BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 6. Ders.

Slides:



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

ZAMAN SERİLERİ -1 ÖNGÖRÜ :
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 8. Ders.
İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ.
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 7. Ders.
Algoritma ve Akış Diyagramları
ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ
Simülasyon Teknikleri
Hazırlayan: Özlem AYDIN
Tanımlayıcı İstatistikler
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 4. Ders Modelleme yaklaşımları
5 Gamma Dağılımı Gamma dağılımının yoğunluk fonksiyonu şöyledir.
Algoritma ve Akış Diyagramları
ALGORİTMA ve PROGRAMLAMA
İstatistikte Bazı Temel Kavramlar
Prof. Dr. Hüseyin BAŞLIGİL
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 9. Ders.
OLASILIK ve OLASILIK DAĞILIMLARI
Temel İstatistik Terimler
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONLARI
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 5. Ders.
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 3. Ders Monte Carlo Benzetimi
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 2. Ders Sistemin Performans
KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI
KRUSKAL WALLIS VARYANS ANALİZİ
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 5. Ders.
21 - ÖLÇME SONUÇLARI ÜZERİNE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLER
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ.
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ
GENELLEŞTİRİLMİŞ POISSON
Örneklem Dağılışları.
ÖĞRENME AMAÇLARI Veri analizi kavramı ve sağladığı işlevleri hakkında bilgi edinmek Pazarlama araştırmalarında kullanılan istatistiksel analizlerin.
Algoritma Mantığı ve Akış Diyagramları
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
Bölüm 03 Sayısal Tanımlama Teknikleri
İÇİNDEKİLER Giriş 8.1 Örnek Ortalaması ve Örnek Değişkesi.
BENZETİME GİRİŞ VE TEMEL KAVRAMLAR.
Regresyon Analizi İki değişken arasında önemli bir ilişki bulunduğunda, değişkenlerden birisi belirli bir birim değiştiğinde, diğerinin nasıl bir değişim.
Kuyruk Sistemlerinin Simülasyonu
Rastgele Değişkenlerin Dağılımları
İSTATİSTİK II Örnekleme Dağılışları & Tahminleyicilerin Özellikleri.
İSTATİSTİKSEL SÜREÇ KONTROLÜ (STATISTICAL PROCESS CONTROL)
OLASILIK ve İSTATİSTİK
Algoritma ve Akış Şemaları
DERS3 Prof.Dr. Serpil CULA
TEMEL BETİMLEYİCİ İSTATİSTİKLER
DERS4 Prof.Dr. Serpil CULA
Kesikli ve Sürekli Şans Değişkenleri İçin;
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ.
Temel İstatistik Terimler
Sapma (Dağılma) ölçüleri
Tıp Fakültesi UYGULAMA 2
Algoritmanın Hazırlanması
ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
BENZETİM 12. Ders Benzetimde cıktı Analizi Prof.Dr.Berna Dengiz
KUYRUK SİSTEMLERİNDE PERFORMANS öLÇüTLERi
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.
ENM 316 Arena Uygulama Dersi 2
Algoritma ve Akış Diyagramları
ENM 316 Arena Uygulama Dersi 2
5 Gamma Dağılımı Gamma dağılımının yoğunluk fonksiyonu şöyledir.
Temel İstatistik Terimler
Kesikli Olay benzetimi Bileşenleri
Sunum transkripti:

BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 6. Ders

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.

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. 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.

BENZETİM 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

KOB’da Kullanılan İstatistiksel Sayaçlar BENZETİM KOB’da Kullanılan İstatistiksel Sayaçlar KOB’da üç tip istatistik vardır : 1. Değişkenlerin Gözlemlenmesine Dayalı İstatistik (Kesikli Zaman İstatistiği) 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

KOB’da Kullanılan İstatistiksel Sayaçlar BENZETİM 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.

BENZETİM KOB’da Kullanılan İstatistiksel Sayaçlar Müşterinin Ortalama Bekleme Zamanı Müşterilerin Bekleme Zamanı Varyansı

KOB’da Kullanılan İstatistiksel Sayaçlar BENZETİM KOB’da Kullanılan İstatistiksel Sayaçlar 2. Zamana Göre Ortalama Durum değişkenleri değerlerini belirli zamanlarda atlamalarla değiştirir. Zaman periyotları için değişkenlerin değerleri sabittir. Herhangi bir anda bir olayın ortaya çıkmasına bağlı olarak bir atlama yapar ve diğer bir zaman periyodu içinde sabit bir değerde kalırlar. Örnek: Bir kuyruk sisteminde, birim zamandaki ortalama müşteri sayısındaki değişim zaman periyotlari için takip eden grafikten görülebilir.

KOB’da Kullanılan İstatistiksel Sayaçlar BENZETİM KOB’da Kullanılan İstatistiksel Sayaçlar Bir kuyrukta zaman periyodu süresince bekleyen müşteri sayısı

KOB’da Kullanılan İstatistiksel Sayaçlar BENZETİM KOB’da Kullanılan İstatistiksel Sayaçlar i : durum değişkeninin değiştiği noktayı belirtiyor. ( Müşteri sayısı azalıyor ya da artıyor.)

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

KOB’da Kullanılan İstatistiksel Sayaçlar BENZETİM KOB’da Kullanılan İstatistiksel Sayaçlar

KOB’da Kullanılan İstatistiksel Sayaçlar BENZETİM KOB’da Kullanılan İstatistiksel Sayaçlar 3. Zamana Göre Ortalama Değerler Bir Aralık Boyunca Değişebilir

KOB’da Kullanılan İstatistiksel Sayaçlar BENZETİM KOB’da Kullanılan İstatistiksel Sayaçlar

BENZETİM EL İLE BENZETİM ÖRNEĞİ Örnek: Aşağıdaki sistemde gelen 7 iş ve her birinin sisteme varış zamanları tablo halinde verilmiştir İŞ NO VARIŞ ZAMANI 1 2 4 3 6 16 5 18 26 7 28

BENZETİM 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

BENZETİM ? EL İLE BENZETİM ÖRNEĞİ Her bir alternatif için sistemin benzetimini yaparak; a) Servisin boş zaman yüzdesini b) Bir işin sistemde ortalama bekleme zamanını bulunuz ?

EL İLE BENZETİM ÖRNEĞİ 1. ALTERNATİF TABLOSU ( 5. Sütundaki son değer ( 36 ) toplam sistem zamanını göstermektedir.)

EL İLE BENZETİM ÖRNEĞİ 1. ALTERNATİF SONUÇLARI

BENZETİM EL İLE BENZETİM ÖRNEĞİ 1. ALTERNATİF SONUÇLARI (BOŞ ZAMAN YÜZDESİ) = 1- (DOLU ZAMAN YÜZDESİ) = 100 – 97,22 = %2,78

EL İLE BENZETİM ÖRNEĞİ 2. ALTERNATİF TABLOSU

EL İLE BENZETİM ÖRNEĞİ 2. ALTERNATİF SONUÇLARI

EL İLE BENZETİM ÖRNEĞİ 2. ALTERNATİF SONUÇLARI

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

BİR SERVİSLİ KUYRUK SİSTEMİ (M/M/1) BENZETİMİ Üstel dağılımın olasılık yoğunluk fonksiyonu,

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 ; VARIŞ OLAYI OLAYLAR ÇIKIŞ OLAYI

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

BENZETİM

BENZETİM

BENZETİM

BENZETİM

BENZETİM ? 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.