การจำลองเหตุการณ์ไม่ต่อเนื่องแบบสุ่ม — การสร้างแบบจำลองเชิงความน่าจะเป็นของระบบที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์
การจำลองเหตุการณ์ไม่ต่อเนื่องแบบสุ่ม (Stochastic DES) จำลองระบบที่ซับซ้อนโดยการเลื่อนเวลาจำลองจากเหตุการณ์ที่ไม่ต่อเนื่องหนึ่งไปยังอีกเหตุการณ์หนึ่ง โดยดึงระยะเวลาของเหตุการณ์และช่วงเวลาระหว่างการมาถึงจากฟังก์ชันการแจกแจงความน่าจะเป็นที่ปรับให้เหมาะสม เป็นเทคนิคมาตรฐานสำหรับการวิเคราะห์คิว สายการผลิต เส้นทางสุขภาพ และเครือข่ายโลจิสติกส์ภายใต้ความไม่แน่นอน โดยให้ผลลัพธ์ทางสถิติพร้อมช่วงความเชื่อมั่น
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+3 more
แหล่งอ้างอิง
- 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
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Discrete-Event Simulation (Stochastic DES). ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- การสร้างแบบจำลองเชิงเอเจนต์ (ABM)การจำลอง↔ compare
- การจำลองเหตุการณ์แบบไม่ต่อเนื่อง (Discrete-Event Simulation - DES)การจำลอง↔ compare
- แบบจำลองมาร์คอฟการจำลอง↔ compare
- การจำลองแบบมอนติคาร์โลการตัดสินใจ↔ compare
- การจำลองคิวการจำลอง↔ compare
- พลวัตระบบเชิงสุ่มการจำลอง↔ compare