1 / 17

Modeliranje in simulacija dinamičnih sistemov

Modeliranje in simulacija dinamičnih sistemov. Študent: Mitja Bregant Profesor: izr. prof. dr. Peter Cafuta Asistent: doc. dr. Boris Curk. Uvod v modeliranje. Model je logičen opis sistema, ki ga nato simuliramo Gradimo od preprostega h kompleksnemu “Neuničljivost” simulacijskih modelov.

alyssa
Download Presentation

Modeliranje in simulacija dinamičnih sistemov

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Modeliranje in simulacija dinamičnih sistemov Študent: Mitja Bregant Profesor: izr. prof. dr. Peter Cafuta Asistent: doc. dr. Boris Curk

  2. Uvod v modeliranje • Model je logičen opis sistema, ki ga nato simuliramo • Gradimo od preprostega h kompleksnemu • “Neuničljivost” simulacijskih modelov

  3. Uvod v modeliranje 2 • Materialni, simbolični modeli • Simbolični modeli so: • Matematični modeli • Konceptualni modeli • Računalniški modeli • Računalniški model je orodje za preverjanje realnega sistema

  4. Gradnja modelov Ni striktnih pravil, važno je: • Abstrakcija • Sistematičnost • Izkušnje

  5. Gradnja modelov 2 Nekaj napotkov: • Notranjost / zunanjost modela • Moduliranje modelov • Primerna razčlenjenost • Povezanost entitet in atributi le-teh • Diferenčne in diferencialne enačbe (atributov) za dinamiko modela • Top-down pristop

  6. Gradnja modelov 3 • Realni sistem, skupen konceptualni model, adekvaten simulacijski model, • Pomoč je DCA – diagram ciklusa aktivnosti, nič podrobnega • Kvalitetni vhodni podatki, skrbno načrtovanje zbiranja le-teh

  7. Tipi simulacijskih modelov Vedno bolj aktualni so dinamični modeli, statični niso dovolj nazorni. Omogočajo iterativno računanje enačb. • Zvezni simulacijski modeli • Diskretno dogodkovni sim. modeli • Hibridni simulacijski modeli

  8. Simulacija • Zmogljiva metoda za preverjanje dinamičnih modelov • Monte Carlo je uporaben pri spremenljivkah z naključnimi porazdelitvami • Simuliranje modelov je vključenih v večina orodij za modeliranje

  9. Lastnosti orodij • Predvsem vizualna orodja • Sicer diskretno dogodkovna orodja s podporo zveznim sistemom • Orodja nudijo podporo urejanju atributov in karakteristik modela

  10. Extend • Modeliranje, analiziranje, optimiziranje modelov • Podpora ODBC bazam • Več različic za različne uporabnike

  11. SIMUL8 • Graditveni bloki • Za vse nivoje uporabnikov • Razhroščevanje • Visual Logic interni programski jezik • Podpora ODBC

  12. GoldSim • Top-down strategija gradnje • Ikone predstavljajo gradnike modela • Podpora ODBC • Naključne porazdelitve vhodnih spremenljivk • Kontejnerji

  13. Primer modela • V GoldSim modelirno-simulacijskem orodju sem izdelal preprost model frizerskega salona • To je diskretno dogodkovno orientiran model • Simuliramo v Monte Carlo načinu, da pridemo do optimalnega rezultata

  14. Najvišji nivo modela Osnovni koncept modela z uro in vključenimi moduli

  15. Modul Frizerji Vsebina kontejnerja Frizerji, kjer se izbere frizer, ki bo strigel stranko

  16. Zaključek Danes je modeliranje sistemov že zelo poenostavljeno, seveda dokler smo na osnovnem nivoju, se pa zakomplicira, ko potrebujemo bolj sofisticiran sistem, kjer prav tako potrebujemo modelerje-strokovnjake. Takrat potrebujemo tudi programiranje.

  17. Zaključek 2 Poudarek je po moje na zbiranju verodostojnih podatkov o sistemu. Težko se tudi odločimo med poplavo modelirnikov/simulatorjev. Modelirniki/simulatorji so vse bolj hibridno naravnani.

More Related