Discrete Simulation Techniques
A tantárgyleírás hatályossága
| Subject name (Hungarian, English) |
Diszkrét szimulációs technikák
Discrete Simulation Techniques
|
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Subject code | BMEVITMAV60 | ||||||||||||
| Subject type | — | ||||||||||||
| Training Level | — | ||||||||||||
| Course types and hours (weekly/semester) |
|
||||||||||||
| Assessment type | félévközi érdemjegy | ||||||||||||
| Credits | 2 | ||||||||||||
| Subject coordinator |
DR. Vidács Attila
position: egyetemi docens
contact:
vidacs.attila@vik.bme.hu
|
||||||||||||
| Responsible department |
Távközlési és Mesterséges Intelligencia Tanszék
|
||||||||||||
| Faculty | Villamosmérnöki és Informatikai Kar | ||||||||||||
| Subject website | — | ||||||||||||
| Primary curriculum type | — | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Strong prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Weak prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Parallel prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Milestone prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Exclusion | none |
Objectives
Alapfogalmak és véletlenszámok
Diszkrét szimuláció alapfogalmai, a szimulációhoz kapcsolódó legfontosabb matematikai eszközök, véletlenszám előállítási algoritmusok, inverz transzformációs módszer, EVM, Monte Carlo módszer.
Diszkrét eseményvezérelt szimulációk (DES)
Állapotreprezentáció és időkezelés az állapot-idő térben, DES. Szimulációs software felépítési elvek. A mesterséges intelligencia néhány alapfogalma.
Gyorsított szimulációs technikák
RESTART, „trajectory-splitting”, Importance Sampling, rétegzett mintavétel.
Ritka események szimulációja.
Szimulációs optimalizálás
Heurisztikus, hill climbing, szimulált lehűtés.
Inputmodellezés, Markov folyamatok. Sorbanállási modellek szimulációja.
Szimulációs végrehajtása és eredmények kiértékelése
Szimulációs futtatás, felfutási idő analízis („warm up” periódus), futásvezérlés. Szimulációs eredmények kiértékelése, szimulációs eredmények hibái. Konfidencia-intervallum, megbízhatóság. Variancia csökkentő megoldások, feltételes variancia formula módszere, ellentétes változók módszere, kontroll változók módszere, rétegzett mintavétel
Szimulációs szoftverek
Diszkrét szimulációs eszközök, szimulációs alkalmazások: Gyártósor és logisztikai rendszer szimulációja, szimuláció Mesterséges Intelligenciával, optimalizálás szimulációval rugalmas gyártó- és minőségellenőrző rendszereknél, közlekedési alkalmazás, forgalmi logisztikai problémák.
Learning outcomes
Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:
Knowledge
No learning outcomes recorded.
Skills
No learning outcomes recorded.
Attitudes
No learning outcomes recorded.
Autonomy and responsibility
No learning outcomes recorded.
Oktatási módszertan
Tanulástámogató anyagok
Not provided.
Recommended preliminary knowledge for completing the subject
General rules
Assessment methods
In-term assessments
No detailed assessments provided.
Weight of in-term assessments
No weights provided.
Exam-period assessments
No detailed assessments provided.
Weight of exam elements
No weights provided.
Grade calculation
No grade thresholds provided.
Attendance requirements
No attendance requirements provided.
Rules for retake and resubmission
Not provided.
Short description
Not provided.
Detailed description
Not provided.
Recommended courses
Workload to complete the subject
No workload breakdown provided.
Validity of subject requirements
Curriculum placement
No curriculum placements recorded for this subject version.