Стохастическое дискретно-событийное моделирование — Вероятностное моделирование систем, управляемых событиями
Стохастическое дискретно-событийное моделирование (Stochastic DES) моделирует сложные системы, продвигая имитируемое время от одного дискретного события к следующему, используя длительности событий и интервалы между прибытиями, взятые из подобранных вероятностных распределений. Это стандартный метод для анализа очередей, производственных линий, медицинских процессов и логистических сетей в условиях неопределенности, позволяющий получать выходные статистические данные с доверительными интервалами.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+3 more
Источники
- Banks, J., Carson, J. S., Nelson, B. L., & Nicol, D. M. (2010). Discrete-Event System Simulation (5th ed.). Prentice Hall. ISBN: 9780136062127
- Law, A. M. (2015). Simulation Modeling and Analysis (5th ed.). McGraw-Hill Education. ISBN: 9780073401324
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Discrete-Event Simulation (Stochastic DES). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/simulation/stochastic-discrete-event-simulation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Агентное моделирование (АМ)Имитационное моделирование↔ compare
- Имитационное моделирование дискретных событий (DES)Имитационное моделирование↔ compare
- Модель МарковаИмитационное моделирование↔ compare
- Метод Монте-КарлоПринятие решений↔ compare
- Имитационное моделирование систем массового обслуживанияИмитационное моделирование↔ compare
- Стохастическая системная динамикаИмитационное моделирование↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →