MONTE CARLO BENZETİMİ

Benzer belgeler
MONTE CARLO BENZETİMİ

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

Benzetim 13. Ders. Benzetim Paketleri ve Promodel e Giriş

BENZETİM. Prof.Dr.Berna Dengiz

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

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

SİSTEMİN PERFORMANS ÖLÇÜTLERİ

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

BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET MODELER

SİSTEM SİMÜLASYONU

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

EME 3105 SISTEM SIMÜLASYONU

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

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

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

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

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

EME 3105 SISTEM SIMÜLASYONU. Giriş. Arena Ortamı. Simulasyon Dilleri

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

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

SİMÜLASYON ÇEŞİTLERİ HAZIRLAYAN: ÖZLEM AYDIN

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

MONTE CARLO BENZETİMİNİN BİR KARAR PROBLEMİNE UYGULANMASI

ENM 316 BENZETİM ÖDEV SETİ

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

MODELLEME VE BENZETİM

CRYSTAL BALL Eğitimi

Yrd.Doç.Dr.Ceyda ŞEN-Üretimde Simülasyon ve Uygulamaları

Girişimcilikte Simülasyon: Eğitimcinin Eğitimi

1.58 arasındaki her bir değeri alabileceği için sürekli bir

Yazılım Mühendisliği 1

ProModel ile Modelleme. Benzetim 14. Ders

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: END 3616

C PROGRAMLAMA YRD.DOÇ.DR. BUKET DOĞAN PROGRAM - ALGORİTMA AKIŞ ŞEMASI

ÇIKTI ANALİZİ BENZETİM TÜRLERİ

MATLAB A GİRİŞ. EE-346 Hafta-1 Dr. Ayşe DEMİRHAN

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

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Yrd.Doç.Dr.Esra Tunç Görmüş. 1.Hafta

Rassal Değişken Üretimi

BİL1002 Bilgisayar Programlama PROF.DR.TOLGA ELBİR

Modelleme bir sanattan çok bir Bilim olarak tanımlanabilir. Bir model kurucu için en önemli karar model seçiminde ilişkileri belirlemektir.

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)

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

IE 303T Sistem Benzetimi

BLG 1306 Temel Bilgisayar Programlama

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

GALATASARAY ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA PROJELERİ MÜHENDİSLİK VE TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ ÖĞRETİM ÜYELERİ TARAFINDAN YÜRÜTÜLEN PROJELER ( )

Bilgisayar Programı Nedir?

VERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA (BTP104)

RASSAL SAYI ÜRETİLMESİ

SİMÜLASYON Hazırlayan: Özlem AYDIN

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

SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER

BEDEN EĞİTİMİ I: Haftalık ders 1 saattir (T-0 ) (U-l) (K-0).

Tesadüfi Değişken. w ( )

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

EME Sistem Simülasyonu. Giriş. Olasılık Dağılımı. Rassal Degiskenler

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

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

Matematik Ders Notları. Doç. Dr. Murat Donduran

Doç. Dr. Metin Özdemir Çukurova Üniversitesi

GENELLEŞTİRİLMİŞ KÜME ALGORİTMALARI Genelleştirilmiş küme günümüzde son derece popüler olan ve pek çok alanda uygulanabilir algoritmalar için

IE 303 SİSTEM BENZETİMİ

İstatistik ve Olasılık

SİSTEM SİMÜLASYONU

BENZETİM. Prof.Dr.Berna Dengiz. 1. Ders. Benzetim nedir? Amaçları Avantajı Dezavantajı Uygulama Alanları Sistem Sistemin Bileşenleri

MatLab. Mustafa Coşar

Okut. Yüksel YURTAY. İletişim : (264) Sayısal Analiz. Giriş.

Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 2) Can Akkan

NX Motion Simulation:

SİSTEM SİMÜLASYONU SİSTEM SİMULASYONU 1 SİMÜLASYON NEDİR? BENZETİMİN YERİ?

PROGRAMLAMA TEMELLERİ

İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ...

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,

SOLIDWORKS SIMULATION EĞİTİMİ

BİYOİSTATİSTİK Olasılıkta Temel Kavramlar Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

Laboratuvar 3. Yrd.Doç.Dr.Beyazıt Ocaktan. Elektronik Montaj ve Test Örneği

Bekleme Hattı Teorisi

AKARSULARDA KİRLENME KONTROLÜ İÇİN BİR DİNAMİK BENZETİM YAZILIMI

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

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

Son yıllarda bilgisayar teknolojisinin ilerlemesiyle ön plana çıktı.

2016 YILI AKTÜERLİK SINAVLARI: İSTATİSTİK OLASILIK

ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

Sinirsel Benzetim ve NSL. İlker Kalaycı 06, 2008

Programlama Dilleri 1. Ders 3: Rastgele sayı üretimi ve uygulamaları

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

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

LOGİSTİC DAĞILIM VE RANDOM SAYI ÜRETİMİ

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

OMNET Ağ Benzetim Yazılımı (Network Simulation Framework) BİL 372 Bilgisayar Ağları. GYTE - Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

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

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III


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

GALATASARAY ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA PROJELERİ MÜHENDİSLİK VE TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ ÖĞRETİM ÜYELERİ TARAFINDAN YÜRÜTÜLEN PROJELER ( )

İleri Yöneylem Araştırması Uygulamaları Tam Sayılı Programlama

Bil101 Bilgisayar Yazılımı I. M. Erdem ÇORAPÇIOĞLU Bilgisayar Yüksek Mühendisi

İÇİNDEKİLER. Bölüm 1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA GİRİŞ Temel Kavramlar Modeller Diğer Kavramlar 17 Değerlendirme Soruları 19

Transkript:

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 statik simülasyon modellerinde kullanılır. Bazı yazarlar Monte Carlo simülasyonunu, rassal sayı kullanımını içeren bir simülasyon olarak tanımlamaktadırlar. Burada kullanılan tanım ise daha kısıtlıdır. Yani, zamanın önemli bir rolünün olmadığı stokastik ve deterministik problemler için kullanılan bir simülasyon tekniğidir. Monte Carlo metodu ilk defa II. Dünya Savaşı sırasında atom bombasının geliştirilmesi ile ilgili problemlere uygulanmıştır. b = ÖRNEK: I g( x) dx integralini çözmek istiyoruz. a g(x) fonksiyonu, analitik çözümü olmayan bir fonksiyon olsun Bu deterministik problemin, Monte Carlo Benzetimi ile çözümünü inceleyelim. Yeni bir rassal değişken olarak Y tanımlansın. Y = ( b a) g( X ) a X b X, [a,b] aralığında düzgün dağılıma sahip bir rassal değişkendir.

Aranılan integralin değeri, Y nin beklenen değerine eşit çıktı. Buradan yararlanarak in değeri Monte Carlo benzetimi ile bulunabilir. b a dx x g ) ( n X g a b n Y Y Y E n i i n i i = = = = = 1 ) 1 ( ) ( ) ( ), ( ~, 2,..., 1 b a U X X X n rassal değişkenler.

ÖRNEK: π sayısının bulunması

ÖRNEK: Kenarları birim uzunlukta olan bir kare düşününüz. Bu kare içinde rassal seçilen A ve B noktaları olsun. A ve B arası d uzunluğundadır. d nin 0.8 den küçük olma olasılığı nedir? Monte Carlo tekniğiyle rassal olarak 1000 adet A ve B noktaları üreterek d nin 0.8 den küçük olma olasılığını bulunuz. Kullanacağınız yaklaşımı açıklayarak, akış şemasını çiziniz.

ÖRNEK: ~ (0,1) rassal değişkenler için; U i n N = min n : i= 1 U i > 1 N, toplamın 1 i geçtiği rassal sayıların sayısına eşittir. 1000 adet deneme yaparak E(N) i hesaplayan algoritma; K=Deneme sayısı K Top=Genel toplam Ni i= E( N) = 1 K N=toplamları 1 i geçen rassal sayı sayacı

GENEL AMAÇLI DİLLER- BENZETİM DİLLERİ Bir benzetim çalışmasında verilmesi gereken kararlardan birisi, uygun programlama dilinin seçilmesidir. BENZETİM DİLİ AVANTAJLARI: Programlama zamanı azalır. Modelin programlanmasında gerekli özelliklerin birçoğu benzetim dilinde mevcuttur. Değiştirilmesi kolaydır. Programlama hatasını bulmak kolaydır. Bu programlarda hata türleri belirlenmiş ve kodlanmıştır. Çoğu benzetim dili, programın çalışması sırasında dinamik depolama özelliğine sahiptir. Bu durum, özellikle büyük boyutlu problemlerin çalıştırılmasında önemlidir. Diğer taraftan, birçok benzetim modeli GENEL AMAÇLI DİLLER ile yazılır. AVANTAJLARI; Birçok analist, genel amaçlı dilleri bilmektedir. Ancak bu, benzetim dilleri için geçerli değildir. FORTRAN veya BASIC, hemen her bilgisayarda bulunabilir. Ancak, benzetim diline erişim bu kadar kolay değildir. Dilinin kullanılacağı bilgisayara göre (mainframe, micro computer) kodlamada düzeltmeler yapmak gerekebilir. Örneğin, GPSS. Genel amaçlı dillerle çok iyi yazılmış bir programın çalışma zamanı, benzetim dili kullanılarak yazılmış programın çalışma zamanından daha az olabilir. Ancak, günümüzde bilgisayar teknolojisindeki hızlı gelişimden dolayı bu faktörün önemi azalmıştır. Genel amaçlı diller, benzetim dillerine nazaran programlamada büyük esneklik sağlar. Örneğin, karmaşık hesaplamalar için benzetim dilleri uygun değildir.

BENZETİM YAZILIMLARININ SINIFLANDIRILMASI Benzetim yazılımları; diller (languages) ve benzeticiler (simulator) olmak üzere iki ayrı sınıfa ayrılır. DİLLER: Çeşitli uygulamalar için gerekli kodlama özelliklerine sahip olabilen, genel bir bilgisayar paketidir. Örneğin; SIMAN ve SLAM II, konveyörler ve otomatik yönlendirilen araçlar için üretim modüllerine sahiptir. Bir benzetim modelinin programlanmasında, kullanılan dilin modelleme yapısı kullanılır. Benzetim dillerinin en önemli özelliği; değişik tipteki sistemleri modelleme kabiliyetine sahip olmalarıdır. En büyük dezavantajı ise programlamayı yapabilecek bilgiye sahip olunmasını gerektirmesi ve karmaşık sistemlerin modellenmesinde kodlamanın ve programın doğruluğunun belirlenmesinin uzun zaman almasıdır. BENZETİCİLER: Belirli sistemleri benzetime alan bir bilgisayar paketidir. Kullanıldığında, modelin kodlamasına gerek kalmayabilir ya da çok az ihtiyaç duyulur. Üretim, bilgisayara ve haberleşme sistemlerinin belirli tipleri için piyasada çeşitli benzeticiler vardır. Bir sistemin benzetimi menüler ve grafikler yardımı ile gerçekleştirilir. Avantajları: Modelin kodlama zamanı, dile göre çok azdır. Çoğu benzetici kullanıldıkları sistemlerle ilgili özel modelleme yapısına sahiptir. Bu özellik, programlama bilgisine sahip olmayan kişiler için tercih sebebi olmaktadır. Dezavantajı: o Belirli sistemler kısıtlıdır. için geliştirildiklerinden dolayı kullanımları

BAZI BENZETİM DİLLERİ GPSS: General Purpose Simulation System SIMAN: SIMulation ANalysis (Pegden ve arkadaşları,1990) Cinema; SIMAN ın tüm özelliklerine sahip bir dildir. Aynı zamanda animasyon özelliği vardır. SIMSCRIPT II.5 SLAM II: Simulation Language for Alternative Modelling ( Pegden ve Pritsker, 1979) Üretim Uygulamaları için Geliştirilmiş Bazı Benzeticiler: AutoMod II ProModel SIMFACTORY II.5 WITNESS XCELL+ Bilgisayar Sistemleri NETWORK II.5 CACI COMNET II.5

BİR YAZILIMDAN NELER BEKLENİR? Bir benzetim paketinden istenilen özellikler 5 grupta toplanabilir. 1. Genel Özellikler: Esneklik Model gelişiminin kolaylığı Hız İzin verilen model genişliği; micro bilgisayarlar kullanıldığında önem kazanmaktadır. Bazı paketler için maksimum model genişliği 100 KB dan küçüktür. Farklı bilgisayarlarda kullanılabilirlik Kesikli ve sürekli benzetim için kullanılabilirlik 2. Animasyon: Bir simülasyon modelinin popülaritesinin artmasındaki önemli sebeplerden birisi animasyon kullanımının kolay olmasıdır. Animasyon ile, bir sistemin zaman içindeki değişimi grafiksel olarak görülebilir. Avantajları: Bir benzetim programının doğruluğunun kontrol edilebilir, Benzetim modelinin geçerli olmadığını gösterilebilir, Sistem için yeni prosedürlerin önerilebilir, Sistemin dinamik tavrının anlaşılabilir. o o o Dezavantajları: Animasyon, benzetim çıktısının istatistiksel analizinin yerini alamaz. Kısa bir zaman animasyona bakarak, sistemin çok iyi tanımlandığı sonucuna varılamaz. Bir benzetim modelinin modellenme zamanını artırır ve animasyon özelliğine sahip benzetim paketleri pahalıdır.

3. İstatistiksel Kabiliyetler: Gerçek sistemler rassal özelliklere sahip olduğundan, bu sistemlerin benzetime tabi tutulduğu bir benzetim paketi de gerekli istatistiksel özelliklere sahip olmalıdır. Örneğin; standart dağılımlar pakette bulunmalıdır. Modelin otomatik olarak bağımsız tekrarlamaları, farklı başlangıç değerleri kullanarak yapılabilmelidir. 4.Müşterinin Desteklenmesi: Paketin kullanımında ortaya çıkan problemlerde, satıcı firmanın kullanıcıya gerekli yardımı yapmasıdır. 5.Çıktı Raporları: Paket, modelin performans ölçütleri ile ilgili istatistikleri (doluluk oranı, kuyruk genişliği, bekleme ve çıktı gibi) için standart raporları kullanıcıya verebilmelidir.