ENM 316 BENZETİM ÖDEV SETİ



Benzer belgeler
ENM 316 BENZETİM ÖDEV SETİ

ENM 316 BENZETİM. Faaliyet Faaliyet zamanı dağılımı A U(5, 8) B U(6, 15) U(10,20) U(4,20) U(12,25) U(15,30)

Faaliyet Faaliyet zamanı dağılımı A U(5, 8) B U(6, 15) U(10,20) U(4,20) U(12,25) U(15,30)

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

ENM-3105 Sistem Simulasyonu Kısa Sınav 1

SÜREKLİ DÜZGÜN DAĞILIM

2018 İKİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME 12 MAYIS 2018

SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER

Ki- Kare Testi ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL

RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME

Z = S n E(S n ) V ar(sn ) = S n nµ. S nn. n 1/2 n σ

BMÜ-421 Benzetim ve Modelleme Kesikli Olay Benzetimi. İlhan AYDIN

1.58 arasındaki her bir değeri alabileceği için sürekli bir

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


1-2 - * Bu Ders Notları tam olarak emin olmamakla birlikte yıllarına aiitir.tekrardan Sn.Hakan Paçal'a çoook tsk ederiz...

Tesadüfi Değişken. w ( )

Kesikli Şans Değişkenleri İçin; Olasılık Dağılımları Beklenen Değer ve Varyans Olasılık Hesaplamaları

TEK BOYUTLU RASSAL DEĞİŞKENLER

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

Deney Dizaynı ve Veri Analizi Ders Notları

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi. Özet İstatistikler ve Histogram (Minitab)(1) Örnek: Eczane İçin Servis Süreleri

Dr. Mehmet AKSARAYLI

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BEKLENEN DEĞER. X beklenen değeri B[X] ile gösterilir. B[X] = İST 213 OLASILIK DERSİ BEKLENEN DEĞER VE MOMENTLER

Rassal Değişken Üretimi

13. Olasılık Dağılımlar

İstatistik Nedir? İstatistiğin Önemi Nedir? Tanımlayıcı ve Çıkarımcı İstatistik ttitik Tanımlayıcı İstatistik Türleri Çıkarımcı İstatistiğin i iği

CELAL BAYAR ÜNİVERSİTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ STAJ YÖNERGESİ

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM317 Mühendislik İstatistiği İSTATİSTİKSEL TAHMİN Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

EME Sistem Simülasyonu. Giriş. Olasılık Dağılımı. Rassal Degiskenler

... BEKLEME HATTI SİMÜLASYONU ~~~~~~~-~-~~~~~~-~~~~~~~~~~-~~M. Bir adet benzin pompası bulunan bir benzin istasyonunda en fazla 3 araçlık yer

Rastgele Değişkenlerin Dağılımları. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Popülasyon Ortalamasının Tahmin Edilmesi

Simülasyonda İstatiksel Modeller

Çizelgeleme Nedir? Bir ürünün üretilmesi/hizmetin sunumu için

EME 3105 SISTEM SIMÜLASYONU

NORMAL DAĞILIM. 2., anakütle sayısı ile Poisson dağılımına uyan rassal bir değişkense ve 'a gidiyorsa,

EME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9

GAZİ ÜNİVERSİTESİ, İ.İ.B.F, İSTATİSTİK VE OLASILIĞA GİRİŞ I, UYGULAMA SORULARI. Prof. Dr. Nezir KÖSE

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIMI

WEIBULL DAĞILIMI WEIBULL DAĞILIMI ANADOLU ÜNİVERSİTESİ

ALIŞTIRMALAR. Sayısal Bilginin Özetlenmesi:

Konum ve Dağılım Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan

Araş.Gör. Efe SARIBAY

Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Bahar Dönemi 13 Mart 2014

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

Gerçek uygulamalarda, standart normal olmayan sürekli bir rassal. değişken, sıfırdan farklı bir ortalama ve birden farklı standart sapma

MONTE CARLO BENZETİMİ

Yapılan alan araştırması sonucunda aşağıdaki sonuçlar elde edilmiştir. ( ) ( ) ( ) ( )

ENM 316 BENZETİM DERS 3 KUYRUK SİSTEMİ. Operasyon yönetiminde önemli bir alana sahiptir.

İÇİNDEKİLER. Ön Söz Saymanın Temel Kuralları Permütasyon (Sıralama) Kombinasyon (Gruplama) Binom Açılımı...

Faktöriyel: 1'den n'ye kadar olan tüm pozitif tamsayıların çarpımına, biçiminde gösterilir. Aynca; 0! = 1 ve 1!=1 1 dir. [Bunlar kabul değildir,

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,

SİSTEM SİMÜLASYONU BENZETIM 1 SİMÜLASYON MODEL TÜRLERİ 1. STATİK VEYA DİNAMİK. Simülasyon Modelleri

Ders 4: Rastgele Değişkenler ve Dağılımları

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ

Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi. Parametrik Olmayan Testler. Ki-kare (Chi-Square) Testi

HİPOTEZ TESTLERİ. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

Tablo (2): Atıştırma Sayısı ve Günlük Sınav Sayısı Atıştırma Sınav Sayısı (X)

KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI. Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı Poisson Dağılımı

EME Sistem Simülasyonu. Girdi Analizi Prosedürü. Olasılık Çizgesi. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Dağılıma İyi Uyum Testleri Ders 10

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

BÖLÜM 7 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 1

EXCEL DE BENZETİM ÖRNEKLERİ BMÜ-422 BENZETİM VE MODELLEME

ÇIKTI ANALİZİ BENZETİM TÜRLERİ

RISK ANALIZI SINAVI WEB EKİM Kasko sigortasından çekilen beş hasarlı bir rassal örneklem aşağıdaki gibi verilmektedir:

İSTATİSTİK 2. Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI.

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

Girdi Analizi. 0 Veri toplama 0 Girdi sürecini temsil eden olasılık dağılımı belirleme. 0 Histogram 0 Q-Q grafikleri

Ankara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 1

BÖLÜM 14 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 3 (ORTALAMALARIN KARŞILAŞTIRILMASI)

SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:5 Rassal Değişken Üretimi

SİSTEM SİMULASYONU FİNAL ÇALIŞMA SORULARI-I

BİYOİSTATİSTİK Bazı Olasılık Dağılışları Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

DERS 8 BELIRSIZ TALEP DURUMUNDA STOK KONTROL. Zamanlama Kararları. Bir Seferlik Karar

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL

HİPOTEZ TESTLERİ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. Hipotez Testleri ENM317 Mühendislik İstatistiği Doç. Dr. Nihal ERGİNEL 2014

9/22/2014 EME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Giriş. Tek Kanallı Kuyruk Sistemi. Kuyruk Sistemlerinin Simulasyonu. Simulasyon Örnekleri Ders 2

BAZI ÖNEMLİ SÜREKLİ DEĞİŞKEN DAĞILIMLARI

ortalama ve ˆ ˆ, j 0,1,..., k

14 Ekim Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi

IİSTATIİSTIİK. Mustafa Sezer PEHLI VAN

İçindekiler. Ön Söz... xiii

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ

Merkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder.

EME 3117 SİSTEM SİMÜLASYONU. Rassal Sayı ve Rassal Değer. Üretimi. Rassal Sayı Üretimi

DERS 8 BELİRSİZ TALEP DURUMUNDA STOK KONTROL. Zamanlama Kararları. Bir Seferlik Karar

ÜNİTE 5 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

χ =1,61< χ χ =2,23< χ χ =42,9> χ χ =59,4> χ

BİYOİSTATİSTİK. Genel Uygulama 1. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

IE 303T Sistem Benzetimi L E C T U R E 6 : R A S S A L R A K A M Ü R E T I M I

İstatistik, genel olarak, rassal bir olayı (ya da deneyi) matematiksel olarak modellemek ve bu model yardımıyla, anakütlenin bilinmeyen karakteristik

ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI

Sürekli Rastsal Değişkenler

Transkript:

ENM 16 BENZETİM ÖDEV SETİ Ödev 1. Bir depo ve N adet müşteriden oluşan bir taşımacılık sisteminde araç depodan başlayıp bütün müşterileri teker teker ziyaret ederek depoya geri dönmektedir. Sistemdeki bütün düğümler (müşteriler ve depo) arasındaki taşımacılık süresi düzgün dağılıma sahip olup parametreleri [10,0] dir. Düğüm sayısını (N) öğrenci numaranızın son iki hanesi olarak kabul edip, depodan başlayan ve bütün müşterileri ziyaret eden rassal bir rota için; a) Rotanın beklenen uzunluğunu (aracın toplam kat ettiği mesafe) 1000 deneme yaparak tahmin ediniz b) Rota uzunluğunun N*1 ile N*19 arasında olma olasılığını 1000 denemeye dayalı olarak tahmin ediniz. Not: 1) Öğrenci numarasının son iki hanesi 10 dan küçük olanlar için N=N+10 kabul edilecektir ( 0 için N=+10=1). ) Rotalama Kuralı: Depodan itibaren sırasıyla tüm müşterilere uğranılacak ve tekrar depoya dönüş yapılacaktır. (yani, 0 depo olmak üzere rota 0, 1,,, N-1, N, 0 şeklinde olacaktır). Teslim Tarihi: 09.0.01

Ödev. Devresel gözden geçirmeli stok politikası uygulanan bir işletmede stoklanan bir ürünün stok düzeyi her günde bir gözden geçirilmektedir. Devre sonlarında stok düzeyini 11 br. e tamamlayacak kadar sipariş verilmektedir. Başlangıçta stok düzeyi br. ve karşılanmayan talep yoktur. Ürüne olan günlük talep Tablo 1 deki gibi dağılırken, tedarik süresi de Tablo deki gibi dağılmaktadır. Bu sistemin gün için el ile benzetimini yaparak a) gün için toplam stok miktarını b) gün için toplam karşılanamayan talep miktarını bulunuz. Not: 1. Olayları, aktiviteleri, sistemin durum değişkenlerini ve istenen hesaplamalar için gerek duyacağınız istatistikleri tanımlayınız.. Rassal sayı tabloları yukarıdan aşağıya doğru kullanılmalıdır. Tablo1- Günlük talebin dağılımı Günlük Olasılık Rassal Sayı Talep Aralığı Tablo-Tedarik Süresinin Dağılımı Tedarik Süresi Olasılık Rassal Sayı Aralığı 0 0.10 00-10 1 0.6 00-60 1 0. 11-0. 61-90 0. 6-70 0.1 91-100 0.1 71-91 0.09 9-100 Günlük talep için rassal sayılar 7 7 87 87 6 6 7 8 6 19 81 7 69 17 9 6 0 88 9 Tedarik süresi için rassal sayılar 0 98 8

Gün Başlangıç Stok Talep için RS Talep Devreden Stok Karşılanamayan Stok Sipariş Miktarı Tedarik için RS 1 1 0 - - - 1 1 0 - - - 1 1 1 1 Tedarik Süresi Teslim Tarihi: 16.0.01

Ödev. Belediye otobüs işletmesinin bakım onarım atölyesine otobüsler ortalaması saat olan üstel dağılıma uygun olarak gelmektedir. Aşağıdaki şekilde görüldüğü gibi bu atölyede 1 adet bakım istasyonu ve adet onarım istasyonu bulunmaktadır. Gelen her otobüsün öncelikle bakımı yapılmaktadır. Yapılan ön çalışmalar sonucunda bakımı yapılan otobüslerin %0 ının onarıma ihtiyacı olduğu görülmüştür. Onarım istasyonunda iki paralel özdeş servis vardır. Bakım işlemi ortalaması dakika olan üstel dağılıma, onarım işlemi ise ortalaması, saat olan üstel dağılıma uygundur. %60 Bakım %0 Onarım a) Sistemin durum değişkenlerini ve olayları tanımlayınız. b) Yukarıda açıklanan sistemin 16 saatlik benzetimini yapmak üzere bakım ve onarım istasyonlarında kuyrukta bekleyen otobüs sayısını bulan benzetim modelini ARENA ile oluşturunuz. Teslim Tarihi: 0.0.01

Ödev İçecek % %60 Standart Menü % Kasa %0 %10 Tatlı Şehirlerarası çalışan otobüs firmalarına hizmet eden dinlenme tesisinde bulunan bir yemekhanede tüm gün boyunca hizmet verilmektedir. Otobüsler dinlenme tesisine ortalaması 0dk, standart sapması dk olan normal dağılıma uygun olarak gelmekte ve her gelişte yemekhaneye gelen müşteri sayıları ortalaması 10 olan poisson dağılıma uymaktadır. Müşterilerin standart menü ve buna ek olarak içecek ve tatlı olmak üzere alternatifi vardır. Müşterilerin hepsi standart menü almaktadır. Gelen müşterilerin %10 u sadece standart menü alıp kasaya gitmektedir. Standart menü yanına kalan müşterilerin %0 ı tatlı, %60 ı içecek almaktadır. İçecek alan müşterilerin % i kasaya giderken, % i de tatlı kuyruğuna girmektedir. Standart menü, içecek bölümünde, tatlı bölümünde ve kasada servis zamanı normal dağılıma uygun olup parametreleri sırasıyla şu şekildedir (1.1, 0.), (0., 0.), (.1, 0.7), (1, 0.6). Yukarıda tanımlanan sistemin benzetim modelini ARENA ile oluşturarak, her biri 1 gün (10 dk) olan 10 deneme yaparak aşağıdaki istatistikleri toplayınız ve tablo halinde raporlayınız. a) Sistemde harcanan ortalama zaman, b) Standart menü, içecek, tatlı ve kasa bölümlerinin doluluk oranları, c) Standart menü, içecek, tatlı ve kasa bölümlerindeki kuyruklarında bekleyen müşteri sayıları, Teslim Tarihi: 1.0.01

Ödev. Hava saldırıları için, 8 adet 1. tip, adet. tip olmak üzere iki tip uçak kullanılmaktadır. Başlangıçta bütün uçaklar hava üssünde bulunmaktadır. Uçaklar ilk önce, hava üssünde bulunan pompa istasyonundan yakıt almaktadır. Pompa istasyonunda her biri aynı anda sadece bir uçağa servis verebilen iki pompa bulunmaktadır. Her iki tip uçak için dolum süreleri normal dağılıma uygun olup, sırasıyla ortalamaları 0 ve 0, standart sapmaları ise ve dakikadır. İstasyonda uçaklar ilk giren ilk çıkar prensibine göre işlem görmektedir. Yakıt tankı dolan bir uçak hedefe doğru uçuş yaparak bombayı bırakıp deposunda çok az bir yakıt ile hava üssüne geri dönmektedir. Hedefe uçuş süreleri. tip uçaklar için parametreleri 18 ve dakika,. tip uçaklar için parametreleri 0 ve 0 dakika olan düzgün dağılıma uygundur. Geri gelen uçaklar depolarını tekrar doldurmak üzere sıraya girmekte ve yeni bir uçuş yapmaktadır. Hava saldırısı sabah saatlerinde başlamakta ve 1 saat sürmektedir. Saldırının ilk 9 saatinde hedef %80 olasılıkla, son saatinde ise %60 olasılıkla vurulmaktadır. Ayrıca hedefi koruyan yer silah sistemi, uçakları bombayı bıraktıktan sonra fark edebilmekte ve %0 olasılıkla ile imha edebilmektedir. a) Hava saldırısının benzetim modelini ARENA ile oluşturunuz. 10 deneme yaparak aşağıdaki istatistikleri toplayınız. Yakıt istasyonu önünde bekleyen ortalama uçak sayısı, Pompanın kullanım oranı, Hedefi vuruş sayısı, Uçak tipine göre çevrim zamanı (uçağın hava üssünden ayrılışı ve geri dönüşü arasında geçen süre), Saldırıya devam eden uçak sayısı b) Alternatif sistem olarak, pompa istasyonu önünde bekleyen uçaklar için dolum süresi kısa olanlara öncelik tanınacak şekilde modeli düzenleyerek yukarıdaki verilen istatistikleri toplayınız. Teslim Tarihi: 0.0.01

Ödev 6: Aşağıda veri setlerinin hangi dağılımlara uyduğunu ARENA Input Analyzer, Microsoft Excel programı ya da ExpertFit yardımı ile belirleyin (sürekli dağılım için en az olasılık fonksiyon deneyiniz). İlgili grafik ve istatistiksel bilgileri (ortalama, varyans, değişim katsayısı, çarpıklık katsayısı) kullanarak sonuçları yorumlayınız. Kesikli Dağılım Sürekli Dağılım 0.7 0. 9.0. 6 8 19. 17. 7 0.67 0.81 9 18.0 7.06 8 17.1 18.19 7.89 1.9 17.88 18. 9 18.97.8 8 1.69 7.1 7 0 0.69 17.80 9.7 19.1 0 0 1.9.1 7.69 17.91 8 7.7.69 8 1 7.77 6.7 0..71 8 6.7 19.68 1 7 0.8 6.96 0 17.6 1.86 1.6. 9.86 6.7 1 1.78.90 9 0.66 17.8 9 9 17.79 19.6 Teslim Tarihi: 7.0.01

Ödev 7: a) Aşağıdaki fonksiyondan rassal değişken üreten algoritmayı ters dönüşüm tekniği kullanarak hazırlayınız. Algoritmayı C++ programlama dilinde kodlayarak 100 adet rassal değişken elde ediniz. 0 x 01.x 0. < x f(x) = 0. < x 7 01.x + 09. 7 < x 9 0 x > 9 b) Ortalaması μ=0 standart sapması σ= olan Normal dağılımdan rassal değişken üreten algoritmayı reddetme tekniği kullanarak hazırlayınız. Algoritmayı C++ programlama dilinde kodlayarak 100 adet rassal değişken elde ediniz. Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu: 1 e f(x) = σ π 0 (x μ ) σ x> 0 otherwise NOT: Reddetme tekniğini kullanırken fonksiyonun tepe noktasından bir doğru geçtiğini kabul ediniz. Fonksiyon üst sınırını.01 olarak kabul ediniz. Teslim Tarihi: 0.0.01