ScholarGate
دستیار

مقایسهٔ روش‌ها

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

شبیه‌سازی رویداد گسسته تصادفی×شبیه‌سازی مونت کارلو×
حوزهشبیه‌سازیتصمیم‌گیری
خانوادهProcess / pipelineMCDM
سال پیدایش1960s–1970s1949
پدیدآورBanks, Carson, Nelson, Nicol; Law, A. M.Metropolis, N., Ulam, S.
نوعStochastic simulation modelRobustness wrapper — Monte Carlo uncertainty propagation
منبع بنیادینBanks, J., Carson, J. S., Nelson, B. L., & Nicol, D. M. (2010). Discrete-Event System Simulation (5th ed.). Prentice Hall. ISBN: 9780136062127Metropolis, N., Ulam, S. (1949). The Monte Carlo method. Journal of the American Statistical Association DOI ↗
نام‌های دیگرStochastic DES, SDES, Probabilistic DES, Monte Carlo DES
مرتبط60
خلاصهStochastic Discrete-Event Simulation (Stochastic DES) models complex systems by advancing simulated time from one discrete event to the next, drawing event durations and inter-arrival times from fitted probability distributions. It is the standard technique for analyzing queues, manufacturing lines, healthcare pathways, and logistics networks under uncertainty, producing output statistics with confidence intervals.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: Stochastic Discrete-Event Simulation · MONTE-CARLO-SIMULATION. بازیابی‌شده در 2026-06-18 از https://scholargate.app/fa/compare