پروژه پاورپوینت بررسی و تحلیل مفاهیم و مراحل شبیه‌سازی سیستم‌های گسسته پیشامد

خلاصه ای از پروژه:

📥 **شبیه‌سازی کامپیوتری**

این پروژه شامل مجموعه‌ای از منابع و مطالب آموزشی در زمینه شبیه‌سازی کامپیوتری است. هدف آن ارائه درکی جامع از مفاهیم، روش‌ها و کاربردهای شبیه‌سازی در تحلیل سیستم‌ها و تصمیم‌گیری‌های مرتبط با آن‌ها است.

توضیحات محصول: این مجموعه به بررسی اصول شبیه‌سازی، انواع مدل‌ها، مراحل ساخت مدل شبیه‌سازی، و تکنیک‌های تحلیل داده‌های خروجی می‌پردازد. همچنین، به معرفی نرم‌افزارهای آماری و شبیه‌سازی مختلف و کاربرد آن‌ها در حل مسائل عملی می‌پردازد. این مجموعه شامل مثال‌هایی از شبیه‌سازی و مفاهیم مدل‌سازی سیستم‌ها، آمار در شبیه‌سازی، تصدیق و اعتبارسنجی مدل‌های شبیه‌سازی کامپیوتری، تحلیل داده‌های خروجی و مقایسه و انتخاب آلترناتیو برتر، بهینه‌سازی در مدل‌های شبیه‌سازی و آموزش صورت کلی نرم‌افزارهای آماری و شبیه‌سازی است.

🎯 **مناسب برای:** دانشجویان مهندسی صنایع، محققان تحقیق در عملیات، مدیران و تصمیم‌گیرندگانی که به دنبال ارزیابی و بهبود عملکرد سیستم‌های پیچیده هستند، و علاقه‌مندان به یادگیری اصول و تکنیک‌های شبیه‌سازی.

📂 **ویژگی‌های فایل:** این مجموعه شامل منابع متعددی در قالب متن و ارائه است که مفاهیم کلیدی شبیه‌سازی را به طور کامل پوشش می‌دهد. مزایای استفاده از این مجموعه شامل دسترسی به اطلاعات جامع و کاربردی، یادگیری روش‌های مدل‌سازی و تحلیل سیستم‌ها، و توانایی استفاده از نرم‌افزارهای شبیه‌سازی برای حل مسائل واقعی است.

مفاهیم اساسی سیستم، اجزای آن، و نحوه تعریف مرز بین سیستم و محیط آن مورد بررسی قرار می‌گیرند. ارکان سیستم شامل ورودی، خروجی و فرآیندها تشریح شده و اجزای سیستم از جمله نهادها، مشخصه‌ها، فعالیت‌ها، وضعیت سیستم و پیشامدها تعریف می‌شوند.

مدل‌سازی به عنوان یک ابزار برای ایجاد نمونه‌های ساده شده از سیستم‌ها با هدف پیش‌بینی عملکرد آن‌ها معرفی می‌شود. روش صحیح مدل‌سازی شامل شروع با یک مدل ساده و تکمیل تدریجی آن تشریح شده است. انواع مدل‌ها از جمله مدل‌های فیزیکی، تحلیلی و کامپیوتری معرفی می‌شوند.

شبیه‌سازی به عنوان بیان رفتار پویای یک سیستم از طریق حرکت از یک وضعیت به وضعیت دیگر تعریف شده و نقش کامپیوتر در ثبت داده‌ها و ایجاد نمونه‌های ترکیبی از داده‌های عملکردی سیستم تشریح می‌شود. مراحل ساخت مدل شبیه‌سازی نیز به طور خلاصه بیان شده است.

همین حالا این پروژه آماده دانشجویی را دانلود کنید و به کامل‌ترین آرشیو پروژه‌های آماده و دانشجویی دسترسی پیدا کنید. با دانلود آسان و سریع، پروژه‌های آماده برای استفاده در اختیار شماست!

عناوین و فهرست کلی پروژه:

شبیه‌سازی کامپیوتری
– منابع

# فهرست موضوعی
– آشنایی با مفاهیم و مراحل شبیه‌سازی
– مثال هایی از شبیه سازی و مفاهیم مدل سازی سیستم ها
– آمار در شبیه سازی (مفاهیم آمار، توزیع ها و ساخت مقادیر تصادفی، اعداد تصادفی، تحلیل داده های ورودی به مدل)
– تصدیق و اعتبارسنجی مدل های شبیه‌سازی کامپیوتری
– تحلیل داده های خروجی و مقایسه و انتخاب آلترناتیو برتر
– بهینه سازی در مدل های شبیه سازی
– آموزش صورت کلی نرم‌افزارهای آماری و شبیه سازی (ED, Arena, Showflow, Minitab)

# پیشگفتار

# شبیه‌سازی در یک نگاه

# فصل اول
– مفاهیم و تعاریف
– سیستم و محدودۀ عمل
– محیط سیستم
– نکته‌ای در تعریف سیستم
– ارکان سیستم
– اجزاء سیستم
– نهاد یا موجودیت (Entity)
– مشخصه یا خصیصه (Attribute)
– فعالیت (activity)
– وضعیت یا حالت سیستم: (State)
– واقعه یا پیشامد (Event)
– مثال
– مشخصه‌های ثابت و متغیر
– مدل‌سازی
– روش صحیح مدل‌سازی
– تجزیه
– ترکیب
– انواع مدل‌ها
– مدل فیزیکی
– مدل تحلیلی یا ریاضی
– مدل کامپیوتری (شبیه‌سازی)
– شبیه‌سازی
– حالت پایدار
– کامپیوتر در شبیه سازی
– مراحل ساخت مدل شبیه‌سازی
– انواع شبیه‌سازی
– Discrete Event System Simulation
– Continuous System Simulation
– شبیه‌سازی سیستم‌های گسسته پیشامد
– Some Applications
– مثال‌هایی برای تولید، مراکز خدماتی و حمل و نقل
– شبیه‌سازی در یک مثال سیستمی
– شبیه‌سازی سیستم‌هایی با خصوصیت تصادفی
– مونت کارلو
– تعریف
– تاریخچه
– اساس روش مونت کارلو
– تعیین تابع توزیع تابعی از متغیرهای تصادفی
– تکنیک تابع توزیع
– تکنیک تبدیل یک متغیره
– تکنیک تبدیل چند متغیره
– تکنیک تابع مولد گشتاور
– مثالی برای روش مونت کارلو
– در این درس شبیه‌سازی با روش مونت کارلو انجام می‌شود
– چه وقت شبیه‌سازی ابزار مناسبی است؟
– Advantages
– Disadvantages
– نرم افزارهای شبیه‌سازی
– Some criteria for simulation software Selection
– Exercises

# فصل دوم
– مثال‌هایی از شبیه‌سازی
– شروع با مثالی ساده
– The discrete-event simulation approach
– The three phase simulation approach
– توضیح
– مدلی پیچیده‌تر
– شبیه‌سازی دستی برای مثال
– پیشامدها
– توسعه مثال
– کاربرد مونت کارلو
– صف تک مجرایی
– پیش بینی وضعیت سیستم با استفاده از روش مونت کارلو
– نتایج
– ادامه نتایج
– صف با دو خدمت دهنده
– خلاصه نتایج شبیه‌سازی مسأله رستوران
– آمار حاصله از شبیه‌سازی
– مسأله پسرک روزنامه فروش
– فرضیات
– خلاصه نتایج شبیه‌سازی مسأله روزنامه فروش
– سیاست بهینه
– مساله موجودی
– خلاصه نتایج شبیه‌سازی مساله موجودی
– مسأله پایایی
– سیاست های پیش‌رو
– شبیه‌سازی وضعیت فعلی (20000 ساعت)
– هزینه‌ها در وضعیت فعلی
– پیشنهاد
– هزینه‌ها در وضعیت پیشنهادی
– شبیه‌سازی زاغۀ مهمات
– یک نکتۀ مهم
– اعداد تصادفی نرمال استاندارد
– نتایج شبیه‌سازی مساله اسکادران
– تقاضا در مهلت تحویل
– نتایج شبیه‌سازی مساله تقاضا در مهلت تحویل
– نتیجه گیری از مثال‌ها
– مرور مجدد مسئله رستوران در راستای مفاهیم شبیه‌سازی
– نهاد
– حالت سیستم
– شبیه‌سازی معدن سنگ
– اطلاعات موجود در شبیه‌سازی معدن سنگ
– متغیرهای حالت
– پیشامدها
– فرضیات ضروری برای شبیه‌سازی
– آمارهای تجمعی
– BS : زمان تجمعی استفاده از دستگاه توزین
– BL : زمان تجمعی استفاده از دستگاه های بارگیری
– نتایج شبیه‌سازی معدن سنگ
– خلاصه نتایج شبیه‌سازی معدن سنگ
– سوال
– زبان‌های شبیه‌سازی سیستم‌های گسسته پیشامد
– زبان‌های برنامه نویسی
– نرم‌افزارهای شبیه سازی
– Exercises

# فصل سوم
– آمار در شبیه‌سازی
– مفاهیم و تعاریف
– توزیع های آماری گسسته و پیوسته و مقادیر تصادفی
– ساخت اعداد تصادفی
– تحلیل داده های ورودی
– مفاهیم تعاریف
– متغیر تصادفی
– انواع متغیر تصادفی
– متغیر تصادفی گسسته
– متغیر تصادفی پیوسته
– تابع توزیع تجمعی
– گشتاور، امید ریاضی، واریانس
– مثال
– مد و میانه
– مد
– میانه
– مثال
– ضریب چولگی و کشیدگی
– چولگی
– کشیدگی انتهای توزیع
– ضریب مربع
– توزیع های رایج متغیرهای تصادفی گسسته و ساخت مقادیر شبه تصادفی
– توزیع یکنواخت گسسته
– روش های ساخت مقادیر تصادفی
– روش تبدیل معکوس
– روش تبدیل مستقیم
– روش رد و قبول
– روش پیچش
– توزیع برنولی
– چگونگی ساخت عدد تصادفی با خصوصیت توزیع برنولی
– توزیع بینم (دو جمله ای)
– چگونگی ساخت عدد تصادفی با خصوصیت توزیع دو جمله ای
– مثال
– توزیع هندسی
– چگونگی ساخت عدد تصادفی با خصوصیت توزیع هندسی
– مثال
– توزیع پواسون
– چگونگی ساخت عدد تصادفی با خصوصیت توزیع پواسون
– مثال
– توزیع های رایج متغیرهای تصادفی پیوسته
– توزیع یکنواخت
– چگونگی ساخت عدد تصادفی با خصوصیت توزیع یکنواخت پیوسته
– توزیع مثلثی
– چگونگی ساخت عدد تصادفی با خصوصیت توزیع نمایی
– توزیع نمایی
– خاصیت بی حافظگی توزیع نمایی
– چگونگی ساخت عدد تصادفی با خصوصیت توزیع نمایی
– توزیع گاما
– تابع گاما
– تابع توزیع گاما
– چگونگی ساخت عدد تصادفی با خصوصیت توزیع گاما
– توزیع کای دو
– چگونگی ساخت عدد تصادفی با خصوصیت توزیع کای دو
– توزیع ارلنگ
– چگونگی ساخت عدد تصادفی با خصوصیت توزیع ارلنگ
– مثال
– مثال
– توزیع نرمال
– چگونگی ساخت عدد تصادفی با خصوصیت توزیع نرمال
– مثال
– مثال
– توزیع لوگنرمال
– چگونگی ساخت عدد تصادفی با خصوصیت توزیع لوگنرمال
– توزیع بتا
– چگونگی ساخت عدد تصادفی با خصوصیت توزیع بتا
– توزیع وایبول
– چگونگی ساخت عدد تصادفی با خصوصیت توزیع وایبول
– توزیع تی استیودنت
– چگونگی ساخت عدد تصادفی با خصوصیت توزیع تی استیودنت
– توزیع فیشر
– چگونگی ساخت عدد تصادفی با خصوصیت توزیع فیشر
– نکته‌ای در باره توزیع‌های رایج آماری
– Poisson Process
– نکاتی در توزیع پواسون
– مثال
– رابطه میان فرآیند پواسون و توزیع نمایی
– ساخت اعداد تصادفی
– عدد تصادفی
– خواص ضمنی اعداد تصادفی
– خواص اعداد تصادفی
– روش های تولید اعداد تصادفی
– روش میان ضربی
– روش مضرب ثابت
– روش همنهشتی جمعی
– مولدهای همنهشتی خطی
– مولدهای همنهشتی خطی ترکیبی
– liner congruential method
– مثال
– Combined liner congruential method
– تست یکنواختی و تست های استقلال
– 1- آزمون های فراوانی برای تست یکنواختی توزیع اعداد تولید شده
– 1-1- آزمون مربع کای
– 1-2- آزمون کالموگروف-اسمیرنف
– 2- آزمون های استقلال اعداد تولیید شده
– 2-1- آزمون روند
– 2-1-1- روندهای صعودی و نزولی
– 2-1-2- روندهای کوچکتر و بزرگتر از میانگین
– 2-1-3- آزمون روند براساس طول روند (طول روندهای بزرگتر و کوچکتر از میانگین، طول روندهای صعودی و نزولی
– 2-2- آزمون همبستگی
– 2-3- آزمون افراز
– 2-4- آزمون شکاف
– تست یکنواختی توزیع اعداد تولید شده
– مثال 1- تست یکنواختی KS
– مثال 2- آزمون کای دو
– مقایسه آزمون مربع کای و کالموگروف- اسمیرنف
– آزمون همبستگی
– حل
– تحلیل داده‌های ورودی
– به منظور طراحی مدل معتبر از داده‌های ورودی مسله چهار قدم ضروری است:
– 1- گردآوری داده‌های خام
– 2- تعیین توزیع‌های آماری برای داده‌ها
– 3- برآورد پارامترهای توزیع
– 4- آزمون توزیع‌ها
– 1- گردآوری داده‌های خام
– 2- تعیین توزیع‌های آماری برای داده‌ها
– 3- برآورد پارامترهای توزیع
– 4- آزمون های برازندگی برای آزمون توزیع‌ها
– آزمون مربع کای
– آزمون مربع کای با احتمال های برابر
– آزمون برازندگی کولموگروف- اسنیرنف KS
– مثال 1- آزمون مربع کای
– مثال 1 ادامه
– آزمون کای با احتمال برابر
– مثال 2- آزمون کای با احتمال برابر برای توزیع نمایی
– مثال 2- نمودار هیستوگرام
– مثال 2- ادامه
– مثال 2- نتیجه
– مثال 3- تعیین فاصله رده ای در توزیع نرمال
– آزمون KS
– تمرین

# فصل چهارم
– Verification and Validation
– آزمایش و اعتبار مدل
– آزمایش و اعتبار مدل به عنوان یک سیستم
– Verification of simulation models
– نکته ای در آزمایش یک مدل شبیه سازی
– Calibration and Validation Of Models
– تعیین اعتبار مدل
– Validation: Three-step approach
– اعتبار صوری
– Validate model assumption
– تعیین اعتبار تبدیل های ورودی به خروجی مدل