살아남자

시스템과 모델 실시스템 -> 모델링 -> 모델 -> 시뮬레이션 -> 시뮬레이터 시뮬레이션 모델의 이용 범주 설명적장치 : 시스템이나 문제를 정의 분석도구 : 한계적 구성요소를 결정 설계평가도구 : 제안된 해결방안을 종합하고 평가 예측도구 : 미래의 개발계획을 예측 시스템 어떤 목적을 위하여 하나 이상 서로 관련된 구성요소들이 결합된 집합 시스템의 범위 결정 외적 요인들 : 포함하거나, 무시하거나, 입력변수로 한다. 모델 설계 쉬운 경우 물리적 규칙이 이용 가능하다. 도형적 표현이 가능하다. 입력/출력/구성요소의 변화가 통제가능하다. 어려운 경우 기본 규칙이 없다. 표현하기 어려운 많은 절차적 요소. 랜덤 구성 요소 정량화가 어려운 정책적인 요소 인간의 의사결정이 큰 영향을 주는 경우 모델링 구성요소들 간..

단일창구 대기행렬 문제 주유대 : 1대 고객 도착 상황 : 평균 15명/h, 일양분포 (15/60분) 봉사시간 : 평균 4분(포아송) 평균 대기행렬(queue)이 길이는? 1. 도착할 확률을 일양확률 변수로 구현 2. 평균 4의 포아송분포로 봉사시간 구현 3. 1분 간격으로 반복문을 실행함. 4. 0.25% 확률로 새로운 손님이 들어오는데, 봉사중이면 queue에 들어가고 대기시간이 +된다. 5. 평균대기시간 : 누적 대기시간 / 총 고객수 6. 평균대기행렬 길이는 대기시간 / 총 시뮬레이션 시간

확률변수 발생과정 난수 U[0,1) 발생 -> 확률변수 발생공식 적용 -> 확률변수 발생 확률변수 발생 공식 연속형 일양 분포 a~b 구간내에서 발생할 확률이 동일한 분포 확률 변수 공식 : x = a + (b-a)U 지수 분포 독립된 사건들 사이의 발생시간 간격 확률 변수 공식 : x = -m*log(U) 정규 분포 m : 평균 s : 표준편차 ex) 고등학생 키 확률 변수 공식(중심극한정리) 이산형 일양 분포 발생확률이 동일한 분포(주사위) 확률 변수 공식 : x = a + (b - a + 1)*U 포아송 분포 독립된 사건들이 발생하는 분포 ex) 도시에서 하루 교통 사고 사망자 수 확률 변수 공식