为什么使用离散事件仿真?|理解离散事件仿真,第2部分
从系列:理解离散事件仿真
学习离散事件仿真可以帮助您解决调度问题,资源分配,在MATLAB和容量计划®技术通过将坎贝尔说。一些过程很好地离散事件仿真由于其事件驱动的特性。在选择尚不明朗的情况下,可以采用离散事件方法由于它提供了一个连续的动力学仿真计算优势。不过,最终采用取决于你试图解决的问题。在这个视频中,您将了解什么级别的细节需要在离散事件仿真建模,模型和什么层次的细节是很重要的。
离散事件动态系统的仿真分析了行为近似瞬时事件序列。让我们看看为什么他们如此强大对于某些应用程序,以及为什么你可能会比其他仿真技术中使用它们。一些过程很好地离散事件仿真由于其事件驱动的特性。在选择尚不明朗的情况下,可以采用离散事件方法由于它提供了一个连续的动力学仿真计算优势。不过,最终采用将取决于你试图解决什么问题。离散事件仿真通常被用来回答问题有关调度、资源分配和容量规划。
统计学家乔治·e·p·盒写道:“所有模型都是错的,但有些是有用的。”Understanding the purpose of your simulation dictates how you approximate the system. In many cases, discrete-event simulation is a straightforward way to model the problem and acquire the desired data. For example, if your task is to understand how the number of cashiers impacts line lengths at a grocery store, you probably wouldn’t worry about simulating every bar code swipe. If you want to predict bit drop rates in a data network, you likely don’t care about the voltage across every single transistor. It’s these kinds of applications, when questions such as resource management are at play, that low-level details become irrelevant and discrete-event simulations become useful. Let’s take a closer look.
考虑模拟飞机的飞行的任务。一种方法将是一个trajectory-based仿真模型的努力跟踪飞机的位置。你可以运行这个模拟任何时间点和精确知道车辆的历史纬度,经度,并通过所有阶段的飞行高度。
但也许我们不关心的只是一架飞机。也许我们要模拟整个舰队的飞机之间的数十个机场在许多国家。我们模拟的原因是我们想要了解一个地区的天气和空中交通延误全球舰队性能的影响。如果这是我们的目标,唯一相关的信息是飞机在做什么,他们在什么区域。计算纬度、经度和海拔高度的每一个飞机在每个时间点计算浪费。我们不需要所有的数据我们寻求答案。
所以,让我们只跟踪飞行阶段的飞机。建模以这种方式使我们能够使用一个离散事件仿真,事件是飞行的阶段之间的转换。时间在每一个阶段代表了服务器,和队列代表地面延误和控股模式。通过简化,设计工程师的努力开发模型可以大大减少。另外,仿真的计算开销大幅减少,因为只有计算执行更新为每架飞机飞行阶段。这意味着我们可以运行更多的模拟,给我们提供一个更全面的系统在不同的场景。和这些模拟的东西可以教我们吗?我们可以使用仿真结果来识别瓶颈在我们的流程,描述死锁条件,明确整个系统的延迟。这个信息使我们能够作出明智决定优化飞机舰队的性能,我们选择调查或其他系统。
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