BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 4. Ders Modelleme yaklaşımları

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Normal Dağılım Dışındaki Teorik Dağılımlar
Advertisements

BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 10. Ders.
MIT563 Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 8. Ders.
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 7. Ders.
Sensörler Transduserler
Asansör Simülatörünün Ürettiği Sonuçlar Üzerinde Yapılan K-means++ Kümeleme Çalışması ile Trafik Türünün Tahmini M. Fatih ADAK Bilgisayar Mühendisliği.
Simülasyon Teknikleri
Simülasyon Teknikleri
Hazırlayan: Özlem AYDIN
Arş. Gör. Cevdet KIZIL Kadir Has Üniversitesi 21/02/2005
END3061 SİSTEM ANALİZİ VE MÜHENDİSLİĞİ
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 6. Ders.
Olasılık Dağılımları ♦ Gazın her molekülü kendi hızına ve konumuna sahiptir. ♦ Bir molekülün belli bir hıza sahip olma olasılığı hız dağılım fonksiyonu.
Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli-Kümülatif)Fonksiyonu
ELEKTRONİK ORTAMDA DENETİME GENEL BAKIŞ Prof. Dr
YERLEŞTİRME DÜZENİ TİPLERİ
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 9. Ders.
OLASILIK ve OLASILIK DAĞILIMLARI
END3061 SİSTEM ANALİZİ VE MÜHENDİSLİĞİ
Bileşik Olasılık Dağılım Fonksiyonu
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONLARI
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 1. Ders Benzetim nedir? Amaçları
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 5. Ders.
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 3. Ders Monte Carlo Benzetimi
Beklenen trafik= Başlangıç trafiği +Trafik artışı
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 2. Ders Sistemin Performans
KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 5. Ders.
21 - ÖLÇME SONUÇLARI ÜZERİNE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLER
Hafta 05: Olasılık Kuramı (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
Hafta 06: Olasılık Kuramı (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
Şahin BAYZAN Kocaeli Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi
Karar Bilimi 1. Bölüm.
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ
GENELLEŞTİRİLMİŞ POISSON
İÇİNDEKİLER GİRİŞ Olasılıklı bir modelin benzetimi modelin rasgele işleyişini üretmeyi ve modelin zaman üzerinde ortaya çıkan akışını gözlemeye ilişkindir.
M/M/1 Kuyruk Modeli : Varışlar arası zamanın ve servis zamanının üstel dağılıma sahip olduğu,bir servis olanağı olan FİFO kuyruk disiplininin kullanıldığı.
Olasılık Dağılımları ve Kuramsal Dağılışlar
Bölüm 07 Sürekli Olasılık Dağılımları
Kesikli ve Sürekli Dağılımlar
Kesikli Olasılık Dağılımları
İÇİNDEKİLER Giriş 8.1 Örnek Ortalaması ve Örnek Değişkesi.
BENZETİME GİRİŞ VE TEMEL KAVRAMLAR.
BİL3112 Makine Öğrenimi (Machine Learning)
FABRİKA VE PROSES TASARIMI
Kuyruk Sistemlerinin Simülasyonu
OTOMOTİV YAN SANAYİ FİRMASINDA İYİLEŞTİRME
Rastgele Değişkenlerin Dağılımları
Teorik Dağılımlar: Diğer Dağılımlar
OTOMOTİV YAN SANAYİ FİRMASINDA İYİLEŞTİRME
Kesikli ve Sürekli Şans Değişkenleri İçin;
OTOMOTİV YAN SANAYİ FİRMASINDA İYİLEŞTİRME
Tıp Fakültesi UYGULAMA 2
Problem Çözme Yaklaşımları
ENM 316 BENZETİM DERS 1.
ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
BENZETİM 12. Ders Benzetimde cıktı Analizi Prof.Dr.Berna Dengiz
KUYRUK SİSTEMLERİNDE PERFORMANS öLÇüTLERi
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
MONTE CARLO BENZETİMİ U(0,1) rassal değişkenler kullanılarak (zamanın önemli bir rolü olmadığı) stokastik ya da deterministik problemlerin çözümünde kullanılan.
BENZETIM 3. Ders Prof.Dr.Berna Dengiz Monte Carlo Benzetimi
BENZETİM DİLLERİNDE MODELLEME YAKLAŞIMLARI
ENM 316 Arena Uygulama Dersi 2
ENM 316 Arena Uygulama Dersi 2
ENM 316 Arena Uygulama Dersi 1
Kesikli Olay benzetimi Bileşenleri
Sunum transkripti:

BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 4. Ders Modelleme yaklaşımları Benzetim yazılımlarında aranan özellikler M/M/1 Kuyruk Sistemi benzetimi

BENZETİM DİLLERİNDE MODELLEME YAKLAŞIMLARI Tüm benzetim dilleri; ya “olay-çizelgeleme yaklaşımı”nı ya da “proses etkileşim yaklaşımı”nı kullanarak kesikli olay benzetimini modeller. 1) Olay Çizelgeleme Yaklaşımı : Bu yaklaşımda bir sistem, olaylarının belirlenmesi ve her olayın ortaya çıkmasında sistemin durum değişikliklerini tanımlayan “olay programlarının” yazılması ile modellenir. 2) Proses Etkileşim Yaklaşımı : Bu yaklaşım, sistem içindeki bir nesne ve bu nesnenin sistem içindeki akışı sırasında meydana gelen olay ve aktivitelerin sırası ile ilgilenir. Proses, olayların, aktivitelerin ve beklemelerin zaman-sıralı toplamı olarak tanımlanır.

Bir Nesnenin Sistemde Akışını Tanımlayan Proses n. müşteri zaman bekleme aktivite zaman varış olayı servis olayının bitişi (çıkış) servise başlama etkileşim zaman bekleme aktivite zaman varış olayı servise başlama servis olayının bitişi (çıkış) (n+1). müşteri

BENZETİM Bir benzetim veya sistem modeli, farklı tipteki proseslere sahip olabilir. Modeldeki her proses için, bir proses programının bulunması gerekir. Proses yaklaşımının kullanıldığı bir benzetim, ortaya çıkış zamanlarına göre olayları çalıştırmak suretiyle zaman içinde ilerler. Olay Çizelgeleme Yaklaşımı ve Proses Etkileşim Yaklaşımı, bir sistemi modellemek için kullandıkları dil yapıları açısından farklıdırlar

BENZETİM Proses Etkileşim Yaklaşımının Avantajları ve Dezavantajı Bir prossesin proğramı bir nesnenin sistem içindeki tüm akışını tanımladığından dolayı, olay çizelgeleme yaklaşımına göre daha doğaldır. Olay çizelgeleme yaklaşımına göre, bu yaklaşımda bir sistemin benzetim modelinin bilgisayar programı daha kısa olmaktadır. Olay çizelgeleme yaklaşımı ise, proses etkileşimli yaklaşıma göre daha esnektir.

BENZETİM YAZILIMLARINDA ARANAN ÖZELLİKLER Bir benzetim yazılımından istenilen özellikler 5 grupta toplanabilir. 1.Genel Özellikler a) Esnek olmalı : Gerçek hayatta karşılaşılabilecek farklı sistemleri modelleme esnekliği olmalı. b) Model gelişimi kolay olmalı : Birçok proje için zaman kısıtı olduğundan dolayı bu özellik önemlidir.

BENZETİM c) Hızlı çalışmalı : Benzetim modeli micro bilgisayarlarda çalıştırıldığında bu özellik önemlidir. d) İzin verilen model kapasitesi : Micro bilgisayarlar kullanıldığında önem kazanmaktadır. Bazı paketler için maksimum model kapasitesi 100 KB’dan küçüktür. e) Farklı ortamlarda kullanılabilmeli : Micro bilgisayarlarda geliştirilen bir modelin iş istasyonlarında çalıştırılabilmelidir.

BENZETİM 2.Animasyon Bir benzetim modelinin kullanım oranının artmasındaki önemli sebeplerden birisi animasyon özelliğinin olmasıdır. Animasyon ile, bir sistemin zaman içindeki değişimi görsel ve grafiksel olarak görülebilir. Animasyonun Avantajları : a) Bir benzetim bilgisayar programının doğruluğunun kontrol edilebilmek b) Benzetim modelinin geçerliliğini göstermek c) Sistem için yeni prosedürler önermek d) Sistemin dinamik davranışını incelemek

BENZETİM Animasyonun Dezavantajları : a)  Animasyon, istatistiksel analizin yerini alamaz. b) Kısa bir zaman animasyona bakarak, sistemin çok iyi tanımladığı sonucuna varılamaz. c) Benzetim modelinin modelleme zamanını artırır, ve animasyon özelliğine sahip benzetim paketleri pahalıdır.

BENZETİM 3.İstatistiksel Özellik: Gerçek hayatta karşılaşılan sistemlerin çoğu rassal özellik göstermektedir. Bu nedenle bir benzetim dili gerekli istatiksel özelliklere sahip olmalıdır. Örneğin ; standart olasılık dağılımları kullanıcıya sunulmalıdır. Modelin otomatik olarak bağımsız tekrarlamaları, farklı başlangıç, değerleri kullanarak yapılabilmelidir. Yani girdi ve çıktı analizi yapabilecek özelliklere sahip modüller benzetim dili ile sunulmalıdır. 4.Müşterinin Desteklenmesi : Kullanımında ortaya çıkan problemlerde, satıcı firma kullanıcıya gerekli desteği vermelidir. 5.Çıktı Raporu İmkanı : Modelin performans ölçütleri ile ilgili istatikleri (doluluk oranı, kuyruk genişliği, bekleme ve çıktı oranı gibi), standart raporları kullanıcıya verebilmelidir.

KUYRUK SİSTEMİ VE BİLEŞENLERİ BENZETİM M/M/1 Kuyruk Sistemi Benzetimi KUYRUK SİSTEMİ VE BİLEŞENLERİ Bir kuyruk sistemi; hizmet veren bir veya birden fazla servise sahiptir. Sisteme gelen müşteriler tüm servisleri dolu bulursa, servisin önündeki kuyruğa ya da kuyruklardan (birden fazla kuyruk varsa) birisine girer. Kesikli benzetim çalışmalarının büyük bir kısmını, gerçek hayatta karşılaşılan kuyruk sistemlerinin modellenmesi oluşturmaktadır veya benzetimi yapılan bir sistemin en azından bazı bileşenleri bir kuyruk sistemi oluşturabilir.

BENZETİM Bu nedenle, bu derste; kuyruk sistemi bileşenleri, standart notasyonları ve kuyruk sistemi tarafından sağlanan servis kalitesini belirleyen performans ölçülerinin bilmesi gerekir. Aşağıdaki tablo da, pratikte karşılaşılan kuyruk sistemlerine bazı örnekler verilmiştir.

BENZETİM SİSTEM SERVİSLER MÜŞTERİLER Banka Vezneler Müşteriler Doktorlar, Hemşireler Yataklar Hastane Hastalar

BENZETİM SİSTEM SERVİSLER MÜŞTERİLER Merkezi İşlem Birimi, Girdi-Çıktı Aygıtları İşler Bilgisayar Sistemi Montaj Hattı İşçiler, Makinalar Üretilen birimler Havaalanı Pist,Güvenlik Birimleri Uçaklar, Yolcular

BiR KUYRUK SİSTEMiNiN BiLEŞENLERi BENZETİM BiR KUYRUK SİSTEMiNiN BiLEŞENLERi Bir kuyruk sisteminin 3 bileşeni vardır. 1.   Varış prosesi 2.   Servis prosesi 3.   Kuyruk disiplini

BENZETİM 1.Varış Prosesi Bir kuyruk sisteminde varış prosesi; müşterilerin sisteme geliş modelini tanımlar. Bu durumda varış prosesi, müşterilerin varışlararası zamanları ile karakterize edilir. Varışlar, sabit zamanlarda ya da rassal zamanlarda olabilir. Varışlar rassal zamanlarda oluyorsa, varışlararası zaman bir dağılım ile modellenir. Ai : (i-1). ve i. müşteri varışları arasındaki varışlararası zaman aralığı olsun. a1, a2, ........: rassal değişkenlerdir. E(a) : varışlararası ortalama (beklenen) zaman l = 1/E(A) : Müşterilerin varış oranı (Birim zamanda gelen müşteri sayısı) Örnek : Bir dakikada 5 varış olan bir sistemde varışlar arası zaman aralığı ortalaması E(a)=1/ l =1/5=0.20 dak

BENZETİM 2.Servis Prosesi Servis prosesi, servis sayısı ve servis zamanı dağılımı ile karakterize edilir. Her servis kendisine ait bir kuyruğa veya tüm servisleri besleyen ortak (tek) bir kuyruğa sahip olabilir. Si : i. müşterinin servis zamanı S1,S2, ............. rassal değişkenler E(s) : Bir müşterinin servis zamanı ortalaması µ= 1/E(s) : Servis oranı (Birim zamanda servis gören müşteri sayısı)

BENZETİM Örnek : Ortalama servis zamanı 2 dakika ise, servis oranı µ=1/E(s)=1/2=0.5 servis/dakika Kuyruk sistemlerinde en önemli parametre trafik yoğunluğudur. r = (varış oranı)/[(servis oranı)*c] c: servis sayısı r = L / (µ*c) = [1/E(a)] / [{1/E(s)}*c]= E(s)/[E(a)*c]

BENZETİM Trafik Yoğunluğu ( ) : <1 ise servis (1- ) oranında boştur. =1 ise servis %100 doludur ve kuyruk yoktur. >1 ise sistemde sürekli artan bir kuyruk oluşur.

Analitik ve benzetim modelinde <1 olduğu kabul edilir. Örnek : 3 dakikada bir servisin olduğu bir sistemde servis zamanı 2 dakika olsun. Gelişler ve servis süreleri bir zaman çizelgesinde gösterilirse; =E(s) / E(a) = 2/3=0.667 (doluluk oranı) = (1- ) = 1-0.667 = 0.333 (servisin boş kalma oranı) Analitik ve benzetim modelinde <1 olduğu kabul edilir.

BENZETİM Kuyruk Disiplini: Servise alınacak müşteri düzenini belirler. FİFO : İlk giren ilk çıkar prensibi LİFO : Son giren ilk çıkar prensibi ÖNCELİK (PRIORITY) : Müşterilerin önemine göre servis Aksi belirtilmedikçe, FIFO kullanılır. GİRİŞ SİSTEM ÇIKIŞ GİRİŞ SİSTEM ÇIKIŞ

BENZETİM Kuyruk Modeli Notasyonu: Kendall (1953) kuyruk sistemi modellerini sınıflandırmak için bir sistem geliştirmiştir. A / B / S A : Varış prosesi B : Servisprosesi S : Servis sayısı Bu sınıflandırma sistemi aşağıdaki gibi genişletilmiştir. A / B / S / K / E K : sistemde izin verilen müşteri sayısı E : kuyruk disiplini

BENZETİM Kuyruk Modeli Notasyonu: A ve B için: M : Üstel dağılıma sahip servis ya da varışlar arası zaman D : Sabit servis ya da varışlar arası zaman Ek : K-Erlang dağılmış servis ya da varışlar arası zaman G : Genel bir dağılım E için: FIFO : ilk giren ilk çıkar SIRO : rassal sırada servis PRI : Öncelikli servis GD : Genel kuyruk disiplini

BENZETİM Kuyruk Modeli Notasyonu: M / D / 3 / 50 / PRI Öncelikli servis Sistemde max. 50 müşteri sınırı 3 servis Sabit servis süresi Varışlar arası zaman: üstel dağılım

KUYRUK SİSTEMLERİNDE PERFORMANS ÖLÇÜTLERİ BENZETİM KUYRUK SİSTEMLERİNDE PERFORMANS ÖLÇÜTLERİ Di : i. müşterinin kuyruktaki bekleme zamanı Wi : Di+Si= i. müşterinin sistemde bekleme zamanı a(t) : t anında kuyruktaki müşteri sayısı L(t) : t anındaki sistemdeki müşteri sayısı Kuyruk sistemleri için bir çok performans ölçütleri vardır.

KUYRUKTA ORTALAMA BEKLEME ZAMANI; BENZETİM Kuyruk Sistemlerinde Performans Ölçütleri Bunlar sistemin denge durumu için: KUYRUKTA ORTALAMA BEKLEME ZAMANI;

DENGE DURUMU İÇİN SİSTEMDE ORTALAMA BEKLEME ZAMANI ; BENZETİM Kuyruk Sistemlerinde Performans Ölçütleri DENGE DURUMU İÇİN SİSTEMDE ORTALAMA BEKLEME ZAMANI ;

DENGE DURUMU İÇİN BİRİM ZAMANDA KUYRUKTAKİ ORTALAMA MÜŞTERİ SAYISI. BENZETİM Kuyruk Sistemlerinde Performans Ölçütleri DENGE DURUMU İÇİN BİRİM ZAMANDA KUYRUKTAKİ ORTALAMA MÜŞTERİ SAYISI.

DENGE DURUMU İÇİN BİRİM ZAMANDA SİSTEMDEKİ ORTALAMA MÜŞTERİ SAYISI. BENZETİM Kuyruk Sistemlerinde Performans Ölçütleri DENGE DURUMU İÇİN BİRİM ZAMANDA SİSTEMDEKİ ORTALAMA MÜŞTERİ SAYISI.