Simulación de sistemas de eventos discretos

Discrete-Event System Simulation 3ª Edition

Banks, Jerry (Autor) 
Carson, John S. (Autor) 
Nelson, Barry L. (Autor) 
Nicol, David M. (Autor)

Ver Estado——————————
Este texto ofrece un tratamiento básico de la simulación de eventos discretos, una de las investigaciones más ampliamente utilizado operaciones y herramientas de gestión de la ciencia para tratar con el diseño del sistema en presencia de incertidumbre. La obtención y el análisis de los datos, el uso de técnicas de análisis, verificación y validación de modelos y el diseño apropiado de los experimentos de simulación son ampliamente tratadas. Fácilmente comprensible para los que tienen una familiaridad básica con el cálculo diferencial e integral, la teoría de probabilidad y estadística elemental. La tercera edición reorganiza, actualiza y amplía la cobertura a fin de reflejar los acontecimientos más recientes en el software y la metodología, y añade un capítulo dedicado a la simulación de los sistemas informáticos.

I. Introducción a la simulación del sistema de eventos discretos.

1. Introducción a la simulación.

  • Cuando la simulación es la herramienta adecuada.
  • Cuando la simulación no es apropiado.
  • Ventajas y desventajas de la simulación.
  • Las áreas de aplicación. Sistemas y Medio Ambiente del Sistema.
  • Componentes de un sistema.
  • Discretos y sistemas continuos.
  • Modelo de un sistema.
  • Tipos de modelos.
  • Simulación de eventos discretos del sistema.
  • Pasos en un estudio de simulación.2. Ejemplos de simulación.
  • Simulación de Sistemas de colas.
  • Simulación de Sistemas de Inventario.
  • Otros ejemplos de simulación.3. Principios generales.
  • Conceptos de simulación de eventos discretos.
  • Lista de procesamiento.4. Software de simulación.
  • Historia del software de simulación.
  • Selección de Software de Simulación.
  • Un ejemplo de simulación.
  • Simulación en C + +.
  • Simulación en GPSS.
  • Simulación en CSIM.
  • Los paquetes de simulación.
  • Experimentación y Herramientas de Análisis Estadístico.
  • Tendencias en Software de simulación.II. MATEMÁTICA Y MODELOS ESTADÍSTICOS.5. Estadística Modelos de Simulación.
  • Revisión de la Terminología y conceptos.
  • Útiles Modelos Estadísticos.
  • Distribuciones discretas.
  • Distribuciones continuas.
  • Proceso de Poisson.
  • Las distribuciones empíricas.6. Modelos de colas.
  • Características de los sistemas de colas.
  • Colas de notación.
  • Las medidas a largo plazo del rendimiento de los sistemas de colas.
  • En estado estable el comportamiento de los modelos de Markov Infinita-Población.
  • En estado estable el comportamiento de los modelos finitos de Población.
  • Las redes de colas.III. NÚMEROS AL AZAR.7. Generación de números aleatorios.
  • Propiedades de los números al azar.
  • Generación de números pseudo-aleatorios.
  • Técnicas para generar números aleatorios.
  • Las pruebas de números aleatorios.8. La generación aleatoria-variable.
  • Transformada inversa de la técnica.
  • La transformación directa de las distribuciones Normal y Lognormal.
  • Método de convolución.
  • La aceptación-rechazo de la técnica.IV. ANÁLISIS DE LOS DATOS DE SIMULACIÓN.9. Modelado de entrada.
  • Recopilación de datos.
  • La identificación de la distribución con datos.
  • Estimación de parámetros.
  • Pruebas de ajuste.
  • Selección de entrada Modelos sin datos.
  • Multivariado y modelos de series temporales de entrada.10. Verificación y Validación de Modelos de Simulación.
  • La construcción de modelos, verificación y validación.
  • Verificación de Modelos de Simulación.
  • Calibración y Validación de Modelos.11. Resultados del análisis de un modelo único.
  • Los tipos de simulaciones con respecto al análisis de resultados.
  • La naturaleza estocástica de los datos de salida.
  • Medidas de rendimiento y su estimación.
  • Resultados del análisis de Terminación de simulaciones.
  • Resultados del análisis de simulaciones de estado estacionario.12. Comparación y evaluación de diseños de sistemas alternativos.
  • Comparación de dos diseños de sistemas.
  • La comparación de varios diseños de sistemas. Metamodelado.
  • Optimización a través de la simulación.13. Simulación de Sistemas de Gestión de Manufactura y Materiales.
  • Fabricación y simulaciones de la Manutención.
  • Objetivos y medidas de desempeño.
  • Problemas en simulaciones de fabricación y manipulación de materiales.
  • Estudios de caso de la simulación de sistemas de fabricación y manipulación de materiales.14. Simulación de Sistemas Informáticos.
  • Introducción.
  • Las herramientas de simulación. Modelo de entrada.
  • Alto nivel de simulación por ordenador del sistema.
  • Simulación de la CPU.
  • Memoria de simulación.Apéndice Tablas.

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