Simulation

课程简介

仿真模型基础：数学仿真原理，仿真优缺点，仿真模型类型，仿真研究步骤。 离散事件仿真：一般原理，离散事件仿真模型的组成与组织，仿真示例（如生产、排队和库存系统），事件调度，汇总统计。 随机数：伪随机数生成，平方取中法，同余法，随机性统计测试。 随机变量：随机变量生成，逆变换法，接受拒绝法，方法比较，离散和连续理论分布随机变量生成，蒙特卡洛方法及其应用。 仿真模型战术规划：初始条件与平衡，变异问题，总体参数估计，样本大小确定，方差减少技术。 仿真模型的有效性和分析：仿真模型的验证与验证，比较，适当的统计测试，灵敏度分析，仿真运行统计，运行复制，初始偏差消除，批均值与再生技术。 离散事件仿真的计算机语言：使用统计计算软件R进行编程学习。

学习目标

本课程旨在使学生了解系统仿真的原理和方法。重点在于将实际问题转化为仿真模型的过程以及模型构建技术。

先修要求

先修课程：商业统计导论（AMA1501）或统计导论（AMA1502/AMA1602）或金融数据分析统计（AMA2601）或统计导论（AMA2634）或数据科学统计（AMA3631）或同等课程。排除课程：仿真（AMA488）。

教学模式

本课程主要通过讲座和辅导课进行讲授。讲座将介绍课程大纲中的仿真概念，然后通过示范、辅导练习和项目等活动进行强化。