Arena 内でシミュレーション モデルを作成しましたが、その初期化バイアスを他のモデルと比較するように求められました。誰かが出力からこのパラメーターを取得するのを手伝ってくれませんか? または、少なくともシミュレーションチャートを表示するように指示して、チャートから初期化バイアス値に関して自分で決定できるようにしますか?
ありがとう。
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シミュレーション モデルの初期構成が結果に与える影響は、初期化バイアスです。理想的には、結果に初期化の偏りがあってはなりません。
たとえば、洗濯機を製造する工場をモデル化しているとします。シミュレーションを開始するときの最も単純な初期状態は、工場に仕掛品がないことです。つまり、工場にはプロセスのどの部分にも洗濯機の部品がありません。シミュレーションの実行中に部品を導入し、完成した洗濯機が出荷されるまでシミュレーションを進めます。
シミュレーションによって出荷された洗濯機の数を数えるとしましょう。次に、1 時間あたりに出荷される洗濯機の平均台数を次のように見積もることができます。
mean hourly throughput = (number of washing machines shipped) / (simulation time in hours)
ただし、シミュレーションで最初の洗濯機が完了するまでに時間がかかるため、初期化バイアスが発生します。しばらくの間、洗濯機を出荷しない場合があります。
さて、平均して、この工場は実際に 1 時間に 200 台の洗濯機を出荷し (簡単にするために、処理速度に変動がないと仮定します)、完成した洗濯機を製造するのにちょうど 2 時間かかるとしましょう。各時間の終わりに 1 時間あたりの平均スループットを測定すると、次のようになります。
Time Units Shipped Throughput
0 0 0.00
1 0 0.00
2 0 0.00
3 200 66.67
4 400 100.00
5 600 120.00
6 800 133.33
最初の 2 時間は何も出荷していないため、1 時間あたり 200 台の洗濯機の出力が実際に表示されることはありません。したがって(n - 2) * 200 / n、n >= 2 の任意の値に対して常に 200 未満になります。
ただし、この初期状態は現実的ではありません。工場が毎日生産を終了すると、洗濯機の部品が追加されるからです。翌日の稼働時には、すぐに洗濯機の生産を開始します。洗濯機の部品をすべて配置してシミュレーションを開始すると (これは簡単には達成できません)、次のようになります。
Time Units Shipped Throughput
0 0 0.00
1 200 200.00
2 400 200.00
3 600 200.00
4 800 200.00
5 1000 200.00
6 1200 200.00
（繰り返しますが、生産率に変動がないことを前提としています）。
この 2 番目のシナリオでは、シミュレーションはその定常状態に沿った状態に初期化されるため、初期化バイアスはほとんどありません。2 組の出力を比較することで、この統計の偏りを簡単に計算できます。
初期化バイアスは、シミュレーションの初期開始状態と、統計が収集される時間の長さの両方の関数であることは明らかです。
シミュレーション モデルが非終了であり、定常状態に達する場合、初期化バイアスを除去する最も簡単な方法は、ウォームアップ期間の後にすべての統計をリセットすることです。(上記の例では、2 時間のウォームアップで十分ですが、より一般的には、システムが安定した状態に達してからになります。) Arenaを使用したことはありませんが、メカニズムがない場合ウォームアップ期間の後に統計をリセットすると、私は驚かれることでしょう。
統計のリセットによるウォームアップは、シミュレーションを定常状態の操作に近いものに初期化するよりも、はるかに簡単に実行でき、信頼性も高くなります。
リセットはどのように行うべきですか？上記の例では、出荷された洗濯機の台数を 0 に設定し、平均スループットを次のように計算します。
1 時間あたりの平均スループット = (出荷された洗濯機の数) / (最後のリセットからのシミュレーション時間)
これで、次のような出力が表示されます (ウォームアップ期間中に収集された統計は破棄されます)。
Time Units Shipped Throughput
3 200 200.00
4 400 200.00
5 600 200.00
6 800 200.00
このような場合、初期化バイアスはなくなりました。
于 2014-02-25T16:10:52.500 に答える