SİSTEM SİMÜLASYONU
|
|
- Aysu Nazlı
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 SİSTEM SİMÜLASYONU Yrd Doç. Dr. Sırma Yavuz Pazartesi 13:00-15:50 (F-19) Ofis: B Blok - Kat 7 Ofis Saatleri : Çarşamba 14:00-15:00
2 İletişim
3 Ders İçeriği Simülasyona Giriş: Simülasyonun avantaj ve dezavantajları, uygulama alanları Sistem-sistem modeli tipleri - Ayrık-olay simülasyonu Simülasyon Örnekleri: Kuyruk sistemleri - Envanter sistemleri Genel Prensipler Simülasyon Yazılımları- İstatiksel analiz araçları Matematiksel ve İstatiksel Modeller: Simülasyonda istatiksel modeller -Kuyruk modelleri Rasgele Sayı ve Rasgele Değişken Üretme Teknikleri Simülasyon Verilerinin Analizi - Girişlerin modellenmesi Simülasyon modelleri için doğrulama ve sağlama - Çıktı analizi Bilgisayar Ağlarının Simülasyonu
4 Kaynaklar ve Değerlendirme Banks, Carson, Nelson and Nicol - Discrete Event System Simulation - 4th Edition - Prentice Hall Ödevler %10 Vize %20 Proje Önerisi %10 Proje Modeli %20 Final Proje (rapor+sunum)%40 Ödev soruları/konuları sınıfta tartışılacaktır, herkesin buna hazırlıklı olarak derse gelmesi beklenmektedir.
5 Haftalık Program Ekim Ekim Ekim Ekim 08 3 Kasım Kasım Kasım Kasım 08 1 Aralık 08 8 Aralık Aralık Aralık Aralık 08 Ders Ders Ders Ders Ders Proje Önerilerinin verilmesi Ders Vize Ön sunumlar - Projenizde kullanılan modeller Ders Kurban Bayramı Final Raporlar- Sunumlar Sunumlar Sunumlar
6 Proje Önerisi - 3 Kasım 2008 Gerçeklemeyi düşündüğünüz Projenin Konusu, Amacı, Kullanım Alanı, Daha önce yapılmış benzer çalışmalara ait literatür taraması, Girdileriniz ve Çıktılarınızın Neler Olacağını Ne tür modeller kullanmayı planladığınız belirtmeli.
7 Proje Modeli 24 Kasım 2008 Önerinizde meydana gelen değişiklikler eksik noktalar varsa tamamlanmış olmalı. Bu raporda ek olarak modellerinizi oluşturmuş ve detaylı olarak açıklamış olmalısınız. Model seçimini neye göre yaptığınız belirtilmeli başka çalışmalarla kıyaslamalar yapılmalı. Belirtilen tarihte sınıfta 15 dakikalık sunumlar ile projenizi tanıtmanız gerekmektedir.
8 Final Proje Raporu 15 Aralık 2008 Bu aşamada kodunuz büyük ölçüde tamamlanmış olmalı. Modelinize ait onaylama çalışmaları yapılmalı. Çıktıların analizi sonuçların değerlendirilmesi fnal raporunuzda yer almalı. Tüm projeler için proje kodlarının doxygen veya benzeri araçlar yardımı ile detaylı olarak dökümante edilmesi gerekmektedir. Buna uygun olarak başlangıçtan itibaren kodlarınızda uygun açıklama satırlarını eklemeyi unutmayınız.
9 Sınıf içi sunumlar Aralık Belirtilen günlerde size ayrılan dakikalık sürede projenizi ve kodunuzu sınıf içinde sunmanız beklenmektedir.
10 Final sınavı Projlerin Bilgisayar Başında Gösterilmesi Final Haftasında yapılacaktır - takvim ilan edilecektir
11 Ders İçeriği Simülasyona Giriş: Simülasyonun avantaj ve dezavantajları, uygulama alanları Sistem-sistem modeli tipleri - Ayrık-olay simülasyonu Simülasyon Örnekleri: Kuyruk sistemleri - Envanter sistemleri Genel Prensipler Simülasyon Yazılımları- İstatiksel analiz araçları Matematiksel ve İstatiksel Modeller: Simülasyonda istatiksel modeller -Kuyruk modelleri Rasgele Sayı ve Rasgele Değişken Üretme Teknikleri Simülasyon Verilerinin Analizi - Girişlerin modellenmesi Simülasyon modelleri için doğrulama ve sağlama - Çıktı analizi Bilgisayar Ağlarının Simülasyonu
12 Kaynaklar ve Değerlendirme Banks, Carson, Nelson and Nicol - Discrete Event System Simulation - 4th Edition - Prentice Hall Ödevler %10 Vize %20 Proje Önerisi %10 Proje Modeli %20 Final Proje (rapor+sunum)%40 Ödev soruları/konuları sınıfta tartışılacaktır, herkesin buna hazırlıklı olarak derse gelmesi beklenmektedir.
13 Simülasyon Nedir? Simülasyon, gerçek hayattaki bir sitemin veya sürecin çalışmasının taklit edilmesidir (genellikle bilgisayar üzerinde). Simülasyon, sistemin yapay geçmişinin üretilmesine ve gerçek sistemin karakteristik özelliklerine dair çıkarımlar yapmak üzere bu geçmişin gözlemlenmesine olanak verir.
14 Simülasyon Nedir? Simülasyon gerçek hayattaki pek çok sorun için vazgeçilmez bir problem çözme aracıdır. Simülasyon sistemin davranışını tanımlamak ve analiz etmek ve...olursa ne olur? sorularına cevap vermek için kullanılır.
15 Simülasyon Nedir? Simülsyonun gerçek gücü analitik bir model oluşturmayı düşünmenin bile imkansız olduğu karmaşık sitemler üzerinde görülebilir. Sistemin belli bölümleri analitik olarak ifade edilebilirken diğer bölümleri deneysel verileri kullanabilir...
16 Farklı Simülasyon Tipleri Statik Dinamik Zamanın model içinde rolü var mı? Sürekli Ayrık Durum sürekli mi değişiyor yoksa zamanda ayrık noktalardamı? Deterministik Rasgele (stokastik) Herşey kesin mi, belirsizliğe yer var mı? En işlevsel modeller: Dinamik, ayrık, rasgele
17 Simülasyonda Kullanılan Araçlar Genel-Amaçlı programlama dilleri (C, Java, Fortran, Pascal vs....) Tamamen esnek, hata ihtimali var, vakit alıcı Destek paketleri, alt rutinler Tablolama programları
18 Simülasyonda Kullanılan Araçlar Simülasyon Dilleri, Özel Amaçlı ve Diğer Simülatörler: AutoMod Arena, Extend, Flexsim... CSIM (C, C++ tabanlı) SimPy (Python tabanlı, açık kaynak) GPSS, SIMSCRIPT, SLAM, SIMAN...
19 Ne zaman Simülasyon iyi bir fikir değildir? 1- Problem Sağduyulu bir Analiz ile Çözülebiliyorsa: Arabaları için taşıt vergisi ödemek isteyen saatte 100 müşteri, rasgele olarak bankaya varmaktadır. İlgili memurun her müşteri için harcadığı süre değişmekle birlikte ortalama 5 dakikadır. Durumu kontrol altında tutabilmek için en az kaç görevli gereklidir?
20 Ne zaman Simülasyon iyi bir fikir değildir? Durumu kontrol altında tutabilmek için en az 9 görevli gerekir. (5dk*100/60dk) Daha fazla görevli olursa müşterilerin bekleme süresi kısalacaktır. Bu problem simülasyonla da Çözülebilirdi ama bu çözüm için kod yazmak ve çalıştırmak daha uzun sürerdi!
21 Ne zaman Simülasyon iyi bir fikir değildir? 2- Problem Analitik Olarak Çözülebiliyorsa: Kararlı hal kuyruk modelleri, raslantısal envanter modelleri gibi kapalı form denklemler ile çözülebilen durumlarda simülasyon daha pahalı bir yöntemdir.
22 Ne zaman Simülasyon iyi bir fikir değildir? 3- Gerçek Sistem Üzerinde Değişiklik ve Deney yapmak Daha Kolaysa: Bu seçenek bariz görünmekle birlikte gözden kaçabilir: Arabaya servis seçeneği olan bir restoran için detaylı bir model oluşturulup ikinci bir servis penceresi açmanın servis süresine ne kadar katkı sağlayacağını belirlemek için bir çalışma yapılmış ve modelin tamamlanması haftalar sürmüştür. Öte yandan rakip bir restoran aynı fikri test etmek için ikinci bir elemanına uzaktan ses iletişimi kuracak bir cihaz vererek çalışmayı birkaç gün içinde tamamlamıştır.
23 Ne zaman Simülasyon iyi bir fikir değildir? 4- Simülasyon Maliyeti Sağlanacak Kazancın Üzerinde ise: Hemen hemen tüm simülasyon projelerinin nitel faydaları olmakla birlikte mliyetler elde edilmesi umulan maddi fayda ile kıyaslanmalıdır.
24 Ne zaman Simülasyon iyi bir fikir değildir? Simülasyon projelerinin maliyetlerinin hesabında göz önüne alınması gereken faktörler: Proje planlama, problem tanımlama ve sürecin dökümante edilmesi, Model geliştirme ve test etme, Veri toplama, gözden geçirme, formatlama, Deneme ve analizler, Modelde olası yeniliklerin ve genişletmelerin yapılması Projenin dökümante edilmesi ve sunumu
25 Ne zaman Simülasyon iyi bir fikir değildir? 5- Proje için Yeterli Kaynaklar Mevcut Değilse: Başarılı bir simülasyon projesinin tamamlanması için gerekli ana kaynaklar: İnsan-Yazılım-Bilgisayar-Para En önemli bileşen doğru detay seviyesini seçecek ve modeli oluşturacak insan(lar)dır.
26 Ne zaman Simülasyon iyi bir fikir değildir? 6- Model sonuçlarından Faydalanmaya Yetecek Süre Yoksa: Proje süresi çok kısa, Modelin geliştirilmesi ve testi çok uzun. Simülasyon modeli istenen cevapları verebilecek kadar detaylı olmalı ama çok detaylı da olmamalı!
27 Ne zaman Simülasyon iyi bir fikir değildir? 7- Gerekli Veriler Hatta Tahmin Bile Yoksa: Simülasyon projesinin tasarım aşamasında projeden beklentileri karşılayacak ve proje için planlanan detay seviyesini karşılayacak verilerin var olup olmadığı, yoksa nasıl elde edilebileceği araştırılmalıdır.
28 Ne zaman Simülasyon iyi bir fikir değildir? 8- Modelin Doğrulanması ve Sağlaması Yapılamıyorsa: Validate (onay-ispat) Verify (onay-denetleme) Modeli test senaryoları karşısında doğrulamak için kullanışlı veriler mevcut olmayabilir. Yeterli zaman olmayabilir...
29 Ne zaman Simülasyon iyi bir fikir değildir? 9- Projeden Beklentiler Karşılanabilir Düzeyde Değilse: Modeller ancak gözönüne aldıkları problemler ile ilgili sorulara cevap verebilir. Deneyimsiz yöneticiler sistem bir kez modellendiğinde sordukları tüm sorulara cevap alabileceklerini düşünebilirler!
30 Ne zaman Simülasyon iyi bir fikir değildir? 10- Sistem Davranışı çok Karmaşık ise veya Sistem Modellenebilir değilse: Özellikle insan davranışının sistemin önemli bir parçası olması durumunda karşımıza çıkar. Normal bir günün simülasyonu yapıldığında model sonuçları sağlıklı iken acil durum senaryolarının Tümüyle tanımlanması veya modellenmesi İmkansız olabilir.
31 Tanımlar Simülasyon, gerçek hayattaki bir sitemin veya sürecin çalışmasının taklit edilmesidir (genellikle bilgisayar üzerinde). Model sistemi tanımlayan kavramsal bir çerçeve oluşturur. Bir sistemin davranışının zaman içindeki değişimi bir Simülasyon Modeli geliştirilerek incelenebilir.
32 Tanımlar Böyle bir model genellikle sistemin çalışmasını ilglendiren bir grup tahminlerden oluşur. Bu tahminler sistemde ilgilenilen varlık veya nesneler arasındaki matematiksel, mantıksal ve sembolik ilişkiler ile ifade edilir
33 Modelleme ve Simülasyonun Amacı Simülasyon modeli bir kez geliştirildikten sonra pek çok...olursa ne olur? sorusunu incelemek için kullanılabilir.
34 Modelleme ve Simülasyonun Amacı Simülasyon henüz tasarım aşamasındaki sistemlerin değişik koşullar altındaki performansını tahmin etmek üzere kullanılabilir. Veya varolan bir sistemde yapılması düşünülen potansiyel değişiklikler gerçeklenmeden önce yaratacakları etkiyi tahmin edebilmek üzere kullanılabilir.
35 Modelleme ve Simülasyonun Amacı Yani Simülasyon, Değişikliklerin etkisini tahmin etmek için bir Analiz Aracı veya Yeni bir sistemin performansını tahmin etmek için bir Tasarım Aracı olarak kullanılabilir...
36 Model Ne Şekilde Geliştirilebilir Matematiksel Yöntemler Olasılık teorisi, cebirsel yöntemler Sonuçları güvenilirdir Az sayıda parametre içerirler Karmaşık sistemler için geliştirilmeleri imkansızdır Nümerik bilgisayar-tabanlı simülasyon Basittir Karmaşık sistemler için kullanışlıdır
37 Simülasyon Ne Zaman Uygun bir Araçtır Simülasyon bir alt sistemin karmaşık ana sistemle etkileşimini gözlemlememize olanak verir. Bilgi niteliğindeki veriler, kurumsal veya ortam değişiklikleri etkilerinin incelenebilmesi için simüle edileblir. Simülasyon modeli sistemin iyileştirilmesi için gerekli değişiklikler hakkında bilgi edinmemize yardımcı olur. Simülasyon giriş parametreleri değiştirilerek önemli olan girdiler tesbit edilebilir. Yeni tasarımlar ve kurallar uygulanmadan önce simülasyon ile denenebilir.
38 Simülasyon Ne Zaman Uygun bir Araçtır Bir makine için farklı güç ve kapasitelerin simülasyon ile gözlemlenmesi ihtiyacı belirlemede yardımcı olabilir. Eğitim amacı ile geliştirilen simülasyon modelleri büyük zararlar yaratmadan öğrenmeyi mümkün kılar. Anime edilmiş simülasyonlar ile planlar daha kolay göz önünde canlandırılabilir. Fabrika, üretim tesisi gibi modern sistemlerin iç etkileşimleri çok karmaşıktır ve ancak simülasyon yolu ile gözlemlenebilir.
39 Simülasyonun Avantaj ve Dezavantajları Öncelikle optimizasyon modellerinin tersine simülasyon modellerinin çözülmek yerine çalıştırıldığını unutmamak gerekir. Bir grup girdi ve model karakteristikleri verildiğinde model çalışır ve simüle edilen davranış gözlenir.
40 Simülasyonun Avantajları Gerçek sistemin işleyişini rahatsız etmeden yeni işletme prosedürleri, kurallar denenebilir. Yeni donanımsal tasarımlar, fiziksel yerleşimler, taşıma sistemleri gibi değişikliklerin kazanımları bu işler için kaynak ayırmadan test edilebilir. İncelenen olayı hızlandırmak veya yavaşlatmak mümkündür (zaman kontrol edilebilirdir). Performansı etkileyen önemli değişkenlerin ne olduğu ve değişkenlerin birbirleri ile etkileşimi hakkında bilgi edinilebilir. Çalışmanın ya da sistemin nerede gecikmeler yaşadığını belirlemek için darboğaz analizi yapılabilir. Simülasyon çalışması sistemin nasıl çalıştığını anlamaya yardım eder....olursa ne olur? sorularına cevap bulunabilir.
41 Simülasyonun Dezavantajları Model geliştirme eğitim ve tecrübe gerektirir : Simülasyon yazılımı geliştiren firmalar aktif olarak sadece girdilere ihtiyaç duyan paketler geliştirmek için çalışıyor. Simülasyon sonuçlarının yorumlanması güç olabilir, Simulasyon modelleme ve analiz çok zaman alıcı ve pahalı olabilir: Pek çok simülasyon yazılımı çıktı-analizi de içermektedir.
42 Uygulama Alanları Üretim uygulamaları (yarıiletken üretimi) İnşaat mühendisliği ve proje yönetimi Askeri uygulamalar Lojistik, tedarik zinciri ve dağıtım uygulamaları Taşıma ve trafik modelleri İş süreci simülasyonları Sağlık hizmetleri Otomatik malzeme yükleme taşıma boşaltma sistemleri Risk analizi, sigortacılık Bilgisayar simülasyonları (CPU, Memory, ) Network simülasyonları: Internet altyapısı, LAN (Switch/Router), Wireless, PSTN (çağrı merkezi),...
43 Sonraki Ders için Ödev Sol menüde Past WSC Conference Programs and Full Papers sekmesinden önceki konferanslardan ilgi alanınıza giren uygulama örneklerini bulup 3 tanesini listeleyin, bir tanesi için derste bahsedilen simülasyon adımlarını (akış diagramı) yazarın nasıl gerçekleştirdiğini anlatan kısa bir rapor yazın. Sizce en sıradışı görünen bir uygulamayı seçip sınıfta tartışmak üzere kısa notlar alın?
44 Sistem Sistem, bir amacı gerçekleştirmek üzere düzenli bir etkileşim içinde olan nesneler grubudur. Otomobil fabrikası: makinalar, parçalar ve işçiler montaj hattı etrafında birlikte iş görürler.
45 Sistem Ortamı (Çevresel Etkenler) Sistem çoğu zaman sistemin dışında oluşan değişikliklerden de etkilenir: Sistem ortamı (çevresel etkenler) Fabrika: Gelen siparişler, Talebe göre tedariğin etkisi: gelen talep ile fabrika çıktısı arasındaki ilişki (sistem hareketliliği-aktivitesi) Banka: Müşterilerin varışı
46 Sistemin Bileşenleri Varlık (Entity): Sistemde ilgilenilen bir nesne (fabrikadaki makineler) Nitelik (Attribute) Bir varlığa ait özellik (hız, kapasite) Aktivite, Faaliyet (Activity) Belirli uzunluktaki bir zaman periyodu (kaynaklama, presleme) Durum (State) Herhangi bir anda sistemi tanımlayan değişkenler topluluğu (makine durumu: boş, meşgul, bozuk)
47 Sistemin Bileşenleri Olay (Event) Sistemin durumunu değiştirebilecek aniden vuku bulan şeyler (bozulma, çökme) İç kaynaklı- endojen(endogenous) Sistemle birlikte oluşan olaylar ve faaliyetler Dış Kaynaklı-ekzojen (Exogenous) Ortamla birlikte oluşan olaylar ve faaliyetler
48 Ayrık ve Sürekli Sistemler Ayrık sistem, durum değişkenlerinin sadece zamanda ayrık noktalarda değiştiği sistemlerdir: Banka örneği Kuyrukta bekleyen veya hizmet verilen müşteri adedi Zaman
49 Ayrık ve Sürekli Sistemler Sürekli sistem, durum değişkenlerinin zaman içinde sürekli değiştiği sistemlerdir: Baraj örneği Barajdaki su seviyesi Zaman
50 Bir Sistemin Modeli Bir sistemin davranışının zaman içindeki değişimini incelemek, sistemi anlamak için: Gerçek sistem üzerinde denemeler yapılabilir herzaman mümkün değildir.. Bir Simülasyon Modeli geliştirilerek sistem incelenebilir
51 Bir Sistemin Modeli Sistemi tanımlayan model oluştururken; Sistemin incelenmek istenen problemi etkileyen yönlerini dikkate almak gerekir. Önemsiz detaylar kaldırılmalıdır...
52 Model Tipleri SİSTEM Gerçek sistem üzerindeki Denemeler Sistem modeli üzerindeki Denemeler Fiziksel Model Matemetiksel Model Analitik Çözüm Simülasyon
53 Simülasyon Modelinin Tanımlanması Deterministik veya Stokastik Model rasgele bileşenler içeriyormu? Ayrık Olay Simülasyonunda rasgele bileşenlerin eklenmesi kolaydır Statik veya Dinamik Zaman önemli bir değişken mi? Sürekli veya Ayrık Sistem durumu süreklimi değişiyor yoksa zaman içinde ayrık noktalarda mı?
54 Ayrık-Olay Simülasyon Modeli Stokastik: bazı durum değişkenleri rasgeledir Dinamik: zaman değişimi önemlidir Ayrık-Olay: Zamanda ayrık noktalarda önemli değişiklikler olur
55 Model Sınıflaması Sistem Modeli Deterministik Stokastik Statik Dinamik Statik Dinamik Sürekli Ayrık Sürekli Ayrık Ayrık-Olay Simülasyonu
56 Ayrık-Olay Simülasyon Modelinin Geliştirilmesi 1) Hedeflerin belirlenmesi 2) Kavramsal bir model oluşturulması 3) Ayrıntılı bir modele dönüştürün 4) Sayısal bir modele dönüştürün 5) Sağlamasını yapın (Verify) 6) Onaylanmasını yapın (Validate) Bu tipik olarak iteratif bir süreçtir
57 Model Seviyeleri Kavramsal -Üst Düzey - Model ne kadar kapsamlı olmalı? - Durum değişkenleri neler: hangileri dinamik ve hangileri önemli? Ayrıntılı -Kağıt Üzerinde - Denklemler, pseudo kod vs. İçerebilir - Model girdileri nasıl alacak? Sayısal - Bilgisayar programı - Genel amaçlı programlama dili mi yoksa özel bir simülasyon dili mi?
58 Sağlama & Doğrulama Sağlama - Verification -Sayısal model ayrıntılı model ile tutarlı olmalı - Modeli doğru oluşturduk mu? Doğrulama - Validation -Sayısal model analiz edilen sistem ile tutarlı olmalı - Doğru modeli oluşturduk mu? - Uzman biri sistem çıktılarını simülaasyon çıktılarından ayırabilir mi? - Etkileşimli grafikler faydalı olabilir
59 Simülasyon Çalışmasının Adımları
60 Ayrık-Olay Simülasyonu Kavramları Sistem Bir veya daha fazla amaç için zaman içinde birbiri ile etkileşim içinde olan varlıklar topluluğu (insanlar ve makineler..) Model Sistemi, o sistemi oluşturan varlıklar, varlıklara ait nitelikler, kümeler, süreçler türünden tanımlayan, genellikle yapısal, mantıksal veya matematiksel ilişkiler içeren özet gösterim Sistem Durumu Herhangi bir anda sistemi tanımlayan değişkenler topluluğu
61 Ayrık-Olay Simülasyonu Kavramları Varlık Sistemde özel olarak temsil edilmesi gereken nesne veya bileşen (görevli, müşteri..) Nitelikler Belirli bir müşterinin özellikleri Liste Mantıksal bir sıra ile dizilmiş ilişkili varlıklar topluluğu (FIFO, öncelik...)
62 Ayrık-Olay Simülasyonu Kavramları Olay Sistemin durumunu değiştiren ani oluşum Olay İhbarı Şimdiki veya gelecek zamanda oluşacak bir olay kaydı (tipi ve zamanı) Olay Listesi FEL (future event list gelecek olay listesi
63 Ayrık-Olay Simülasyonu Kavramları Aktivite (koşulsuz bekleme) Belirtilen uzunlukta bir süre (servis süresi, varışlar arası süre) Deterministik, istatiksel ve fonksiyonel Gecikme (koşullu bekleme) Belirsiz uzunlukta, bitene kadar uzunluğu bilinmeyen bir süre (kuyruktaki müşterinin gecikmesi) Saat (Clock) Simüle edilen süreyi temsil eden değişken
64 Able-Baker Çağrı Merkezi Sistem durumu LQ(t): Servis bekleyen arayan kişi sayısı LA(t): Able ın meşgul veya boşta olduğunu gösteriyor (0 veya 1) LB(t): Baker ın meşgul veya boşta olduğunu gösteriyor (0 veya 1) Varlıklar Arayan Kişiler Olaylar Varış olayı, Able veya Baker ın hizmeti tamamlaması Aktiviteler Able ve Baker ın servis süreleri ve çağrılar arası geçen süre Gecikme Arayan kişinin Able veya Baker serbest kalana kadar kuyrukta bekleme süresi
65 Olay Çizelgeleme (planlama) Her olay sistemin durumunu nasıl etkiliyor, nitelikler? Aktiviteler nasıl tanımlanmış (deterministik, olasıksal,...?) Herbir gecikmeyi tetikleyen olaylar hangileri? 0 anında sistem durumu nedir?
66 Olay Çizelgeleme (planlama) Saat (Clock) Sistem Durumu Nitelikler Gelecek Olay Listesi (FEL) Kümülatif istatistikler ve sayaçlar t (x,y,z,...) (3,t1) t1 anında gerçekleşecek 3 tipli olay (1,t2) (4,tn) Clock=t, t<t1<t2< <tn Gelecek olay listesi olay zamanına göre sıralanmıştır
67 Olay Çizelgeleme/ Zaman Artımı (Time-advance) Algoritması t1 anında yeni olay ihbarı üretilmiş olabilir, eğer böyle bir ihbar varsa gelecek olay listesinde bu olaylar için uygun bir konuma olay ihbarı eklenmeli t2<t*<t3
68 Önyükleme (Bootstrapping) ile Varış Akışının Üretilmesi Gelecek olay listesinin üretilmesinde ikinci örnek kuyruk simülasyonunda servisin tamamlanması olayı ile üretilebilir:
69 Önyükleme (Bootstrapping) ile Varış Akışının Üretilmesi n. müşterinin geldiği varsayılan t anında servis süresini (a* ) üret, t*=t+a* zamanını hesapla ve gelecek t* anına gelecek servisin başlangıcını programla Ardarda gelen olaylar arasında sistem durumunun değişmesine neden olabilecek başka olaylar oluşabilir
70 Olay Çizelgeleme Servisin tamamlanması olayı birincil bir olaydır (n. müşteri), sadece boşta bir servis elemanı olması halinde varış anına programlanacaktır. Servisin başlaması olayı koşulludur (n+1. müşteri), çünki oluşumu ancak müşteri mevcut ise ve boşta servis elemanı varsa tetiklenecektir. Koşullu olay ancak birincil bir olayın oluşumu ve belirli koşulların sağlanması ile tetiklenir. Sadece birincil olaylar gelecek olaylar listesinde yer alır.
71 Simülasyon Durma Zamanı Tüm simülasyonlar için bir durma olayı (E) olmalıdır. Bu olay simülasyonun ne kadar süre ile çalışacağını belirler. 0 anında belirli bir TE anı için simülasyon durma olayı planlanırsa simülasyon [0,TE] aralığı boyunca çalışacaktır. Simülasyonu çalışma süresi olan TE simülasyonun kendisi tarafından belirlenir. TE karmaşık bir sistem için bir makinenin bozulması olayı veya çarpışma simülasyonu için tüm savaşçıların ölmesi gibi bir olay anı olabilir.
72 Simülasyon Modeli Yaklaşımları Olay çizelgeleme-planlama yaklaşımı Olaylar ve bunların sistem üzerindeki etkilerine yoğunlaşılır. Proses etkileşimleri yaklaşımı (işletim sistemlerindeki prosesler gibi) - Model varlıklar veya objeler türünden tanımlanır. İçgüdüsel bir yanı vardır. - Prosesleri üst düzey bloklar veya bağlantılarla tanımlamaya olanak verir. - Olay planlama gizlidir. Her iki yaklaşım da değişken zaman artımı (variable time advance) kullanır.
73 Simülasyon Modeli Yaklaşımları Aktivite tarama yaklaşımı - Hangi aktivitenin başlayabileceğine karar vermek için sabit zaman artımı ve kural tabanlı yaklaşım kullanılır. - Her zaman artımında her bir aktivite için koşullar kontrol edilir ve gerekli koşullar sağlanırsa aktivite başlar. - Küçük sistemler için uygundur. -Oldukça hızlıdır.
SİSTEM SİMÜLASYONU
1106104 SİSTEM SİMÜLASYONU Yrd Doç. Dr. Sırma Yavuz Çarşamba 13:00-15:30 (F-19) Ofis: B Blok - Kat 4 Donanım Lab. Ofis Saatleri : Çarşamba 16:00-17:00 Ders İçeriği Simülasyona Giriş: Simülasyonun avantaj
DetaylıSİSTEM SİMÜLASYONU
1106104 SİSTEM SİMÜLASYONU Yrd Doç. Dr. Sırma Yavuz Çarşamba 13:00-15:30 (F-19) Ofis: B Blok - Kat 4 Donanım Lab. Ofis Saatleri : Çarşamba 16:00-17:00 İçerik Sistemler ve Sistem Ortamı Sistem Bileşenleri
Detaylı1106104 SİSTEM SİMÜLASYONU
1106104 SİSTEM SİMÜLASYONU Yrd Doç. Dr. Sırma Yavuz Pazartesi 13:00-15:50 (F-19) Ofis: B Blok - Kat 7 Ofis Saatleri : Çarşamba 14:00-15:00 İletişim http://www.ce.yildiz.edu.tr http://www.yildiz.edu.tr/~smyavuz
DetaylıEme Sistem simülasyonu. Giriş. Simulasyonun Kullanım Alanları (Devam) Simulasyonun Kullanım Alanları. Sistem Simülasyonuna Giriş
Eme 3105 Giriş Sistem simülasyonu Gerçek Dünya Sureci Sistemin davranışıyla ilişkili varsayımlar seti Modelleme & Analiz Sistem Simülasyonuna Giriş Ders 1 Simülasyon, gerçek bir dünya sureci yada sistemindeki
DetaylıEME 3105 Giriş SISTEM SIMÜLASYONU Sistem Simülasyonuna Giriş Simülasyon Ders 1 Simülasyon, Yrd.Doç.Dr.Beyazıt Ocaktan
EME 3105 Giriş SISTEM SIMÜLASYONU Sistem Simülasyonuna Giriş Gerçek Dünya Sureci Sistemin davranışıyla ilişkili varsayımlar seti Modelleme & Analiz Ders 1 Yrd.Doç.Dr.Beyazıt Ocaktan Simülasyon, gerçek
Detaylı9/14/2016 EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Giriş. (Devam) Simulasyonun Kullanım Alanları. Sistem Simülasyonuna Giriş. Hafta 1. Yrd.Doç.Dr.
EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU Sistem Simülasyonuna Giriş Hafta 1 Yrd.Doç.Dr.Beyazıt Ocaktan Giriş Simülasyon, gerçek bir dünya süreci yada sistemindeki işlemlerin zamana bağlı değişimlerinin taklit edilmesidir.
Detaylı1106104 SİSTEM SİMÜLASYONU
6 SİSTEM SİMÜLASYONU Yrd Doç. Dr. Sırma Yavuz Çarşamba : - : (F-9) Ofis: B Blok - Kat Donanım Lab. Ofis Saatleri : Çarşamba 6: - 7: İçerik Simülasyon Modeli Yaklaşımları Kuyruk Sistemlerinin Simülasyonu
DetaylıBENZETİM. Prof.Dr.Berna Dengiz
Prof.Dr.Berna Dengiz 2. Ders Sistemin Performans.. Ölçütleri Sistem Türleri Benzetim Modelleri Statik veya Dinamik Deterministik ( belirli ) & Stokastik ( olasılıklı) Kesikli & Sürekli Sistemin Performans
DetaylıYrd.Doç.Dr. Ceyda ŞEN- Üretimde Simülasyon ve Uygulamaları
Modern Bir Organizasyonun Temel Fonksiyonel Birimleri DERS 2: ÜRETİM SİSTEMLERİNİN ANALİZİNDE SİMÜLASYON KULLANIMI Stratejik Planlama: Organizasyonun misyonunun tanımlanması ve gereken/algılanan temel
DetaylıIE 303T Sistem Benzetimi
IE 303T Sistem Benzetimi 1 DERS 1 Simulasyona Giriş A very large part of space-time must be investigated, if reliable results are to be obtained, A. Turing Dersin İçeriği Geçen Dersin Tekrarı Banka Şubesi
DetaylıBMÜ-421 Benzetim ve Modelleme Kesikli Olay Benzetimi. İlhan AYDIN
BMÜ-421 Benzetim ve Modelleme Kesikli Olay Benzetimi İlhan AYDIN KESİKLİ-OLAY BENZETİMİ Kesikli olay benzetimi, durum değişkenlerinin zaman içinde belirli noktalarda değiştiği sistemlerin modellenmesi
DetaylıMONTE CARLO BENZETİMİ
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 simülasyonu, genellikle
DetaylıSİSTEM SİMÜLASYONU BENZETIM 1 SİMÜLASYON MODEL TÜRLERİ 1. STATİK VEYA DİNAMİK. Simülasyon Modelleri
SİSTEM SİMÜLASYONU SİMÜLASYON MODELİ TÜRLERİ BİR SİMÜLASYON ÇALIŞMASINDA İZLENECEK ADIMLAR ve SİMÜLASYON MODEL TÜRLERİ Simülasyon Modelleri Üç ana grupta toplanabilir; 1. Statik (Static) veya Dinamik (Dynamic),
DetaylıENM 316 BENZETİM GİRİŞ DERS 1 GİRİŞ GİRİŞ. Zaman içerisinde değişiklik gösteren bir sistemin tavrı, geliştirilen bir benzetim modeli ile incelenir.
GİRİŞ ENM 316 BENZETİM DERS 1 Zaman içerisinde değişiklik gösteren bir sistemin tavrı, geliştirilen bir benzetim modeli ile incelenir. Model, sistemin çalışması ile ilgili kabullerin bir setinden oluşur.
DetaylıENM 316 BENZETİM DERS 1 GİRİŞ. Benzetim, karmaşık sistemlerin tasarımı ve analizinde kullanılan en güçlü analiz araçlarından birisidir.
ENM 316 BENZETİM DERS 1 GİRİŞ Benzetim, karmaşık sistemlerin tasarımı ve analizinde kullanılan en güçlü analiz araçlarından birisidir. Genel anlamda benzetim, zaman içinde sistemin işleyişinin taklididir.
Detaylı1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ.DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:2 Simülasyon Örnekleri
1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ.DR. SAADETTIN ERHAN KESEN Ders No:2 GIRIŞ Bu derste elle ya da bir çalışma sayfası yardımıyla oluşturulacak bir simülasyon tablosunun kullanımıyla yapılabilecek simülasyon
DetaylıGirişimcilikte Simülasyon: Eğitimcinin Eğitimi
Girişimcilikte Simülasyon: Eğitimcinin Eğitimi Giriş Modeller Uygulamalar Risk analizi Olası Analiz Simülasyon Yöntemi Envanter Simülasyonu Bekleme Hatları Avantajlar ve dezavantajlar Referanslar SUNUM
DetaylıRasgele Sayılar Rasgele Basamaklar
Rasgele Sayılar Rasgele Basamaklar Gerçek hayatı taklit etmek için ihtiyaç duyulan rasgeleliği elde etmek rasgele sayılar ın kullanılması ile mümkündür. Rasgele sayıların oluşturulmasında rasgele basamaklar
DetaylıBENZETİM. Prof.Dr.Berna Dengiz. 4. Ders Modelleme yaklaşımları Benzetim yazılımlarında aranan özellikler M/M/1 Kuyruk Sistemi benzetimi
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
DetaylıBENZETİM. Prof.Dr.Berna Dengiz. 1. Ders. Benzetim nedir? Amaçları Avantajı Dezavantajı Uygulama Alanları Sistem Sistemin Bileşenleri
Prof.Dr.Berna Dengiz 1. Ders Benzetim nedir? Amaçları Avantajı Dezavantajı Uygulama Alanları Sistem Sistemin Bileşenleri 1.GİRİŞ Benzetim, karmaşık sistemlerin tasarımı ve analizinde kullanılan en güçlü
DetaylıSistem Modelleme ve Simülasyon (SE 360) Ders Detayları
Sistem Modelleme ve Simülasyon (SE 360) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Uygulama Saati Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Sistem Modelleme ve Simülasyon SE 360 Her İkisi 3 0 0 3 5 Ön Koşul
DetaylıKuyruk Sistemlerinin Simülasyonu
Kuyruk Sistemlerinin Simülasyonu Kuyruk sistemlerinin simülasyonu sonraki adımda ne olacağını belirlemek üzere bir olay listesinin tutulmasını ve bakımını gerektirir. Simülasyonda olaylar genellikle gerçek
DetaylıDENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ
DENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS Programlama Dillerinin Prensipleri BİM-323 3/II 3+0+0 3 4 Dersin
DetaylıBİR MONTAJ HATTI ÜRETİM SİSTEMİNDE OPTİMAL İŞGÜCÜ DAĞILIMININ ARENA PROCESS ANALYZER (PAN) VE OPTQUEST KULLANILARAK BELİRLENMESİ
BİR MONTAJ HATTI ÜRETİM SİSTEMİNDE OPTİMAL İŞGÜCÜ DAĞILIMININ ARENA PROCESS ANALYZER (PAN) VE OPTQUEST KULLANILARAK BELİRLENMESİ Özgür ARMANERİ Dokuz Eylül Üniversitesi Özet Bu çalışmada, bir montaj hattı
DetaylıGündem. Demo 3D ile Geleceği Görmek. Dijitalis Yazılım ve Danışmanlık Ltd.Şti. www.dijitalis.com
Gündem Demo 3D ile Geleceği Görmek 1 Dijitalis Dijitalis, stratejik taktiksel ve operasyonel doğru kararlar verebilmek ve dinamik değişiklere çok hızlı adapte olabilmek için entegre çözümler sunar. Tedarik
DetaylıDOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: END 3616
Dersi Veren Birim: Endüstri Mühendisliği Dersin Türkçe Adı: SİSTEM SİMÜLASYONU Dersin Orjinal Adı: SİSTEM SİMÜLASYONU Dersin Düzeyi:(Ön lisans, Lisans, Yüksek Lisans, Doktora) Lisans Dersin Kodu: END 366
DetaylıSiSTEM ANALiZi ve TASARIMI
SiSTEM ANALiZi ve TASARIMI BIL3403 Öğ. Gör. ASLI BiROL abirol@kavram.edu.tr 01.10.2012 Dersin Amacı Bu ders ile öğrenci; edindiği mesleki bilgi birikimini kullanarak sektörde uygulanabilir bir projeyi
DetaylıBİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ
BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf / Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS PROGRAMLAMA DİLLERİ BG-324 3/2 3+0+0 3+0 4 Dersin Dili : TÜRKÇE Dersin Seviyesi
DetaylıBenzetim 13. Ders. Benzetim Paketleri ve Promodel e Giriş
Benzetim 13. Ders Benzetim Paketleri ve Promodel e Giriş BENZETİM PAKETİNDEN BEKLENEN ÖZELLİKLERİ Genel Özellikler: Modelleme esnekliği (bir modelin değişik parametrelerle yenilenebilmesi), Yeni model
DetaylıEXCEL DE BENZETİM ÖRNEKLERİ BMÜ-422 BENZETİM VE MODELLEME
EXCEL DE BENZETİM ÖRNEKLERİ BMÜ-422 BENZETİM VE MODELLEME GİRİŞ Bu bölümde benzetim için excel örnekleri önerilmektedir. Örnekler excel ile yapılabileceği gibi el ile de yapılabilir. Benzetim örnekleri
DetaylıVarlık davranış modeli: Bu aşama her entity ye etki eden durumların tanımlandığı, modellendiği ve dokümante edildiği süreçtir.
Yapısal Sistem Analiz ve Tasarım Metodu SSADM waterfall model baz alınarak uygulanan bir metottur. İngiltere de kamusal projelerde 1980 lerin başında kullanılan sistem analizi ve tasarımı konularındaki
DetaylıModelleme ve Simülasyon ile Karar Alma ve Doğrulama
Modelleme ve Simülasyon ile Karar Alma ve Doğrulama Örnek Fiili Uygulamalar (Banka, Üretim, Müze) Copyright 2009, Results Kurumsal Verimlilik Çözümleri. All rights reserved. Bu dokümanın tüm hakları saklıdır.
DetaylıNeden Endüstri Mühendisliği Bölümünde Yapmalısınız?
Lisansüstü Eğitiminizi Neden Endüstri Mühendisliği Bölümünde Yapmalısınız? Uludağ Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü, 1990 yılında kurulmuş ve ilk mezunlarını 1994
DetaylıEsnek Hesaplamaya Giriş
Esnek Hesaplamaya Giriş J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Esnek Hesaplama Nedir? Esnek hesaplamanın temelinde yatan
DetaylıWEB PROJESİ YÖNETİMİ. Belli bir süre içerisinde, belli bir bütçe ile belirlenen hedeflere ulaşmak için uygulanan metodolojik süreçtir.
BÖLÜM 1 1.1 PROJE NEDİR? WEB PROJESİ YÖNETİMİ Belli bir süre içerisinde, belli bir bütçe ile belirlenen hedeflere ulaşmak için uygulanan metodolojik süreçtir. 1.2 PROJELERİN ORTAK UNSURLARI NELERDİR? Başlama
DetaylıAkdeniz Üniversitesi
F. Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili Akdeniz Üniversitesi Bilgi Teknolojileri Kullanımı Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans ( ) Lisans (x) Yüksek Lisans( ) Doktora( ) Eğitim Öğretim Sistemi
DetaylıSimülasyonda İstatiksel Modeller
Simülasyonda İstatiksel Modeller Amaç Model-geliştirici dünyaya deterministik değil olasıksal olarak bakar. İstatiksel modeller değişimleri iyi tanımlayabilir. İlgilenilen olayın örneklenmesi ile uygun
DetaylıKESİKLİ OLAY SİMÜLASYONU
KESİKLİ OLAY SİMÜLASYONU IE-303-2016, S I M Ü L A S Y O N A G İ R İ Ş BY D R. M U S T A F A H E K İ M O Ğ L U Ders İşlenişi Bu derste her bir sınıf birleşimine gelmeden önce ve sonra yapmanız gereken işler
DetaylıKIRMACI ENDÜSTRİ IV.0 DEĞİŞİM SÜRECİ DANIŞMANLIĞI İŞ PLANI. KIRMACI MÜHENDİSLİK DANIŞMANLIK TİC. 1
KIRMACI ENDÜSTRİ IV.0 DEĞİŞİM SÜRECİ DANIŞMANLIĞI İŞ PLANI www.kirmacidanismanlik.com KIRMACI MÜHENDİSLİK DANIŞMANLIK TİC. 1 I. Fabrikanın sektörel teknolojik Endüstri seviye tespiti ve yol haritası, raporlama,
DetaylıBSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET MODELER
BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET MODELER Yazılımı ve Genel Özellikleri Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Kablosuz Ağların Modellemesi ve Analizi 1 OPNET OPNET Modeler, iletişim sistemleri ve
DetaylıRasgele Sayı Üretme. Rasgele Sayıların Özellikleri. İki önemli istaiksel özelliği var :
Rasgele Sayı Üretme Rasgele Sayıların Özellikleri İki önemli istaiksel özelliği var : Düzgünlük (Uniformity) Bağımsızlık R i, rasgele sayısı olasılık yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki gibi olan uniform bir
DetaylıDOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: END 4907
Dersi Veren Birim: Endüstri Mühendisliği Dersin Türkçe Adı: KESİKLİ OLAY SİSTEMLERİNİN MODELLENMESİ VE ANALİZİ Dersin Orjinal Adı: KESİKLİ OLAY SİSTEMLERİNİN MODELLENMESİ VE ANALİZİ Dersin Düzeyi:(Ön lisans,
DetaylıKullanım Durumu Diyagramları (Use-case Diyagramları)
Kullanım Durumu Diyagramları (Use-case Diyagramları) Analiz aşaması projeler için hayati önem taşır. İyi bir analizden geçmemiş projelerin başarı şansı azdır. Analiz ile birlikte kendimize Ne? sorusunu
DetaylıKısaca. Müşteri İlişkileri Yönetimi. Nedir? İçerik. Elde tutma. Doğru müşteri 01.06.2011. Genel Tanıtım
Kısaca Müşteri İlişkileri Yönetimi Genel Tanıtım Başar Öztayşi Öğr. Gör. Dr. oztaysib@itu.edu.tr 1 MİY Genel Tanıtım 2 MİY Genel Tanıtım İçerik Müşteri İlişkileri Yönetimi Nedir? Neden? Tipleri Nelerdir?
DetaylıÖğretim planındaki AKTS Ulusal Kredi
Ders Kodu Teorik Uygulama Lab. Yazılım Gereksinimleri Mühendisliği Ulusal Kredi Öğretim planındaki AKTS 481052000001303 3 0 0 3 5 Dersin Yürütülmesi Hakkında Bu ders gerçek dünya problemlerinin analiz
DetaylıBilişim Sistemleri. Modelleme, Analiz ve Tasarım. Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU
Bilişim Sistemleri Modelleme, Analiz ve Tasarım Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU Ders Akışı Hafta 10-11. Nesneye Yönelik Sistem Analizi Haftanın Amacı Bilişim sistemleri geliştirmede nesneye yönelik sistem analizi
DetaylıSimülasyonda İstatiksel Modeller. Banks, Carson, Nelson & Nicol Discrete-Event System Simulation
Simülasyonda İstatiksel Modeller Banks, Carson, Nelson & Nicol Discrete-Event System Simulation Amaç Model-geliştirici dünyaya deterministik değil olasıksal olarak bakar. İstatiksel modeller değişimleri
DetaylıKURUMSAL RİSK YÖNETİMİ (KRY) EĞİTİMİ KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ: KAVRAMSAL VE TEORİK ÇERÇEVE
KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ (KRY) EĞİTİMİ KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ: KAVRAMSAL VE TEORİK ÇERÇEVE SUNUM PLANI 1. RİSK VE RİSK YÖNETİMİ: TANIMLAR 2. KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ 3. KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ DÖNÜŞÜM SÜRECİ
DetaylıAkdeniz Üniversitesi
F. Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili Akdeniz Üniversitesi Bilgi ve İletişim Teknolojisi Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans (x) Lisans ( ) Yüksek Lisans( ) Doktora( ) Eğitim Öğretim Sistemi
DetaylıÜretim/İşlemler Yönetimi 2. Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN
Üretim/İşlemler Yönetimi 2 Sistem Kavramı Belirli bir ortak amacı elde etmek için birlikte çalışan bileşenlerden oluşan bütündür. Büyük sistemler kendilerini oluşturan alt sistemlerden oluşur. Açık sistem:
DetaylıTedarik Zinciri Yönetimi (LOJ 215) Ders Detayları
Tedarik Zinciri Yönetimi (LOJ 215) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Tedarik Zinciri Yönetimi LOJ 215 Güz 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin
DetaylıMODELLEME VE BENZETİM
MODELLEME VE BENZETİM Hazırlayan: Özlem AYDIN Not: Bu sunumda Yrd. Doç. Dr. Yılmaz YÜCEL in Modelleme ve Benzetim dersi notlarından faydalanılmıştır. DERSE İLİŞKİN GENEL BİLGİLER Dersi veren: Özlem AYDIN
DetaylıOPNET PROJECT EDİTÖRDE. Doç. Dr. Cüneyt BAYILMIŞ
BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET PROJECT EDİTÖRDE UYGULAMA GELİŞTİRME - 1 - Doç. Dr. Cüneyt BAYILMIŞ 1 OPNET MODELER PROJE EDİTÖRDE UYGULAMA GELİŞTİRME KABLOSUZ AĞ KURULUMU AD-HOC
DetaylıDGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü. Yazılım Tasarımı Dokümanı v 1.0.1 01.08.2011. Mustafa Atanak Sefai Tandoğan Doç. Dr.
DGridSim Gerçek Zamanlı Veri Grid Simülatörü Yazılım Tasarımı Dokümanı v 1.0.1 01.08.2011 Mustafa Atanak Sefai Tandoğan Doç. Dr. Atakan Doğan 1. Sistem Mimarisi DGridSim katmanlı bir yapı göz önünde bulundurularak
DetaylıENM 316 BENZETİM DERS 3 KUYRUK SİSTEMİ. Operasyon yönetiminde önemli bir alana sahiptir.
ENM 316 BENZETİM DERS 3 KUYRUK SİSTEMİ Kuyruk sistemleri, Operasyon yönetiminde önemli bir alana sahiptir. Üretimde, atölye çevresi kuyruk şebekelerinin karmaşık bir ilişkisi olarak düşünülebilir. Bir
DetaylıYazılım Mühendisliği 1
Yazılım Mühendisliği 1 HEDEFLER Yazılım, program ve algoritma kavramları anlar. Yazılım ve donanım maliyetlerinin zamansal değişimlerini ve nedenleri hakkında yorum yapar. Yazılım mühendisliği ile Bilgisayar
DetaylıProModel ile Modelleme. Benzetim 14. Ders
ProModel ile Modelleme Benzetim 14. Ders ProModel Menüleri ProModel temel olarak iki ayrı alandan oluşur, bu alanlar Main Menüler ve Layout Window udur. File menüsü ProModel Menüleri ProModel Menüleri
DetaylıSİMÜLASYON Hazırlayan: Özlem AYDIN
SİMÜLASYON Hazırlayan: Özlem AYDIN Not: Bu sunumda Yrd. Doç. Dr. Yılmaz YÜCEL in Modelleme ve Benzetim dersi notlarından faydalanılmıştır. SİMÜLASYONUN ORTAYA ÇIKIŞI Simülasyonun modern anlamda kullanılışı
DetaylıElektrik Makinalarının Dinamiği (EE 553) Ders Detayları
Elektrik Makinalarının Dinamiği (EE 553) Ders Detayları Ders Adı Ders Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS Kodu Saati Saati Saati Elektrik Makinalarının Dinamiği EE 553 Güz 3 0 0 3 7.5 Ön Koşul Ders(ler)i
DetaylıEME 3105 SİSTEM SİMULASYONU Hafta 1
T.C. BALIKESİR ÜNİVERSİTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EME 3105 SİSTEM SİMULASYONU Hafta 1 Yrd.Doç.Dr.Beyazıt OCAKTAN Benzetim (Simülasyon) in Tarihsel Gelişimi Simülasyon kelimesinin modern anlamda
DetaylıBakım Yönetimi Logo Nisan 2016
Bakım Yönetimi Logo Nisan 2016 İçindekiler Bakım Yönetimi... 4 Bakım Yönetimini Etkileyen Öndeğer ve Parametreler... 4 Tanımlar... 5 Bakım Parametreleri... 5 Parametre Bilgileri... 6 Arıza Kodları... 8
DetaylıİŞLETME RİSK YÖNETİMİ. Yrd. Doç. Dr. Tülay Korkusuz Polat 1/21
İŞLETME RİSK YÖNETİMİ Yrd. Doç. Dr. Tülay Korkusuz Polat 1/21 Kuruluşların, artan belirsizlik ortamında, stratejilerini belirlemeleri ve bu stratejiler doğrultusunda gelişimlerini sürdürmelerinde, yeni
DetaylıAkdeniz Üniversitesi
F. Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili Akdeniz Üniversitesi Bilgisayar I Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans ( ) Lisans (x) Yüksek Lisans( ) Doktora( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün Öğretim (x)
DetaylıÇEV 4721 Çevresel Modelleme
ÇEV 4721 Çevresel Modelleme 1. Çevresel Modellemeye Giriş Doç.Dr. Alper Elçi Ders Tanıtımı Dersin Amacı Öğrenme Çıktıları Değerlendirme Yöntemi Ders Kitapları Ders Programı Model Nedir? Gerçek bir sistemin
DetaylıProje Çevresi ve Bileşenleri
Proje Çevresi ve Bileşenleri 1.3. Proje Çevresi Proje çevresi, proje performans ve başarısını önemli ölçüde etkiler. Proje takımı; sosyoekonomik, coğrafı, siyasi, yasal, teknolojik ve ekolojik gibi kuruluş
DetaylıBİTİRME ÖDEVİ KONU BİLDİRİM FORMU
Öğretim Elemanın Adı Soyadı: Prof. Dr. Ali KOKANGÜL BİTİRME ÖDEVİ 1 Yalın üretim a, b, c, d 2 Malzeme stok optimizasyonu a, b, c, 3 Yaratıcı düşünce ve fikir üretme a, b, c, d 4 Matematiksel modelleme
DetaylıBMÜ-421 BENZETİM VE MODELLEME
BMÜ-421 BENZETİM VE MODELLEME Dr. İlhan AYDIN Pazartesi : 08:15-11:00 (BD-3)I. Öğretim 17:15-20:00 (BD-7) II. Öğretim Ofis Saatleri : Çarşamba 14:00-15:00 I. Öğretim Çarşamba 15:00-16:00 II. Öğretim Ders
DetaylıOPERASYONEL ÜSTÜNLÜK VE TÜKETİCİ YAKINLAŞMASINI SAĞLAMAK ve KURUMSAL UYGULAMALAR
OPERASYONEL ÜSTÜNLÜK VE TÜKETİCİ YAKINLAŞMASINI SAĞLAMAK ve KURUMSAL UYGULAMALAR Dünya üzerinde işletmeler giderek artan şekilde daha fazla hem içerideki şirketlere hem de diğer şirketlerle bağlanmaktadır.
Detaylı1.1 Metodolojiyi Gerçeklemek Üzere Geliştirilen Altyapı
1.1 Metodolojiyi Gerçeklemek Üzere Geliştirilen Altyapı Metodolojisi üzerinde durduğumuz çalışman Eğitim altyapısını gerçekleştirmek: Proje iki ana parçadan oluşacaktır. Merkezi Altyapı Kullanıcı Arabirimi
DetaylıIE 303T Sistem Benzetimi L E C T U R E 3 : O L A Y Ç I Z E L G E L E M E A L G O R I T M A S I
IE 303T Sistem Benzetimi L E C T U R E 3 : O L A Y Ç I Z E L G E L E M E A L G O R I T M A S I İçerik Olay Çizelgeleme Algoritması Tek Servis Sağlayıcılı Kuyruk (Tekrar) Maden Ocağı Kamyonları Liste İşlemleri
DetaylıEME 3105 SISTEM SIMÜLASYONU
1 EME 3105 SISTEM SIMÜLASYONU ARENA ya Giriş Lab-1 Dr.Beyazıt Ocaktan Giriş 2 Bu derste ARENA ortamında modelleme yeteneklerini genel olarak tanıtmak için basit bir model sunulacaktır. Simulasyon Dilleri
Detaylı11/10/14. Yeni ürün geliştirme stratejisi Yeni ürün geliştirme süreci Yeni ürün geliştirme yönetimi Ürün yaşam döngüsü stratejileri
Yeni ürün geliştirme stratejisi Yeni ürün geliştirme süreci Yeni ürün geliştirme yönetimi Ürün yaşam döngüsü stratejileri Kullanılan Kaynaklar: - Mucuk, İ. (2012). Pazarlama İlkeleri. Türkmen Kitabevi
DetaylıBİLİŞİM SİSTEMLERİNİN PRENSİPLERİ
BİLİŞİM SİSTEMLERİNİN PRENSİPLERİ Derleyen: Prof. Dr. Güngör BAL Bölüm 09 Bilişim ve Karar Destek Sistemleri Prensipler ve Öğrenme Hedefleri İyi karar-verme ve problem çözme yetenekleri etkin bilişim ve
DetaylıOlasılık ve Rastgele Süreçler (EE213) Ders Detayları
Olasılık ve Rastgele Süreçler (EE213) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Olasılık ve Rastgele Süreçler EE213 Güz 3 0 0 3 7 Ön Koşul Ders(ler)i
DetaylıHDL ile Gelişmiş Sayısal Tasarım (EE 425) Ders Detayları
HDL ile Gelişmiş Sayısal Tasarım (EE 425) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS HDL ile Gelişmiş Sayısal Tasarım EE 425 Her İkisi 2 2 0 3 5 Ön Koşul
DetaylıTermal Sistem Tasarımı (ME 408) Ders Detayları
Termal Sistem (ME 408) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Termal Sistem ME 408 Bahar 3 0 0 3 6 Ön Koşul Ders(ler)i ME 303, ME 301 Dersin Dili
DetaylıSİSTEM ANALİZİ ve TASARIMI. ÖN İNCELEME ve FİZİBİLİTE
SİSTEM ANALİZİ ve TASARIMI ÖN İNCELEME ve FİZİBİLİTE Sistem Tasarım ve Analiz Aşamaları Ön İnceleme Fizibilite Sistem Analizi Sistem Tasarımı Sistem Gerçekleştirme Sistem Operasyon ve Destek ÖN İNCELEME
DetaylıBilgi ve İletişim Teknolojileri (JFM 102) Ders 10. LINUX OS (Programlama) BİLGİ & İLETİŞİM TEKNOLOJİLERİ GENEL BAKIŞ
Ders 10 LINUX OS (Programlama) BİLGİ & İLETİŞİM TEKNOLOJİLERİ GENEL BAKIŞ LINUX de Programlama LINUX işletim sistemi zengin bir programlama ortamı sağlar. Kullanıcılara sistemi geliştirme olanağı sağlar.
DetaylıSİSTEM SİMÜLASYONU SİSTEM SİMULASYONU 1 SİMÜLASYON NEDİR? BENZETİMİN YERİ?
SİSTEM SİMÜLASYONU 1. GİRİŞ SİMÜLASYON NEDİR? Simülasyon, karmaşık sistemlerin tasarımı ve analizinde kullanılan en güçlü analiz araçlarından birisidir. Genel anlamda simülasyon, zaman içinde bir üretim
DetaylıÖğr. Gör. S. M. Fatih APAYDIN
Öğr. Gör. S. M. Fatih APAYDIN Dersle İlgili Konular Üretim Yönetimi Süreç Yönetimi Tedarik Zinciri Yönetimi Üretim Planlama ve Kontrolü Proje Yönetimi Kurumsal Kaynak Planlaması-ERP Kalite Yönetimi Modern
DetaylıTedarik Zinciri Yönetimi
Tedarik Zinciri Yönetimi -Dağıtım Planlaması- Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN Dağıtım Tedarik zinciri içerisindeki ürün akıșları incelendiğinde üç temel akıș görülmektedir: Tedarik edilen girdilerin akıșı İmalat
DetaylıSİMULASYON MODELLEME VE ANALİZ. Giriş. Arena Ortamı. Simulasyon Dilleri HAFTA 2. Yrd.Doç.Dr.Beyazıt Ocaktan
SİMULASYON MODELLEME VE ANALİZ 1 2 Giriş Bu derste ARENA ortamında modelleme yeteneklerini genel olarak tanıtmak için basit bir model sunulacaktır. HAFTA 2 Yrd.Doç.Dr.Beyazıt Ocaktan Simulasyon Dilleri
Detaylıİleri Yazılım Mimarisi (SE 658) Ders Detayları
İleri Yazılım Mimarisi (SE 658) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS İleri Yazılım Mimarisi SE 658 Bahar 3 0 0 3 7.5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin
DetaylıGİRİŞ. Mehmet Sait Andaç. e-posta: mandac@meliksah.edu.tr. İnşaat Mühendisi ve Endüstri Mühendisi. www.meliksah.edu.tr/mandac.
GİRİŞ Mehmet Sait Andaç İnşaat Mühendisi ve Endüstri Mühendisi e-posta: mandac@meliksah.edu.tr www.meliksah.edu.tr/mandac Oda No: 417 Giriş Bölüm I:Teorik Kısım (1.-6. Haftalar) (Proje, Proje Yönetimi,
DetaylıDENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ
DENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS Ayrık Matematik BİM-214 2/I 3+0+0 3 2,5 Dersin Dili Dersin Seviyesi
DetaylıTEKNİK ÇÖZÜMLERİ HAZIRLAMA REHBERİ
TEKNİK ÇÖZÜMLERİ HAZIRLAMA REHBERİ Temmuz 2017 1 GİRİŞ 1.1 REHBERİN AMACI ve KAPSAMI Kamu BİT Projeleri Rehberi nin eki olarak hazırlanan bu alt rehber, BİT yatırım projesi teklifi yapan kamu kurum ve
DetaylıFPGA ile Gömülü Sistem Tasarımı (EE 525) Ders Detayları
FPGA ile Gömülü Sistem Tasarımı (EE 525) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS FPGA ile Gömülü Sistem Tasarımı EE 525 Her İkisi 3 0 0 0 7.5 Ön Koşul
DetaylıBilgi Güvenliği Risk Değerlendirme Yaklaşımları www.sisbel.biz
ISO/IEC 20000-1 BİLGİ TEKNOLOJİSİ - HİZMET YÖNETİMİ BAŞ DENETÇİ EĞİTİMİ Bilgi Güvenliği Risk Değerlendirme Yaklaşımları E1-yüksek seviye bilgi güvenliği risk değerlendirmesi Yüksek seviye değerlendirme,
DetaylıYazılım Mühendisliği Bölüm - 3 Planlama
1 Yazılım Mühendisliği Bölüm - 3 Planlama 2 3 4 Planlama 5 Yazılım geliştirme sürecinin ilk aşaması Başarılı bir proje geliştirebilmek için projenin tüm resminin çıkarılması işlemi Proje planlama aşamasında
DetaylıHizmet Odaklı Mimariye Dayanan İş Süreçleri Yönetimi Sistemi
Hizmet Odaklı Mimariye Dayanan İş Süreçleri Yönetimi Sistemi 04.11.2010 Mine Berker IBTech A.Ş. Gündem İş Süreçleri Yönetimi (BPM) Modeli Yaşam Döngüsü 1 BPM e Neden İhtiyaç Duyduk? BPM Çözüm Araçlarının
DetaylıYAZILIM MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ İNTİBAK ÇİZELGESİ 2010-2011 1.SINIF / GÜZ DÖNEMİ
YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ İNTİBAK ÇİZELGESİ 2010-2011 1.SINIF / GÜZ DÖNEMİ Bu ders 1. Sınıf güz döneminden 2. Sınıf güz dönemine alınmıştır. gerektiği halde alamayan öğrenciler 2010-2011 öğretim yılı
DetaylıDERS BİLGİLERİ. Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS LOJİSTİK SİSTEMLERİ PLANLAMA VE TASARIMI ESYE549 3+0 3 7
DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS LOJİSTİK SİSTEMLERİ PLANLAMA VE TASARIMI ESYE549 3+0 3 7 Ön Koşul Dersleri ISE veya eşdeğer bir optimizasyona giriş dersi Dili Seviye si Türü İngilizce
Detaylı1. Süreç nedir? 2. Süreç nedir? 3. Temel süreç unsurları nelerdir? 4. Süreçler nasıl sınıflandırılabilir? Süreç tipleri nelerdir?
1. Süreç nedir? Girdileri çıktı haline getiren birbiriyle ilgili ve etkileşimli faaliyetler takımı dır. 2. Süreç nedir? Tanımlanabilirlik Tekrarlanır olması Ölçülebilirlik Bir sahibi ve sorumluları olması
DetaylıBilgisayarla Görme (EE 430) Ders Detayları
Bilgisayarla Görme (EE 430) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Bilgisayarla Görme EE 430 Her İkisi 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i EE 275, MATH
Detaylı1) Programlama dillerinin temel kavramlarını öğrenir. 1,2,4 1
DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Programlama Dilleri BIL204 4 3+0 3 5 Ön Koşul Dersleri Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü Türkçe Lisans Zorunlu / Yüz Yüze Dersin
DetaylıDERS BİLGİLERİ. Ders Kodu Yarıyıl D+U+L Saat Kredi AKTS. İleri Sayısal Kontrol Sistemleri EE 586 Güz Doç. Dr. Duygun Erol Barkana
DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl D+U+L Saat Kredi AKTS İleri Sayısal Kontrol Sistemleri EE 586 Güz 3+0+0 3 10 Ön Koşul Dersleri Yok Dersin Dili İngilizce Dersin Seviyesi Yüksek Lisans Dersin Türü Seçmeli
DetaylıSayısal Tümleşik Devreler ve Sistemler (EE 312) Ders Detayları
Sayısal Tümleşik Devreler ve Sistemler (EE 312) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Sayısal Tümleşik Devreler ve Sistemler EE 312 Güz 3 0 0 3
DetaylıRassal Modeller (IE 324) Ders Detayları
Rassal Modeller (IE 324) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Rassal Modeller IE 324 Güz 3 0 0 3 3 Ön Koşul Ders(ler)i IE 201 Olasılık ve İstatistik
DetaylıKontrol Sistemleri (EE 326) Ders Detayları
Kontrol Sistemleri (EE 326) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Kontrol Sistemleri EE 326 Bahar 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i MATH 275, MATH 276
DetaylıInternet Programlama (ISE 311) Ders Detayları
Internet Programlama (ISE 311) Ders Detayları Ders Adı Ders Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS Kodu Saati Saati Saati Internet Programlama ISE 311 Güz 2 2 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili
Detaylı