Föreläsning 1

Question 1

Modell

Answer 1

En förenkling av en struktur eller system, uppsättning av instruktioner för att generera beteende-data, tolkning av ett fenomen etc.

Question 2

System:

Answer 2

En samling av enheter som agera och interagerar på ett logiskt sätt

Question 3

Simulation:

Answer 3

En imitering, utvecklar en genomförbar modell, experimenterar med en modell, löser komplexa problem.

Question 4

Fördelen med att upprätta en modell och simulera? Vilka är de fem punkterna?

Answer 4

(1) Verkliga system är normalt inte direkt åtkomliga, (2) de kanske inte ens existerade än eller ännu. (3) Verkliga system har ibland okänd struktur. (4) Verkliga systemen kan gå sönder av experiment. (5) Experiment är för dyra. (Bonus) De kan användas för att skapa applikationer (VR och diverse spel bland annat).

Question 5

Vilka dimensioner finns för simuleringsmodeller?

Answer 5

1) Objective behind the model, (2) Static vs (3) Dynamic model, (3) Domain of the simulation time, (4) Determinism, (5) How entities are represented, (6) Kind of dependency, (7) Domain/Range of variables.

Question 6

Vad innebär Objective?

Answer 6

Förklarar varför en modell är upprättad, har en väsentlig påverkan på egenskaperna av modellen, dennes noggrant, nivå av detaljer.

Question 7

Vad innebär Statisk vs. Dynamisk modell?

Answer 7

En statisk simuleringsmodell representerar ett system vid en specifik tid, tiden spelar ingen roll. I en dynamisk modell beror variablerna på hur de tidigare har utvecklats över tiden. Det är viktigt att veta jämvikten mellan dessa statiska modeller.

Question 8

Vad innebär Domänen av simuleringstiden?

Answer 8

Vi har två olika typer av modeller; Kontinuerliga modeller (förändringar kan ske över små intervall) och diskreta modeller (förändringar sker bara vid specifika punkter i tiden)

Question 9

Deterministiska vs. stokastiska modeller?

Answer 9

Deterministiska innebär att varje framtida händelse kan förutspås utifrån historiken av simuleringen. Outputen blir således bestämd om vi vet inputen och hur modellen är upprättad gällande kvantiteter och relationer inuti modellen. I en Stokastiskt modell har vi en sannolikhet att en framtida händelse kommer ske, outputen är alltså en estimering, det finns således en större osäkerhet här.

Question 10

Vad innebär hur enheterna är representerade?

Answer 10

Vi har här olika typer av modeller; Macro modeller, Micro modeller och Multi-Level models.

Question 11

Macro-modell?

Answer 11

Macro-Models consists of many formulas that relate some state variables and parameter to each other. These formulas describe the complete system. So, there no structure in addition to the formulas and state variables / parameter. This is why I wrote - “single object” / single entity because you do not have additional entities that encapsulate their state - just one that represent everything, we model on the macro-level

Question 12

Micro-modell

Answer 12

Micro-Models have additional structure. There are multiple entities, each of them having its own state variables, it’s own parameters. We can look into the model and see smaller entities. The modeling happens on the level of entities, on the micro-level

Question 13

Meso-Modell

Answer 13

Meso-Models is anything between a full micro or a full macro level.

Question 14

Multi-Level Models

Answer 14

Multi-Level Models combine different levels.

Question 15

Vad innebär vilken typ av beroende?

Answer 15

Vi har olika beroende mellan variablerna i modellen och variablernas historia. Där vi har linjära och olinjära modeller.

Question 16

Vad innebär domän/omfattning av variabler?

Answer 16

Vi har en metric modell, Qualitative model and hybrid-model.

Question 17

Metric model:

Answer 17

Variablerna kan ta sig an vilka värden som helst (verkliga tal)

Question 18

Qualitativa modeller

Answer 18

Omfattningen är diskret

Question 19

Hybrid-modeller:

Answer 19

Mellanting mellan metric och Qualitativa

Question 20

En kort karakterisering av ABMs?

Answer 20

Dynamiska modeller, ofta tidsdiskreta modeller, ofta stokastiska modeller, icke-linjära modeller, micro modeller

Question 21

Queueing systems:

Answer 21

Tillståndet hos systemet ändras bara när en händelse inträffar, exempelvis att en person tillkommer eller lämnar en kö till något. William nämnde även exemplet med en hiss, den har förbestämda platser och aktioner. Används också för att simulera och utvärdera olika produktionslinor.

Question 22

Discrete event simulation

Answer 22

Tillståndet i simuleringen uppdateras enbart då händelser inträffar och bearbetas. Tillståndet ändras i förhållande till olika händelser-typer. Simulering kan genomföras effektivt.

Question 23

Object-Oriented Simulation

Answer 23

Object-oriented programming kan användas för att implementera modeller. Är en rigorös formell definition, en sekvens av händelser som input, tillståndsändringar triggas, en beskrivning i olika tillståndstabeller.

Question 24

Cellular Automata

Answer 24

Detta är ett diskret system i både tid, rum och tillstånd. Detta är något viktigare än de diskreta. I CA är varje cell lika (agent) där de har samma samlingar av tillstånd och samma övergångsfunktioner. Tillstånd kan vara lokala, det vill säga att cellerna inte behöver ha samma tillstånd vid samma tidpunkt. Det finns olika sätt man kan upprätta en CA; Grid Geometry, Forms of Neighborhood, Bounding Conditions, State sets, Initial configuration och transition rules.

Question 25

DEVS

Answer 25

Discrete Event System Specification is a modular and hierarchical formalism for modeling and analyzing general systems that can be discrete event systems which might be described by state transition tables, and continuous state systems which might be described by differential equations, and hybrid continuous state and discrete event systems. DEVS is a timed event system.

Question 26

Game of Life

Answer 26

Detta är en väldigt känd CA-modell, tvådimensionell CA, cellen kan ha olika tillstånd levande eller död där enkla regler avgör. I simuleringen av CA används alltid det gamla tillståndet för att bestämma det nya.

Question 27

Metaforer i modellering

Answer 27

Allt är baserat på metaforerna, vilka skall användas när vi gör ett system beror på situationen. Dessa tillhandahåller oss glasögon/språket för att beskriva och se ett system som vi sedan översätter till rätt modell. En central fråga är hur väl fungerar grid-metaforen till systemet vi använder. De skall tillförs en viktig mekanism i hur vi resonerar hur modellen presenteras till användaren och hur den fungerar i praktiken. ABMs använder metaforer från samhället av interagerande aktörer.