Föreläsning 1 Flashcards
(27 cards)
Modell
En förenkling av en struktur eller system, uppsättning av instruktioner för att generera beteende-data, tolkning av ett fenomen etc.
System:
En samling av enheter som agera och interagerar på ett logiskt sätt
Simulation:
En imitering, utvecklar en genomförbar modell, experimenterar med en modell, löser komplexa problem.
Fördelen med att upprätta en modell och simulera? Vilka är de fem punkterna?
(1) Verkliga system är normalt inte direkt åtkomliga, (2) de kanske inte ens existerade än eller ännu. (3) Verkliga system har ibland okänd struktur. (4) Verkliga systemen kan gå sönder av experiment. (5) Experiment är för dyra. (Bonus) De kan användas för att skapa applikationer (VR och diverse spel bland annat).
Vilka dimensioner finns för simuleringsmodeller?
1) Objective behind the model, (2) Static vs (3) Dynamic model, (3) Domain of the simulation time, (4) Determinism, (5) How entities are represented, (6) Kind of dependency, (7) Domain/Range of variables.
Vad innebär Objective?
Förklarar varför en modell är upprättad, har en väsentlig påverkan på egenskaperna av modellen, dennes noggrant, nivå av detaljer.
Vad innebär Statisk vs. Dynamisk modell?
En statisk simuleringsmodell representerar ett system vid en specifik tid, tiden spelar ingen roll. I en dynamisk modell beror variablerna på hur de tidigare har utvecklats över tiden. Det är viktigt att veta jämvikten mellan dessa statiska modeller.
Vad innebär Domänen av simuleringstiden?
Vi har två olika typer av modeller; Kontinuerliga modeller (förändringar kan ske över små intervall) och diskreta modeller (förändringar sker bara vid specifika punkter i tiden)
Deterministiska vs. stokastiska modeller?
Deterministiska innebär att varje framtida händelse kan förutspås utifrån historiken av simuleringen. Outputen blir således bestämd om vi vet inputen och hur modellen är upprättad gällande kvantiteter och relationer inuti modellen. I en Stokastiskt modell har vi en sannolikhet att en framtida händelse kommer ske, outputen är alltså en estimering, det finns således en större osäkerhet här.
Vad innebär hur enheterna är representerade?
Vi har här olika typer av modeller; Macro modeller, Micro modeller och Multi-Level models.
Macro-modell?
Macro-Models consists of many formulas that relate some state variables and parameter to each other. These formulas describe the complete system. So, there no structure in addition to the formulas and state variables / parameter. This is why I wrote - “single object” / single entity because you do not have additional entities that encapsulate their state - just one that represent everything, we model on the macro-level
Micro-modell
Micro-Models have additional structure. There are multiple entities, each of them having its own state variables, it’s own parameters. We can look into the model and see smaller entities. The modeling happens on the level of entities, on the micro-level
Meso-Modell
Meso-Models is anything between a full micro or a full macro level.
Multi-Level Models
Multi-Level Models combine different levels.
Vad innebär vilken typ av beroende?
Vi har olika beroende mellan variablerna i modellen och variablernas historia. Där vi har linjära och olinjära modeller.
Vad innebär domän/omfattning av variabler?
Vi har en metric modell, Qualitative model and hybrid-model.
Metric model:
Variablerna kan ta sig an vilka värden som helst (verkliga tal)
Qualitativa modeller
Omfattningen är diskret
Hybrid-modeller:
Mellanting mellan metric och Qualitativa
En kort karakterisering av ABMs?
Dynamiska modeller, ofta tidsdiskreta modeller, ofta stokastiska modeller, icke-linjära modeller, micro modeller
Queueing systems:
Tillståndet hos systemet ändras bara när en händelse inträffar, exempelvis att en person tillkommer eller lämnar en kö till något. William nämnde även exemplet med en hiss, den har förbestämda platser och aktioner. Används också för att simulera och utvärdera olika produktionslinor.
Discrete event simulation
Tillståndet i simuleringen uppdateras enbart då händelser inträffar och bearbetas. Tillståndet ändras i förhållande till olika händelser-typer. Simulering kan genomföras effektivt.
Object-Oriented Simulation
Object-oriented programming kan användas för att implementera modeller. Är en rigorös formell definition, en sekvens av händelser som input, tillståndsändringar triggas, en beskrivning i olika tillståndstabeller.
Cellular Automata
Detta är ett diskret system i både tid, rum och tillstånd. Detta är något viktigare än de diskreta. I CA är varje cell lika (agent) där de har samma samlingar av tillstånd och samma övergångsfunktioner. Tillstånd kan vara lokala, det vill säga att cellerna inte behöver ha samma tillstånd vid samma tidpunkt. Det finns olika sätt man kan upprätta en CA; Grid Geometry, Forms of Neighborhood, Bounding Conditions, State sets, Initial configuration och transition rules.
