Budapest University of Technology and Economics, Faculty of Electrical Engineering and Informatics

    Belépés
    címtáras azonosítással

    vissza a tantárgylistához   nyomtatható verzió    

    Diszkrét szimulációs technikák

    A tantárgy angol neve: Discrete Simulation Techniques

    Adatlap utolsó módosítása: 2007. november 30.

    Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
    Villamosmérnöki és Informatikai Kar

    Villamosmérnöki Szak

    Mérnök Informatika Szak

    Választható tárgy
    Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
    VITMAV60 6,7, 2/0/0/f 2  
    3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Vidács Attila,
    4. A tantárgy előadója

    Név:

    Beosztás:

    Tanszék, Int.:

    Dr. Szűcs Gábor

    egy. adjunktus

    Távközlési és Médiainformatikai Tanszék

    Dr. Vidács Attila

    tud. munkatárs

    Távközlési és Médiainformatikai Tanszék

    5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít

    Alapvető valószínűségszámítási és informatikai ismeretek.

    6. Előtanulmányi rend
    Ajánlott:

    nincs

    7. A tantárgy célkitűzése

     

    A tárgy célja bevezetést nyújtani a különböző műszaki területek szimulációs vizsgálatának metodikájába és tervezési alkalmazásaiba. A főbb alkalmazási területek: informatika, gyártórendszerek, közlekedés, logisztika, környezetvédelmi problémák. A tantárgy keretén belül a hallgatók elsajátíthatják a különböző modellezési és szimulációs technikákat, a szimulációs eszközök használatában jártasságot szerezhetnek, megismerkedhetnek a mesterséges intelligenciával vezérelt szimulációval és verifikációs, validációs képességeket szerezhetnek, mely a mérnöki munkában nélkülözhetetlen.

    8. A tantárgy részletes tematikája

    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.

    9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium)

    előadás

    10. Követelmények

    A félév során 2 zárthelyi dolgozatot kell írniuk a hallgatóknak. Mindkét zárthelyit legalább elégségesre kell megírni, különben az elégtelen zárthelyit pótolni kell. A zárthelyi illetve pót-zárthelyi eredményes, ha a maximális pontszám legalább 50%-t elérte a hallgató. A félévközi jegy megállapításának módja: a két dolgozat számtani közepe felfele kerekítéssel.

    11. Pótlási lehetőségek

     

    A pótlási időszakban lehetőség van egy eredménytelen zárthelyi dolgozat újbóli pótlására, különeljárási díj megfizetése mellett.

    12. Konzultációs lehetőségek

     

    Dr. Szűcs Gábornál és Dr. Vidács Attilánál egyeztetett időpont szerint

    13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

    Dr. Szűcs Gábor: Diszkrét szimuláció matematikai alapjai, Aula Kiadó, Budapest, 2007.

    Law, A.M., W.D. Kelton: Simulation, Modeling and Analysis, 3. kiadás, 2000.

    Fishman, George S.: Discrete-Event Simulation, Modeling Programming and Analysis, Springer-Verlag, New York, 2001.

    14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka
    Kontakt óra28
    Félévközi készülés órákra4
    Felkészülés zárthelyire28
    Házi feladat elkészítése 
    Kijelölt írásos tananyag elsajátítása 
    Vizsgafelkészülés 
    Összesen60
    15. A tantárgy tematikáját kidolgozta

    Név:

    Beosztás:

    Tanszék, Int.:

    Dr. Szűcs Gábor

    egy. adjunktus

    Távközlési és Médiainformatikai Tanszék

    Dr. Vidács Attila

    tud. munkatárs

    Távközlési és Médiainformatikai Tanszék