Process / pipelineSimulation / optimization
ベイズ離散事象シミュレーション — 事後分布に基づく確率過程モデリング
ベイズ離散事象シミュレーション (BDES) は、ベイズ統計的推論と離散事象シミュレーションを統合する手法です。サービス率、到着時間、故障確率などのシステムパラメータに関する事前信念は、ベイズの定理を介して観測データで更新され、結果として得られる事後分布がシミュレーションエンジンを直接駆動します。この結合により、モデラーは偶然的不確実性と認識論的不確実性の両方を、イベント駆動型プロセスモデルを通じて伝播させることができます。
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出典
- 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
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Discrete-Event Simulation — Posterior-informed stochastic process modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/simulation/bayesian-discrete-event-simulation
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