülmektedir: 5/11/2019

5/11/2019

KOB’da Kullanılan İstatistiksel Sayaçlar KOB’da üç tip istatistik vardır : 1.değişkenlerin gözlemlenmesine dayalı istatistik (kesikli zaman istatistiği) örneğin; bir kuyruk sisteminde ortalama bekleme zamanı. Gözlem sayısı tutulur. Gözlemlerin toplam değerleri (bekleme zamanı) tutulur. Gözlemlerin kareleri veya daha yüksek dereceli üstlerinin toplamları gerekliyse tutulur. 5/11/2019

KOB’da Kullanılan İstatistiksel Sayaçlar Örnek : Kuyruk sisteminde kuyrukta ortalama bekleme zamanının ve varyansının hesaplanması isteniyor olsun. i. müşterinin bekleme zamanını hesapla . n müşteri için toplam bekleme zamanını bul. Bekleme zamanının kareleri toplamını bul. 5/11/2019

KOB’da Kullanılan İstatistiksel Sayaçlar 5/11/2019

KOB’da Kullanılan İstatistiksel Sayaçlar 2. Zamana göre ortalama Durum değişkenleri değerlerini belirli zamanlarda atlamalarla değiştirir. Zaman peryotları için değişkenlerin değerleri sabittir. Herhangi bir anda bir olayın ortaya çıkmasına bağlı olarak bir atlama yapar ve diğer bir zaman peryodu içinde sabit bir değerde kalırlar. Örnek: Bir kuyruk sisteminde, birim zamandaki ortalama müşteri sayısındaki değişim zaman peryotlari için takip eden grafikten görülebilir. 5/11/2019

5/11/2019

i: durum değişkeninin değiştiği noktayı belirtiyor i: durum değişkeninin değiştiği noktayı belirtiyor. ( Müşteri sayısı azalıyor ya da artıyor.) 5/11/2019

KOB’da Kullanılan İstatistiksel Sayaçlar Örnek: Kuyruk sisteminde zamana göre ortalamanın alındığı diğer bir performans ölçüsü servisin doluluk oranıdır. 5/11/2019

KOB’da Kullanılan İstatistiksel Sayaçlar 5/11/2019

KOB’da Kullanılan İstatistiksel Sayaçlar 3. Zamana göre ortalama değerler bir aralık boyunca değişebilir. 5/11/2019

KOB’da Kullanılan İstatistiksel Sayaçlar 5/11/2019

EL İLE BENZETİM ÖRNEĞİ örnek: Aşağıdaki sistemde gelen 7 iş ve her birinin sisteme varış zamanları tablo halinde verilmiştir. İş no Varış zamanı 1 0 2 4 3 6 4 16 5 18 6 26 7 28 5/11/2019

EL İLE BENZETİM ÖRNEĞİ Sistemdeki servis işlemi için 2 alternatif düşünülmektedir. 1.Alternatif: Bir makina ve bir iş için servis süresi 5 dk. 2.Alternatif: İki makina ve bir iş için servis süresi 10 dk. Sisteme gelen işler tek bir kuyruk oluşturmaktadır. Her bir alternatif için sistemin benzetimini yaparak; a) Servisin boş zaman yüzdesini b) Bir işin sistemde ortalama bekleme zamanını bulunuz. 5/11/2019

EL İLE BENZETİM ÖRNEĞ 1. ALTERNATİF TABLOSU 5/11/2019

EL İLE BENZETİM ÖRNEĞİ 1. ALTERNATİF SONUÇLARI 5/11/2019

EL İLE BENZETİM ÖRNEĞİ 1. ALTERNATİF SONUÇLARI 5/11/2019

EL İLE BENZETİM ÖRNEĞİ 2.. ALTERNATİF TABLOSU 5/11/2019

EL İLE BENZETİM ÖRNEĞ 2. ALTERNATİF SONUÇLARI 5/11/2019

BİR SERVİSLİ KUYRUK SİSTEMİ (M/M/1) BENZETİMİ Bu sistemin benzetimi için kesikli olay benzetimi (KOB) modelleme yapısının çok iyi bilinmesi gerekir. Ancak, bu yapının bilinmesi ile etkin bir programın yazılması farklı olaylardır. KOB’un anlaşılmasının en iyi yolu M/M/1 kuyruk modelinin benzetimi için kullanılan ana ve alt programlarının akış şemalarının incelenmesidir. Daha önce de belirtildiği gibi, M/M/1’de varışlararası zaman aralığı dağılımı ve servis süreleri dağılımı üstel dağılımdır. 5/11/2019

BİR SERVİSLİ KUYRUK SİSTEMİ (M/M/1) BENZETİMİ Üstel dağılımın olasılık yoğunluk fonksiyonu: 5/11/2019

BİR SERVİSLİ KUYRUK SİSTEMİ (M/M/1) BENZETİMİ Varışlar arası zaman ortalaması = 1 dakika Servis zamanı ortalaması = 0,5 dakika . Programın durma koşulu n=1000 müşteri olarak dikkate alınmıştır. ( kuyrukta beklemeleri tamamlanmış 1000 müşteri.) Bu sistemde ; Varış olayı Olaylar Çıkış olayı 5/11/2019

BİR SERVİSLİ KUYRUK SİSTEMİ (M/M/1) BENZETİMİ Nesne : Müşteri Nesnenin özelliği ( attribute) : Müşterinin geliş zamanı Durum Değişkenleri: Kuyruktaki müşteri sayısı. Servisin durumu Faaliyetler: Varışlar arası zaman,servis zamanı Performans (Başarim) Ölçütleri: Kuyrukta ortalama bekleme zamanı Kuyruktaki ortalama müşteri sayısı Servisin doluluk oranı 5/11/2019

AKIŞ ŞEMASI 5/11/2019

5/11/2019

5/11/2019

5/11/2019

Varışlar arası zaman aralıkları ortalaması 1 olan üstel dağılım Problem: Bu akış şemasını ve kitapta bu sistem için verilen M/M/1 kuyruk modeli benzetiminin C dilindeki kodunu inceleyin. Ödev listesinde tanımlanan sistemdeki değişikliği gerçekleştirmek üzere gerekli değişiklikleri akış şeması ve program kodunda yapın. İstenen performans ölçütlerini hesaplamak için gerekli istatistikleri tutturmak için gerekli düzenlemeleri C dilinde yaparak bilgisayarda çalıştırın. Varsayımlar : Varışlar arası zaman aralıkları ortalaması 1 olan üstel dağılım Servis süreleri ortalaması 0,5 olan üstel dağılım olarak alınacaktır. 5/11/2019