Бейсианска симулация на дискретни събития — Моделиране на стохастични процеси, информирано от апостериорни разпределения
Бейсианската симулация на дискретни събития (BDES) интегрира бейсиански статистически изводи с дискретно-събитийна симулация. Априорните убеждения относно параметрите на системата — като коефициенти на обслужване, времена на пристигане или вероятности за отказ — се актуализират с наблюдавани данни чрез теоремата на Бейс, а произтичащите апостериорни разпределения директно управляват симулационния механизъм. Това свързване позволява на моделистите да разпространяват както алеаторна, така и епистемична несигурност чрез модели на процеси, задвижвани от събития.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Onggo, B. S., & Kunc, M. (2016). Combining discrete-event simulation and Bayesian updating for incorporating evidence from real-world data. Journal of Simulation, 10(1), 1-12. link ↗
- Pidd, M. (2004). Computer Simulation in Management Science (5th ed.). Wiley. ISBN: 9780470092781
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Discrete-Event Simulation — Posterior-informed stochastic process modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/simulation/bayesian-discrete-event-simulation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Агентно-базирана дискретно-събитийна симулацияСимулационно моделиране↔ compare
- Байесовско моделиране, базирано на агентиСимулационно моделиране↔ compare
- Байесов Марковски МоделСимулационно моделиране↔ compare
- Дискретно-събитийна симулация (DES)Симулационно моделиране↔ compare
- Монте Карло симулацияВземане на решения↔ compare
- Стохастична симулация по метода на дискретните събитияСимулационно моделиране↔ compare
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →