ScholarGate
دستیار

مقایسهٔ روش‌ها

روش‌های انتخابی خود را کنار هم مرور کنید؛ ردیف‌های متفاوت برجسته شده‌اند.

شبیه‌سازی صف‌بندی مبتنی بر عامل×شبیه‌سازی مونت کارلو×
حوزهشبیه‌سازیتصمیم‌گیری
خانوادهProcess / pipelineMCDM
سال پیدایش2000s1949
پدیدآورMacal, C. M. & North, M. J. (hybrid formalization); queueing theory rooted in Erlang (1909)Metropolis, N., Ulam, S.
نوعHybrid simulation — agent-based + queueingRobustness wrapper — Monte Carlo uncertainty propagation
منبع بنیادینMacal, 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 ↗
نام‌های دیگرAB-QS, Agent-Based Queue Simulation, ABM Queueing, Agent Queue Simulation
مرتبط50
خلاصهAgent-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.
ScholarGateمجموعه‌داده
  1. v1
  2. 2 منابع
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 منابع
  3. PUBLISHED

رفتن به جست‌وجو دریافت اسلایدها

ScholarGateمقایسهٔ روش‌ها: Agent-based queueing simulation · MONTE-CARLO-SIMULATION. بازیابی‌شده در 2026-06-15 از https://scholargate.app/fa/compare