Process / pipelineSimulation / optimization

Προσομοίωση Διακριτών Γεγονότων με Μπεϋζιανή Προσέγγιση — Μοντελοποίηση στοχαστικών διαδικασιών με ενημερωμένες εκ των υστέρων κατανομές

Η Προσομοίωση Διακριτών Γεγονότων με Μπεϋζιανή Προσέγγιση (Bayesian Discrete-Event Simulation - BDES) ενσωματώνει τη Μπεϋζιανή στατιστική συμπερασματολογία με την προσομοίωση διακριτών γεγονότων. Οι εκ των προτέρων πεποιθήσεις σχετικά με τις παραμέτρους του συστήματος — όπως οι ρυθμοί εξυπηρέτησης, οι χρόνοι άφιξης ή οι πιθανότητες αστοχίας — ενημερώνονται με παρατηρούμενα δεδομένα μέσω του θεωρήματος του Bayes, και οι προκύπτουσες εκ των υστέρων κατανομές οδηγούν απευθείας τη μηχανή προσομοίωσης. Αυτή η σύζευξη επιτρέπει στους μοντελιστές να διαδώσουν τόσο την αλεατορική όσο και την επιστημική αβεβαιότητα μέσω μοντέλων διαδικασιών που καθοδηγούνται από γεγονότα.

Άνοιγμα στο MethodMindΣύντομαΒίντεοΣύντομαDownload slides

Διαβάστε ολόκληρη τη μέθοδο

Μόνο για μέλη

Συνδεθείτε με δωρεάν λογαριασμό για να διαβάσετε αυτή την ενότητα.

Σύνδεση

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Πηγές

  1. 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
  2. Pidd, M. (2004). Computer Simulation in Management Science (5th ed.). Wiley. ISBN: 9780470092781

Πώς να παραπέμψετε σε αυτή τη σελίδα

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Discrete-Event Simulation — Posterior-informed stochastic process modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/el/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.

Compare side by side
ScholarGateBayesian Discrete-Event Simulation (Bayesian Discrete-Event Simulation — Posterior-informed stochastic process modeling). Ανακτήθηκε στις 2026-06-15 από https://scholargate.app/el/simulation/bayesian-discrete-event-simulation · Σύνολο δεδομένων: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026