|
Vyučující
|
-
Diviš Roman, Ing. Ph.D.
-
Novotný Zdeněk, Ing.
-
Milar Lukáš, Ing.
-
Karták Štěpán, Ing.
-
Bažant Michael, doc. Ing. Ph.D.
|
|
Obsah předmětu
|
Program přednášek: 1. Vymezení pojmů z oblasti modelování a simulace (simulační model, diskrétní událost, simulační čas). 2. Simulační modely a jejich klasifikace, systém a jeho stavy. Metoda Monte Carlo. 3. Architektury simulačních modelů a metody synchronizace simulačního výpočtu (metoda plánování událostí, metoda snímání aktivit). 4. Modelový příklad aplikace metody plánování událostí. 5. Životní cyklus simulační studie (management simulačního projektu, verifikace a validace simulátoru). 6. Případová studie - analýza vstupních dat (hypotézy o typu rozdělení náhodných veličin, testy dobré shody, generátory pseudonáhodných čísel). 7. Případová studie - ilustrace výstavby simulátorů (koncept etapové aplikace deterministického modelů a následně modelu stochastického, verifikace simulátoru). 8. Případová studie - analýza výstupních dat (střední hodnoty sledovaných ukazatelů, intervaly spolehlivosti). 9. Submodely vstupů simulátoru (klasifikace, metamodely, deterministický versus stochastický přístup). 10. Výstupní stochastické procesy (analýza časových řad, simulace s ukončením versus simulace bez ukončení). 11. Synchronizace výpočtů kombinovaných diskrétně-spojitých simulačních modelů (možné konceptuální přístupy, doporučení pro aplikace spojitých a diskrétních aktivit). 12. Architektury kombinovaných simulátorů (kooperace výpočetních jader spojité a diskrétní simulace, využití univerzální metody snímání aktivit). 13. Rozšíření architektury kombinovaných simulátorů o výpočetní jádro on-line animace (synchronizace se spojitou a diskrétní simulací). Program cvičení: 1. Zadání semestrální práce A, rozbor implementačních možností. Výklad základních principů metody Monte Carlo. Demonstrace výstavby pilotního simulátoru v rámci simulačního nástroje Arena. 2. Rozpracování koncepce sem. práce A, samostatné práce studentů na implementaci sem. práce A (aplikace metody Monte Carlo). Úvod do simulačního nástroje Arena, přehled základních funkcionalit. 3. Průběžná individuální kontrola dílčí iterace vývoje sem. práce A. Výklad dalších funkcionalit simulačního nástroje Arena. 4. Zadání semestrální práce B, rozbor implementačních možností, individuální obhajoby sem. práce A. 5. Rozpracování koncepce sem. práce B, samostatná práce studentů na implementaci sem. práce B, individuální obhajoby sem. práce A. 6. Průběžná individuální kontrola dílčí iterace vývoje sem. práce B. Samostatná práce studentů na implementaci sem. práce B. Výklad ke statistickému vyhodnocování výsledků simulačních experimentů. 7. Průběžná individuální kontrola dílčí iterace vývoje sem. práce B. Samostatná práce studentů na implementaci sem. práce B. Výklad ke statistickému vyhodnocování výsledků simulačních experimentů. 8. Průběžná individuální kontrola dílčí iterace vývoje sem. práce B. Samostatná práce studentů na implementaci sem. práce B. Výklad ke konceptu testu praktických znalostí z oblasti simulace. 9. Individuální obhajoby sem. práce B. Doporučení pro opravy semestrální práce B. 10. Individuální obhajoby sem. práce B. Doporučení pro opravy semestrální práce B. 11. Individuální kontrola realizace oprav sem. práce B. 12. Test základních praktických znalostí experimentální výzkumné metody počítačové simulace. Individuální kontrola realizace oprav sem. práce B. 13. Opravný test základních praktických znalostí experimentální výzkumné metody počítačové simulace. Individuální kontrola realizace oprav sem. práce B.
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
|
Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming), Nácvik dovedností
|
|
Výstupy z učení
|
Seznámit se základními metodikami a přístupy z oblasti modelování a diskrétní simulace na číslicových počítačích a uplatněním této experimentální metody při tvorbě simulačních modelů.
Absolvováním předmětu je zvládnuta problematika základních metodik experimentální výzkumné metody (diskrétní) simulace a tvorby simulačních modelů.
|
|
Předpoklady
|
Předpokládají se základní znalosti z oblastí algoritmizace a programování, datových struktur, matematické statistiky a teorie pravděpodobnosti.
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Ústní zkouška, Písemná zkouška, Posouzení zadané práce
Podmínkou k udělení zápočtu je úspěšné zpracování semestrálních prací (implementace vybraných modelujících a simulujících systémů) a absolvování závěrečného testu. Student získává za zpracování každé semetrální práce a za absolvování testu příslušný bodový zisk. Minimální počet bodů k získání zápočtu je 9. Maximální bodové ohodnocení testu, bodových ohodnocení jednotlivých semestrálních prací a termíny jejich nejpozdějšího možného odevzdání v semestru je uvedeno v materiálech k 1. přednášce. Zkouška z předmětu má dvě části. V písemné části student písemně odpovídá na 4 teoretické otázky, v rámci ústní části student odpovídá na doplňující otázky souvisejícími s písemně zpracovanými otázkami. Pro úspěšné složení zkoušky je potřebné dobře zodpovědět minimálně 2/3 všech otázek.
|
|
Doporučená literatura
|
-
Banks, J. Handbook of Simulation: Principles, Methodology, Advances, Applications, and Practice. New York: John Wiley & Sons, 1998. ISBN 0-471-13403-9.
-
Kavička, Antonín. Agentovo orientovaná simulácia dopravných uzlov. Žilina: EDIS - vydavatel'stvo ŽU, 2005. ISBN 80-8070-477-5.
-
Kelton, W. et al. Simulation with Arena. New York: McGraw-Hill, 2004. ISBN 0-07-285694-7.
|