Như chúng ta đã thấy, mô phỏng và mô hình hóa được sử dụng khi các nghiên cứu thí điểm và thử nghiệm với các hệ thống thực sự tốn kém hoặc đôi khi không thể. Các mô hình mô phỏng cho phép chúng ta điều tra các kịch bản thú vị khác nhau trước khi thực hiện bất kỳ khoản đầu tư nào. Trong thực tế, trong các mô
Hình 6: Quá trình mô phỏng
phỏng, các hoạt động trong thế giới thực được ánh xạ vào mô hình mô phỏng. Mô hình này bao gồm các mối quan hệ và, do đó, các phương trình mà tất cả cùng nhau trình bày các hoạt động trong thế giới thực. Kết quả của một mô hình mô phỏng, sau đó, phụ thuộc vào tập hợp các tham số được cung cấp cho mô hình làm đầu vào. Có nhiều mô hình mô phỏng khác nhau như mô phỏng Monte Carlo, sự kiện rời rạc, dựa trên tác nhân hoặc động lực hệ thống. Một trong những yếu tố quyết định loại kỹ thuật mô phỏng là mức độ trừu tượng trong vấn đề. Các sự kiện riêng biệt và các mô hình dựa trên tác nhân thường được sử dụng cho mức độ trừu tượng trung bình hoặc thấp. Họ thường xem xét các yếu tố riêng lẻ như con người, bộ phận và sản phẩm trong các mô hình mô phỏng, trong khi động lực học của hệ thống phù hợp hơn cho phân tích tổng hợp. Trong các phần sau, chúng ta giới thiệu một số loại mô phỏng chính: mô phỏng xác suất, mô phỏng phụ thuộc thời gian và độc lập với thời gian, mô phỏng hình ảnh, mô hình động lực học hệ thống và mô hình hóa dựa trên tác nhân.
Mô phỏng xác suất
Trong mô phỏng xác suất, một hoặc nhiều biến độc lập (ví dụ: nhu cầu trong bài toán kiểm kê) là xác suất. Chúng tuân theo các phân phối xác suất nhất định, có thể là phân phối rời rạc hoặc phân phối liên tục:
• Phân phối rời rạc liên quan đến một tình huống có số lượng sự kiện (hoặc biến) hạn chế chỉ có thể đảm nhận một số lượng giá trị hữu hạn.
kiện có thể xảy ra theo các hàm mật độ, chẳng hạn như phân phối bình thường.
Hai loại phân phối được thể hiện trong bảng ở hình 7 sau:
Hình 7: Phân phối xác suất rời rạc và xác suất liên tục
Mô phỏng thời gian độc lập phụ thuộc vào thời gian
Độc lập với thời gian đề cập đến một tình huống trong đó không quan trọng để biết chính xác khi nào sự kiện xảy ra. Ví dụ: chúng ta có thể biết rằng nhu cầu cho một sản phẩm nhất định là ba đơn vị mỗi ngày, nhưng chúng ta không quan tâm khi nào trong ngày sản phẩm đó được yêu cầu. Trong một số tình huống, thời gian có thể không phải là một yếu tố trong mô phỏng, chẳng hạn như trong thiết kế điều khiển nhà máy ở trạng thái ổn định. Tuy nhiên, trong các vấn đề về hàng chờ áp dụng cho thương mại điện tử, điều quan trọng là phải biết thời gian đến chính xác (để biết khách hàng có phải chờ không). Đây là một tình huống phụ thuộc vào thời gian.
Mô phỏng Monte Carlo
Trong hầu hết các vấn đề quyết định kinh doanh, chúng ta thường sử dụng một trong hai loại mô phỏng xác suất sau đây. Phương pháp mô phỏng phổ biến nhất cho các vấn đề quyết định kinh doanh là mô phỏng Monte Carlo. Phương pháp này thường bắt đầu bằng việc xây dựng một mô hình của vấn đề quyết định mà không phải xem xét tính không chắc chắn của bất kỳ biến nào. Sau đó, chúng ta nhận ra rằng các tham số hoặc biến nhất định là không chắc chắn hoặc tuân theo phân phối xác suất giả định hoặc ước tính. Ước tính này dựa trên phân tích dữ liệu trong quá khứ. Sau đó, chúng ta bắt đầu chạy thử nghiệm lấy mẫu. Chạy thử nghiệm lấy mẫu bao gồm tạo các giá trị ngẫu nhiên của các tham số không chắc chắn và sau đó tính toán các giá trị của các biến bị ảnh hưởng bởi các tham số hoặc biến đó. Những thí nghiệm lấy mẫu này về cơ bản là để giải quyết cùng một mô hình hàng trăm hoặc hàng nghìn lần. Sau đó, chúng ta có thể phân tích hành vi của các biến phụ thuộc hoặc hiệu suất này bằng cách kiểm tra phân phối thống kê của chúng. Phương pháp này đã được sử dụng trong các
mô phỏng của hệ thống vật lý cũng như kinh doanh.
Mô phỏng sự kiện rời rạc
Mô phỏng sự kiện rời rạc đề cập đến việc xây dựng một mô hình của một hệ thống trong đó nghiên cứu sự tương tác giữa các thực thể khác nhau. Ví dụ đơn giản nhất về điều này là một cửa hàng bao gồm một máy chủ và khách hàng. Bằng cách mô hình hóa các khách hàng đến với nhiều mức giá khác nhau và máy chủ phục vụ ở nhiều mức giá khác nhau, chúng ta có thể ước tính hiệu suất trung bình của hệ thống, thời gian chờ đợi, số lượng khách hàng chờ đợi, v.v. Các hệ thống này được xem như là bộ sưu tập của khách hàng, hàng đợi và máy chủ . Có hàng ngàn ứng dụng được ghi chép lại của các mô hình mô phỏng sự kiện rời rạc trong kỹ thuật, kinh doanh, v.v. kết quả của các mô hình mô phỏng như vậy.
Mô phỏng trực quan
Hiển thị đồ họa của các kết quả được vi tính hóa, có thể bao gồm hoạt hình, là một trong những phát triển thành công nhất trong máy tính, tương tác và giải quyết vấn đề của con người.