İÇİNDEKİLER GİRİŞ Olasılıklı bir modelin benzetimi modelin rasgele işleyişini üretmeyi ve modelin zaman üzerinde ortaya çıkan akışını gözlemeye ilişkindir.

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
MIT563 Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi
Advertisements

ZAMAN SERİLERİ -1 ÖNGÖRÜ :
Lojistik ve Tedarik Zinciri Yönetiminde Üst Düzey Yönetim Programı (TMPLSM)
ÜNİTE 16 TAHVİL DEĞERLEMESİ
Kurumsal Kaynak Planlama ( Enterprise Resource Plannning)
VEKALET YAKLAŞIMI.
Problemi Çözme Adımları
Simülasyon Teknikleri
Hazırlayan: Özlem AYDIN
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 4. Ders Modelleme yaklaşımları
CPU (Merkezi İşlem Ünitesi)
BPR151 ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA - I
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 6. Ders.
EGZOTİK OPSİYONLAR Klasik Avrupa ve Amerikan tipi opsiyonlardan daha karmaşık bir yapıya sahip olup firmaların spesifik ihtiyaçları için düzenlenmiş ve.
Y aratıcılık Neden Önemlidir? Bilgi çağında k avram, kuram, patent, lisans üretemeyenler üretenlere bağımlı hattâ tutsak duruma düşmektedirler.
AkçanSA Fatih Sultan Mehmet İlköğretim Okulu
Elektrik Akımı Hazırlayan: Mustafa Arbay.
Finansal Yönetim ve Fonksiyonları
MUH 100 Benzetim Sistemleri
BİLGİSAYARIN MİMARİSİ, TEMEL BİLEŞENLERİ VE ÇALIŞMA MANTIĞI
OLASILIK ve OLASILIK DAĞILIMLARI
Temel İstatistik Terimler
ALGORİTMA VE AKIŞ ŞEMASI
Finansal Yönetim ve Fonksiyonları
DOĞRU YANIT C SEÇENEĞİDİR DOĞRU YANIT D SEÇENEĞİDİR.
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONLARI
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
Benzetim (Simulasyon)Tekniği
Finansal İktisat: Giriş
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 5. Ders.
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 3. Ders Monte Carlo Benzetimi
MATEMATİKSEL İSTATİSTİK VE OLASILIK II
BÖLÜM 8 BAŞABAŞ VE KALDIRAÇ ANALİZİ
Kurumsal Kaynak Planlama ( Enterprise Resource Plannning)
BAZI VERİ YAPILARI Yılmaz KILIÇASLAN.
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 2. Ders Sistemin Performans
KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 5. Ders.
TEK Mİ ÇİFT Mİ? TOPLA YA DA ÇIKAR.
DİL BİLGİSİ ÖĞRETİMİ Yrd. Doç Dr. Ş. Dilek BELET.
Hafta 06: Olasılık Kuramı (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ
GENELLEŞTİRİLMİŞ POISSON
Optimizasyon Modelleri ve Uygulamaları Portföy Yönetimi.
Ders 1 Hüseyin İlker Erçen
İÇİNDEKİLER Giriş 9.1 Karşıt Değişkenlerin Kullanımı.
Hisse Senetlerinin Değerlemesi Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi 9. Hafta.
Ahmet ÖZSOY Gökhan ÇAKMAK
İÇİNDEKİLER 2.1 Örneklem Uzayı ve Olaylar Sonucu önceden bilinmeyen bir deney göz önünde bulundurulsun. Deneyin örneklem uzayı olarak bilinen tüm olası.
İÇİNDEKİLER Giriş 8.1 Örnek Ortalaması ve Örnek Değişkesi.
BENZETİME GİRİŞ VE TEMEL KAVRAMLAR.
Kuyruk Sistemlerinin Simülasyonu
Geleneksel Tasarım Araçları
Bilimsel Araştırma Yöntemleri Örnekleme Yöntemleri
ANKARA ÜNİVERSİTESİ SAĞLIK BİLİMLERİ FAKÜLTESİ SOSYAL HİZMET BÖLÜMÜ
Temel İstatistik Terimler
Eğitimde ve Psikolojide ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
BENZETİM 12. Ders Benzetimde cıktı Analizi Prof.Dr.Berna Dengiz
Problemi Çözme Adımları
ENM 316 Arena Uygulama Dersi 3
Müşteri Memnuniyetini Geliştirme Planı
ÇIKTI ANALİZİ Çıktı analizi benzetimden üretilen verilerin analizidir. Çıktı analizinde amaç, bir sistemin performansını tahmin etmek ya da iki veya daha.
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
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.
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ ©
FON AKIŞ TABLOSU ….
Temel İstatistik Terimler
Kesikli Olay benzetimi Bileşenleri
Sunum transkripti:

İÇİNDEKİLER

GİRİŞ Olasılıklı bir modelin benzetimi modelin rasgele işleyişini üretmeyi ve modelin zaman üzerinde ortaya çıkan akışını gözlemeye ilişkindir. Benzetimin gerekçelerine dayalı olarak belirlemek isteyeceğimiz ilgilenilen belli değerler olacaktır. Ancak, genellikle modelin zaman üzerindeki evrilmesi ögelerinin karmaşık mantıksal bir yapısını içerdiğinden, ilgilenilen bu değerleri belirleyecek biçimde bu evrilmenin nasıl izleneceği her zaman kolaylıkla görülemez.

7.1 Kesikli Olaylar Yoluyla Benzetim

7.2 Tek-Sunuculu Bir Kuyruk Dizgesi

7.3 Seri Bağlantılı İki-Sunuculu Bir Kuyruk Dizgesi

7.4 Paralel İki-Sunuculu Bir Kuyruk Dizgesi

7.5 Bir Depolama Modeli

7.6 Bir Sigorta Risk Modeli

7.7 Bir Onarım Sorunu

7.8 Bir Hisse Senedi Seçeneği Kullanma

k sunuculu bir kuyruk dizgesinin ilk T zaman birimlerinin benzetimini yaptığımızı düşünün. T = 8 (küçük bir sayı anlamında) ve k = 2 değerleri girildiğinde, varsayalım ki benzetim programı değerlerini 7.9 Benzetim Modelinin Geçerliği üretmiş olsun ve program çıktı olarak bu altı müşterinin dizgede harcadığı ortalama süreyi 5.12 olarak versin.