simulatsioonimeetodid

Simulatsioonimeetodid on arvutipõhised analüüsi- ja otsustusvahendid, mis võimaldavad kirjeldada keerukate süsteemide käitumist, ennustada tulevikusündmusi ning hinnata erinevate otsuste mõju ilma reaalse eksperimentide ja riskideta.

Peamised lähenemised hõlmavad diskreetse sündmuse simulatsiooni, süsteemide dünaamikat, agent-põhist modelleerimist ja Monte Carlo simulatsiooni. Diskreetse sündmuse simulatsioon keskendub süsteemi sündmuste järjekorrale ajas ja ressursikasutusele. Süsteemide dünaamika tegeleb pidevate muutujate ja tagasiside loodega. Agent-põhine modelleerimine kujutab üksusi autonoomsetena agentidena, kes suhtlevad ja mõjutavad üksteist. Monte Carlo simulatsioon kasutab juhuslikkust ning võimaldab hinnata tulemuste jaotust erinevate sisendite korral.

Protsessi üldine vool hõlmab eesmärgi seadmist, andmete kogumist ja mudeli koostamist, mudeli kalibreerimist ja valideerimist, verifikatsiooni ning eksperimentide planeerimist ja tulemuste tõlgendamist.

Rakendusalad hõlmavad tööstust ja tootmist, logistikat ja transporti, finants- ja riskihindamist, tervishoidu, energiatootmist ning linnaplaneerimist ning keskkonnamõjude analüüsi. Piirangud hõlmavad mudelite keerukust ja eelduste mõju, andmete kvaliteeti ja kättesaadavust, tundlikkuse ja ebakindluse analüüsi ning arvutusressursside vajadust. Eesmärk on esitada selged, tõenduslikult põhjendatud järeldused ning dokumenteerida mudeli loomise ja kasutamise protsess.

Tööriistadeni kuuluvad AnyLogic, Arena, Simio ja FlexSim ning MATLAB/Simulink, samuti Pythonile loodud raamatukogud (nt SimPy) ja R-i paketid. Oluline on mudelite verifikatsioon, valideerimine ja dokumentatsioon ning tulemuste selge esitamine.