Process / pipelineSimulation / optimization
베이즈 이산 사건 시뮬레이션 — 사후 분포 기반 확률 과정 모델링
베이즈 이산 사건 시뮬레이션(BDES)은 베이즈 통계 추론과 이산 사건 시뮬레이션을 통합합니다. 서비스율, 도착 시간, 고장 확률과 같은 시스템 매개변수에 대한 사전 믿음은 베이즈 정리를 통해 관찰된 데이터로 업데이트되며, 결과적인 사후 분포는 시뮬레이션 엔진을 직접 구동합니다. 이 결합을 통해 모델러는 사건 기반 프로세스 모델을 통해 우연적 불확실성과 인식적 불확실성을 모두 전파할 수 있습니다.
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출처
- 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
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Discrete-Event Simulation — Posterior-informed stochastic process modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/simulation/bayesian-discrete-event-simulation
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