IE 303 SİSTEM BENZETİMİ

Benzer belgeler
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

IE 303T Sistem Benzetimi

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

IE 303T Sistem Benzetimi

Sürekli Rastsal Değişkenler

IE 303T Sistem Benzetimi DERS 4 : O L A S I L I K T E K R A R

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

Dr. Mehmet AKSARAYLI

Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 2) Can Akkan

ENM-3105 Sistem Simulasyonu Kısa Sınav 1

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

Girişimcilikte Simülasyon: Eğitimcinin Eğitimi

ENM 316 BENZETİM ÖDEV SETİ

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

MONTE CARLO BENZETİMİ

KESİKLİ OLAY SİMÜLASYONU

YAPI İŞLETMESİ VE ŞANTİYE TEKNİĞİ 11 MONTE CARLO SİMÜLASYONU İLE İNŞAAT PROJELERİNDE SÜRE PLANLAMASI

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

ÇIKTI ANALİZİ BENZETİM TÜRLERİ

13. Olasılık Dağılımlar

ENM 316 BENZETİM ÖDEV SETİ

ARALIK TAHMİNİ (INTERVAL ESTIMATION):

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ.DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:2 Simülasyon Örnekleri

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

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

RASSAL SAYI ÜRETİLMESİ

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

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

9/28/2016 EME 3117 SİSTEM SİMÜLASYONU. Giriş. Tek Kanallı Kuyruk Sistemi. Kuyruk Sistemlerinin Simulasyonu. Simulasyon Örnekleri Ders 2

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

Rassal Değişken Üretimi

KLÜ İİBF-İŞLETME * KANTİTATİF KARAR VERME TEKNİKLERİ

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

SÜREKLİ DÜZGÜN DAĞILIM

4. HİSTOGRAM. Tolerans Aralığı. Değişim Aralığı HEDEF. Üst Spesifikasyon Limiti. Alt Spesifikasyon Limiti

EME Sistem Simülasyonu. Giriş. Olasılık Dağılımı. Rassal Degiskenler

Eme Sistem simülasyonu. Giriş. Simulasyonun Kullanım Alanları (Devam) Simulasyonun Kullanım Alanları. Sistem Simülasyonuna Giriş

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

ENM 316 Arena Uygulama Dersi Mayıs 2015

1.58 arasındaki her bir değeri alabileceği için sürekli bir

EME 3105 Giriş SISTEM SIMÜLASYONU Sistem Simülasyonuna Giriş Simülasyon Ders 1 Simülasyon, Yrd.Doç.Dr.Beyazıt Ocaktan

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI-II Hafta 14

ProModel ile Modelleme. Benzetim 14. Ders

Matematik Ders Notları. Doç. Dr. Murat Donduran

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)

EME Sistem Simülasyonu. Giriş. Ertelenmiş Talep (Backorder) / Kayıp Satış (Lost Sales) Sürekli / Periyodik Gözden Geçirme

İstatistik ve Olasılık

SİSTEM SİMULASYONU FİNAL ÇALIŞMA SORULARI-I

EME 3117 SİSTEM SİMULASYONU

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,

SAĞLIK TEKNOLOJİ DEĞERLENDİRME (STD) İÇİN MODELLEME VE BENZETİM. Dr. Murat Günal

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

Hipotez Testi ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Ders 4 Minitab da İstatiksel Çıkarım-I. Hipotez Testi. Hipotez Testi

EXCEL DE BENZETİM ÖRNEKLERİ BMÜ-422 BENZETİM VE MODELLEME

EME SISTEM SİMÜLASYONU. Giriş. Ertelenmiş Talep (Backorder) / Kayıp Satış (Lost Sales) Sürekli / Periyodik Gözden Geçirme

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

İSTATİSTİĞE GİRİŞ VE OLASILIK

BENZETİM. Prof.Dr.Berna Dengiz

SİMÜLASYON ÇEŞİTLERİ HAZIRLAYAN: ÖZLEM AYDIN

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

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

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

İstatistik ve Olasılık

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

Depo-Stok Yönetimi İçin Bilgi Sistemi, Malzeme İzleme

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

ENM 316 BENZETİM GİRİŞ DERS 1 GİRİŞ GİRİŞ. Zaman içerisinde değişiklik gösteren bir sistemin tavrı, geliştirilen bir benzetim modeli ile incelenir.

ENM 316 BENZETİM DERS 1 GİRİŞ. Benzetim, karmaşık sistemlerin tasarımı ve analizinde kullanılan en güçlü analiz araçlarından birisidir.

Rasgele Sayı Üretme. Rasgele Sayıların Özellikleri. İki önemli istaiksel özelliği var :

Planlama Seviyelerine Bir Bakış

Merkezi Limit Teoremi

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

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

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

EME 3105 SISTEM SIMÜLASYONU

SİMULASYON MODELLEME VE ANALİZ. Giriş. Arena Ortamı. Simulasyon Dilleri HAFTA 2. Yrd.Doç.Dr.Beyazıt Ocaktan

EME 3117 SİSTEM SİMÜLASYONU. Üçgensel Dağılım. Sürekli Düzgün Dağılım. Sürekli Rassal Değişkenlerin Modellemesinde Kullanılan Dağılımlar

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

Envanter Politikası Belirlemede Benzetim Uygulaması

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

Ders Kodu Dersin Adı Yarıyıl Teori Uygulama Lab Kredisi AKTS IND 621 Stokastik Süreçler

ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ

ISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI

Güvenlik Stoğu... Hesaplanması ve Kullanımı

Verilerin Düzenlenmesi

SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER

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

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

İstatistik ve Olasılık

3/6/2013. Ders 6: Kesikli Olasılık Dağılımları

Ders 6: Kesikli Olasılık Dağılımları

İSTATİSTİK EXCEL UYGULAMA

9/14/2016 EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Giriş. (Devam) Simulasyonun Kullanım Alanları. Sistem Simülasyonuna Giriş. Hafta 1. Yrd.Doç.Dr.

Sürelerine Göre Tahmin Tipleri

SÜREKSİZ(DISCRETE) OLASILIK DAĞILIMLARI

Rasgele Sayıların Özellikleri

Ders 5: Kesikli Olasılık Dağılımları

Ders 5: Kesikli Olasılık Dağılımları

"Farklı?-Evrensel Dünyada Kendi Kimliğimizi Oluşturma" İsimli Comenius Projesi Kapsamında Yapılan Anket Çalışma Sonuçları.

Transkript:

IE 303 SİSTEM BENZETİMİ DERS 2 : S I M U L A S Y O N Ö R N E K L E R I...making simulations of what you're going to build is tremendously useful if you can get feedback from them that will tell you where you've gone wrong and what you can do about it, C. Alexander

İÇERİK Rassallığın Simulasyonu Yazı-Tura Simulasyonu Excel de Envanter Simulasyonu

Number of People Geçen Ders Sistem sınırı, sistem çevresi, algoritma, ve sistemin temel bileşenlerini inceledik: Obje: Özellik: Durum: 2 gişeli banka şubesi örneği Eğer gelişler ve servis zamanları ve müşterilerin hangi kuyruğu seçeceği biliniyorsa, sistemin yapay bir tarihçesini yaratabiliriz. Ama bu bilgileri bilmiyoruz, öyleyse... 0 4 3 2 1 Teller#1 9.00 9.05 9.10 9.15 9.20 9.25 9.30 9.35 9.40 SP1 SP2 SP3 SP4 SP5 SP6 SP7 SP8 SP9 SP10

Rassallığın Simulasyonu Sistemin bilinmeyen özellikleri modellerdeki rassal değişkenler ile değerlendirilir, e.g. Müşteri gelişleri, servis zamanları, yazı-tura deneyinin sonuçları. Bakkal örneğinde bir sayı dizisi kullanarak rassal geliş ve servis zamanları ürettik. Benzer bir şekilde rassal rakamları kullanarak sistemlerdeki rassallığı simule ediyoruz.

Rassallığın Simulasyonu Rassal rakamlarda iki önemli özelliğin bulunması gerekir: Rakamlar [0,1] aralığında uniform (eşit) dağılmış olmalı Ardarda gelen rakamlar istatistiksel olarak birbirinden bağımsız olmalı.

Rassallığın Simulasyonu Eşit Dağılım (Uniformity) 10000 simule edilmiş [0,1] aralığındaki rassal rakam. Uniform demek:

Rassallığın Simulasyonu İstatistiksel Bağımsızlık Eğer 10000 rassal rakam bir kalıp (veya desen) izlese ne olurdu? İkinci grafikte verilen rassal rakamlar eşit dağıımlıdır diyebilir miyiz? Rassal rakamlar önceki değerlerinden istatistiksel olarak bağımsız olmalıdır. İstatistiksel bağımsızlık, önceki değerlerin gelecekteki değerleri tahmin etmek için kullanılamaz olması demektir.

Rassallığın Simulasyonu Histogram nedir??? Örneklem boyutu sonsuza gittikçe (N -> ) histogram teorik dağılıma yaklaşır. Excel de rassal rakamları biz RAND() ile elde ediyoruz...

Rassallığın Simulasyonu Her simulasyon çalışmasının başında geliştirici aşağıdaki öğeleri net bir biçimde tanımlamalıdır: girdiler ( rassal değişken ve dağılımlar), olaylar, Siste durumu, Model çıktıları (sistem performans ölçütleri). Bunun yanında simulasyon tablosu dizayn edilmelidir. Simulasyon tablosu, modellenen olayların yapısı ve akışı hakkında yardımcı olur. Her bir kolonda bir olay, rassal değişken, durum değişkeni veya model çıktısı bulunmalıdır.

Yazı-Tura Oyunu Charlie 100 kere para atar: Sonuçta Tura: Tom -> Harry $1 Yazı: Tom <- Harry $1 Muhtemel sorular: Harry veya Tom ne kadar sıklıkta oyunda öne geçer? Oyunun sonunda Harry nin kazanma olasılığı nedir?

Yazı-Tura Oyunu Nasıl Simule Edelim: 100 rassal rakam üretin bir kolonda (Kolon A) Rassal rakamları yazı-tura oyununun sonuçlarına aşağıdaki formülü kullanarak dönüştürün: =If(Ax<0.5, H, T ) for the cell Bx, x=1,2,3,... C kolonunda Harry nin kazancını her bir yazı-tura deneyi için hesaplayın Bu simulasyonu bir çok kez tekrarlayın ve 100 yazı-tura için toplam kazancı hesaplayın. Bu tarifi beraber uygulayalım...

Yazı-Tura Oyunu Deney# Rand. Yazı- Tura Harry'nin Kazancı 1 0.266959 T 1 2 0.709649 Y 0 3 0.959649 Y -1 4 0.429037 T 0 5 0.235177 T 1 6 0.518273 Y 0 7 0.783652 Y -1 8 0.894311 Y -2 9 0.137429 T -1 10 0.462031 T 0 11 0.669757 Y -1 12 0.667056 Y -2 13 0.813984 Y -3 14 0.976344 Y -4 15 0.934739 Y -5 C2 hücresinin formülü: =IF(B2<0.5,"H","T")

Harry's Winnings 1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96 Harry's Winnings 1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96 Yazı-Tura Oyunu Harry nin 11 kez oyunda önde... Bu benzetimi 20 kere yaparsak 4 2 30 25 20 0-2 15 10 5-4 -6-8 -10 0-5 -10-15 -20-25

Envanter Simulasyonu Simulasyon envanter yönetimi problemlerinde yaygın bir biçimde kullanılmaktadır: Talep bilinmezdir. Çoğu zaman değişken rassal terminler vardır. Yok-satmalar istenmeyen sonuçlar doğurmaktadır. Örnekler: Gazeteci, bakkal, uçak bakımı...

Envanter Simulasyonu Periyodik Değerlendirmeli Sistemler: Envanter sayımı periyodik yapılmakta dır. Süreklie Değerlendirmeli Sistemler: Envanter sayımı sürekli olarak yapılır... Her bir siparişte stok seviyesi M e kadar yükseltilir. Elde kalan envantere ne olacağı ve müşterinin yok satmalara tepkisi sistemin modellenmesi için oldukça önemlidir. Çıktı Ölçütleri: Toplam Kar Toplam Maliyet Yok satma maliyeti Hurda maliyeti

Envanter Simulasyonu Envanter sistemleri aşağıdaki girdileri kullanır: Talep dağılımı Termin süresi (ve dağılımı) Satın alma maliyeti Satış fiyatı Sabıt sipariş maliyeti Elde tutma ve yok satma maliyeti Envanter sistemleri aşağıdaki parameterleri kullanır: Maksimum envanter seviyesi Değerlendirme periyodu Sipariş miktar Termin zamanı

Envanter Simulasyonu Bir gazete bayiini ele alalım. Termin süresi 0. Satın alma maliyeti= 0.33 Satış fiyatı=0.5 Hurda değeri= 0.05 Gün tipi dağılımı İyi 0.35 Orta 0.45 Zayıf 0.2 Talebin farklı gün tipleri için dağılımı: Demand İyi Orta Zayıf 40 0.05 0.1 0.5 50 0.05 0.4 0.3 60 0.15 0.3 0.15 70 0.4 0.1 0.05 80 0.35 0.1 0 Bunu Excel de nasıl simule ederiz?

Envanter Simulasyonu Excelde sistemi benzetmek için: Rassal rakam üret Talebi hesapla Gelir hesapla Toplam maliyet hesapla Günlük ve aylık kar hesapla 15 10 5 0-5 -10 Günlük Kar 1 6 11 16 21 26 Replikasyon-1 Ort. Günlük Kar-0.961 Ortalama Toplam Kar= -28.3 15 Günlük Kar (10 Replik.) 10 5 0-5 1 6 11 16 21 26-10

Inventory Management Simulation 150 100 50 0-50 Aylık Toplam Kar (500 Replik.) 0 100 200 300 400 500 Ort.=16.56 Std. Sapma=35.43 Bu bilgi yeterli mi?? -100-150 140 120 100 80 60 40 20 0 Aylık Profit Histogramı -100-80 -60-40 -20 0 20 40 60 80 100 Histogram aylık karın dağılımını özetler Gazete bayiinin karlılığı hakkında ne söylenebilir??

Fırın Simulasyonu Bir fırıncı her gün ne kadar poğaça pişirmesi gerektiğini hesaplamaya çalışmaktadır. Her gün fırına gelen poğaça müşterilerinin dağılımı aşağıda verilmiştir: Müşteri Sayısı 8 10 12 15 Olasılık 0.35 0.3 0.25 0.1 Her müşterinin aldığı poğaça sayısının dağılımı ise şu şekildedir: Müşteri Başı Poğaça 1 2 3 4 Olasılık 0.4 0.3 0.2 0.1 Poğaçaların 10 tanesini 8.40$ iken maliyeti 5.80$. Satılmayan her poğaça gün sonunda süpermarkette yarı fiyatına satımaltadır. 5 günlük simulasyona dayanarak günde kaç poğaça üretmesi gerektiğini bulun...

Ders 2 Sonu Sonraki Ders: Chapter 3: General Principles of Simulation