ScholarGate
Βοηθός

Σύγκριση μεθόδων

Εξετάστε τις επιλεγμένες μεθόδους δίπλα-δίπλα· οι γραμμές που διαφέρουν επισημαίνονται.

Προσομοίωση Ουρών Βασισμένη σε Πράκτορες×Προσομοίωση Monte Carlo×
ΠεδίοΠροσομοίωσηΛήψη Αποφάσεων
ΟικογένειαProcess / pipelineMCDM
Έτος προέλευσης2000s1949
ΔημιουργόςMacal, C. M. & North, M. J. (hybrid formalization); queueing theory rooted in Erlang (1909)Metropolis, N., Ulam, S.
ΤύποςHybrid simulation — agent-based + queueingRobustness wrapper — Monte Carlo uncertainty propagation
Θεμελιώδης πηγήMacal, C. M., & North, M. J. (2010). Tutorial on agent-based modelling and simulation. Journal of Simulation, 4(3), 151–162. DOI ↗Metropolis, N., Ulam, S. (1949). The Monte Carlo method. Journal of the American Statistical Association DOI ↗
Εναλλακτικές ονομασίεςAB-QS, Agent-Based Queue Simulation, ABM Queueing, Agent Queue Simulation
Συναφείς50
ΣύνοψηAgent-Based Queueing Simulation (AB-QS) combines agent-based modeling with queueing theory to simulate systems where autonomous, decision-making entities interact through waiting lines and service points. Each entity (patient, customer, job) is modeled as an independent agent with its own state and behavioral rules, enabling richer, more realistic dynamics than classical queueing models alone.MONTE-CARLO-SIMULATION (Monte Carlo Simulation — Stochastic uncertainty propagation through MCDM model) is a ranking multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Metropolis, N., Ulam, S. in 1949. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result.
ScholarGateΣύνολο δεδομένων
  1. v1
  2. 2 Πηγές
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 Πηγές
  3. PUBLISHED

Μετάβαση στην αναζήτηση Λήψη διαφανειών

ScholarGateΣύγκριση μεθόδων: Agent-based queueing simulation · MONTE-CARLO-SIMULATION. Ανακτήθηκε στις 2026-06-15 από https://scholargate.app/el/compare