Робастное дискретно-событийное моделирование — устойчивое к неопределенности стохастическое событийно-ориентированное моделирование
Робастное дискретно-событийное моделирование (Robust DES) — это методология имитационного моделирования, которая расширяет классическое дискретно-событийное моделирование за счет явного включения неопределенности в параметры модели (такие как интервалы между прибытиями, продолжительность обслуживания и пропускная способность ресурсов) и оценки производительности системы в условиях наихудшего случая или наборов распределенческой неопределенности, а не только на основе точечных оценок. Оно широко применяется в производстве, здравоохранении, логистике и системах цепочек поставок, где неверная спецификация параметров или изменчивость реального мира могут привести к ошибочным выводам моделирования.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- Banks, J., Carson, J. S., Nelson, B. L., & Nicol, D. M. (2010). Discrete-Event System Simulation (5th ed.). Prentice Hall. ISBN: 9780136062127
- Discrete-event simulation. Wikipedia. link ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Discrete-Event Simulation — uncertainty-resilient stochastic event-driven modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/simulation/robust-discrete-event-simulation
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Имитационное моделирование дискретных событий (DES)Имитационное моделирование↔ сравнить
- Метод Монте-КарлоПринятие решений↔ сравнить
- Робастная модель МарковаИмитационное моделирование↔ сравнить
- Робастный сценарный анализИмитационное моделирование↔ сравнить
- Робастный анализ чувствительностиИмитационное моделирование↔ сравнить
- Стохастическое дискретно-событийное моделированиеИмитационное моделирование↔ сравнить
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →