KARAR MODELLERİ

Benzetim, gerçek bir sürecin ya da sistemin zaman içerisindeki işleyişini çeşitli kısıtlar
altında değerlendirmek ve farklı şartlar altında sistemin davranışını anlamak için sistemin modelini oluşturmak ve bu model üzerinde deney yapma süreci olarak tanımlanabilir.

Doğru yanıt A seçeneğidir.

I ve IV benzetimin amaçlarındandır.

Doğru yanıt C seçeneğidir.

Benzetim Çalışmasının ilk aşaması: Problemin tanımlanması,
Doğru yanıt E seçeneğidir.

IV. Benzetim tekrarlanan bir süreçtir. Benzetimin avantajlarından biridir.

Sistem, belirli bir amaç doğrultusunda bir araya getirilen, aralarında uyumlu bir ilişki
olan ve birbirlerini karşılıklı olarak etkileyen elemanlardan oluşan bir bütündür.

Doğru yanıt B seçeneğidir.

Modellerin,
• Düşünceye yardım etme,
• Haberleşmeye yardımcı olma,
• Eğitime hizmet etme,
• Tahmin etme,
• Denemelere yardımcı olma
gibi fonksiyonları bulunmaktadır.

"Maliyet artışlarını denetleme" modelin fonksiyonlarından biri değildir.

Doğru yanıt C seçeneğidir.

Dışsal değişkenler; sistemin davranışını etkileyen fakat kendileri sistemden etkilenmeyen değişkenlerdir. Çevresel veya kontrol edilemeyen değişkenler olarak da adlandırılırlar. 

Doğru yanıt B seçeneğidir.

Benzetim Modeli Türleri
Benzetim modelleri, zamanın belirli bir anında veya aralığında bir sistemin durumunu inceleme olanağı sağlayan modellerdir. Kullanım alanları ve yapısal özellikleri bakımından benzetim modellerini üç grupta incelemek mümkündür (Harrell vd., 2004, s.47; Law ve Kelton,1991, s.6). Bu modeller; statik ve dinamik benzetim modelleri, belirli ve olasılıklı benzetim modelleri ile kesikli olay ve sürekli sistem benzetim modelleridir.

Kesikli sistemler, durum değişkenlerinin değerlerinin sadece belirli zaman noktalarında bir anda değiştiği sistemlerdir.

Doğru yanıt E seçeneğidir.

Sistemin Bileşenleri
Bir sistemi anlamak ve analiz etmek için sistemin bileşenlerinin neler olduğunun bilinmesi gerekir. Birbirinden farklı birçok sistem mevcut olsa da, genel olarak her bir sistemin bileşenleri benzetim modeli açısından ele alındığında; varlıklar, özellikler, faaliyetler, olaylar ve durum değişkenlerinden oluşmaktadır.

"Kişiler" değişkenlerden biri değildir.

Doğru yanıt D seçeneğidir.

Benzetim yöntemi, bilgisayar teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte fizik, kimya, matematik gibi temel bilim dallarındaki teorik problemlerin çözümlerinin yanı sıra ekonomi, işletmecilik gibi sosyal alanlarda karşılaşılan problemlerin çözümünde de kullanılmaktadır. Benzetim yönteminin belli başlı kullanım alanları; matematik, fizik, bilgisayar bilimleri, üretim, pazarlama, ekoloji ve ulaştırma biçiminde sıralanabilir.

Benzetim modeli kurma özel bir eğitim gerektirir. Benzetim, zaman ve tecrübe ile öğrenilen bir yöntemdir. Benzetim ile ilgili birçok yazılım bulunmasına rağmen, modelleme sürecinin tamamı ve analiz süreci karmaşık olabilir. Bu da benzetim yönteminin dezavantajlarından biridir.

Geçerlilik kontrolü: Bu aşama modelin gerçek sistemin doğru bir temsili olup olmadığının belirlenmesini kapsar.

Haberleşme sisteminde

Deterministik değişkenler; araştırmacının istediği amaca ulaşmada ihtiyacı olan bilgiyi sağlayacak tek değerli tahminleri içeren değişkenlerdir. Sistemdeki varyasyon miktarının çok az olduğu olasılıklı modellerde bazen deterministik değişkenler de kullanılmaktadır (Watson ve Blackstone, 1989, s.10).

Varsayımlar, modelin çözümü için gerekli olan kabullerdir.

Rassal değişkenler, analiz yapanlara olasılıklı bir yapıya sahip sistemin davranışını belirlemede yardımcı olan değişkenlerdir.

Statik bir benzetim modeli, zamana bağlı olmayan ve zamanın belirli bir noktasında incelenen sistemin temsilidir. İncelenen sistemdeki olay ya da olayların tam olarak ne zaman meydana geldiğinin önemli olmadığı durumlarda kullanılırlar. Statik modeller genellikle, istatiksel bir sonuç türetebilmek için sistemden tesadüfi örneklemlerin çekilmesini sağlarlar ve bu nedenle Monte Carlo Benzetimi olarak adlandırılırlar (Harrell vd., 2000, s.48). Monte Carlo benzetimi, özel bir denemede ya da bir benzetim çalışmasında, stokastik özellik gösteren değişkenlerin olasılık dağılımından rasgele sayılar seçme tekni- ğidir. Olasılıklı ve analitik yöntemlerle çözebilme olasılığının düşük olduğu problemleri çözmek için Monte Carlo benzetimi kullanılır (Sarıaslan,1986, s.41). Örneğin finansta Monte-Carlo benzetimi portföy seçiminde kullanılmaktadır

Girdileri tesadüfi (rassal) olmayan benzetim modelleri belirli benzetim modelleri olarak adlandırılır. Belirli benzetim modelinde, girdi verisi ve başlangıç durumu tanımlandığında gelecekte gerçekleşecek tüm durumlar belirlidir. Bir belirli benzetim modeli kaç defa çalıştırılırsa çalıştırılsın daima aynı sonucu üretecektir.

Bekleme süresi:

1. müşteri: 0 dk.

2. müşteri: 3 dk

3. müşteri: 2 dk

4. müşteri: 5 dk

Ortalama Kuyrukta Bekleme Zamanı = (Toplam bekleme zamanı)10 : (Müşteri sayısı) 4 = 2.5 dakikadır.