เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การจำลองเหตุการณ์ไม่ต่อเนื่องแบบสุ่ม× | การจำลองแบบมอนติคาร์โล× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา≠ | การจำลอง | การตัดสินใจ |
| ตระกูล≠ | Process / pipeline | MCDM |
| ปีกำเนิด≠ | 1960s–1970s | 1949 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Banks, Carson, Nelson, Nicol; Law, A. M. | Metropolis, N., Ulam, S. |
| ประเภท≠ | Stochastic simulation model | Robustness wrapper — Monte Carlo uncertainty propagation |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Banks, J., Carson, J. S., Nelson, B. L., & Nicol, D. M. (2010). Discrete-Event System Simulation (5th ed.). Prentice Hall. ISBN: 9780136062127 | Metropolis, N., Ulam, S. (1949). The Monte Carlo method. Journal of the American Statistical Association DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น≠ | Stochastic DES, SDES, Probabilistic DES, Monte Carlo DES | — |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 6 | 0 |
| สรุป≠ | Stochastic 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. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|