Capacity planning plays an important role not only for master production plan but also for facility or layout design in shipbuilding. Product work breakdown structure, attributes of production resources, and production method or process data are associated in order to make the discrete event simulation model of shipyard layout plan. The production amount of each process and the process time is assumed to be stochastic. Based on the stochastic discrete event simulation model, the production capacity of each facility in shipyard is estimated. The stochastic model of product arrival time, process time and transferring time is introduced for each process. Also, the production capacity is estimated for the assumed master production schedule.
한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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pp.405-424
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2001
Many simulation models have been built to facilitate simulation technique in designing, evaluating, and optimizing supply chains. Simulation is preferred to deal with stochastic natures existing in the supply chain. Moreover simulation has a capability to find local optimum value within each component through entire supply chain. Most of supply chain simulation models have been developed on the basis of discrete-event simulation. Since supply chain systems are neither completely discrete nor continuous, the need of constructing a model with aspects of both discrete-event and continuous simulation is provoked, resulting in a combined discrete-continuous simulation. In this paper, an architecture of combined modeling for supply chain simulation is proposed, which includes the equation of continuous portion in supply chain and how these equations are used in the supply chain simulation models. A simple example of supply chain model dealing with the strategic level of supply chain presented in this paper shows the possibility and the prospect of this approach.
Many simulation models have been built to facilitate simulation technique in designing, evaluating, and optimizing supply chains. Simulation is preferred to deal with stochastic natures existing in the supply chain. Moreover simulation has a capability to find local optimum value within each component through entire supply chain. Most of supply chain simulation models have been developed on the basis of discrete-event simulation. Since supply chain systems are neither completely discrete nor continuous, the need of constructing a model with aspects of both discrete-event and continuous simulation is provoked, resulting in a combined discrete-continuous simulation. In this paper, an architecture of combined modeling for supply chain simulation is proposed, which includes the equation of continuous portion in supply chain and how these equations are used in the supply chain simulation models. A simple example of supply chain model dealing with the strategic level of supply chain presented in this paper shows the possibility and the prospect of this approach.
This paper deals with a discrete simulation optimization method for designing a complex probabilistic discrete event system. The proposed algorithm in this paper searches the effective and reliable alternatives satisfying the target values of the system to be designed through a single run in a relatively short time period. It tries to estimate an autoregressive model, and construct mean and confidence interval for evaluating correctly the objective function obtained by small amount of output data. The experimental results using the proposed method are also shown.
This paper, introduces a Stochastic Project Scheduling Simulation system (SPSS III) developed by the author to predict a project completion probability in a certain time. The system integrates deterministic CPM, probabilistic PERT, and stochastic Discrete Event Simulation (DES) scheduling methods into one system. It implements automated statistical analysis methods for computing the minimum number of simulation runs, the significance of the difference between independent simulations, and the confidence interval for the mean project duration as well as sensitivity analysis method in What-if analyzer component. The SPSS 111 gives the several benefits to researchers in that it (1) complements PERT and Monte Carlo simulation by using stochastic activity durations via a web based JAVA simulation over the Internet, (2) provides a way to model a project network having different probability distribution functions, (3) implements statistical analyses method which enable to produce a reliable prediction of the probability of completing a project in a specified time, and (4) allows researchers to compare the outcome of CPM, PERT and DES under different variability or skewness in the activity duration data.
A gun is still one of the major weapons of a combat ship. To assess the ship's fire control capability which is influenced by tracking system, fire control algorithm, gun, the ship itself, target behavior, environment and engagement situation, simulation system for gun-oriented engagement for surface ship is needed. This paper proposes the process for designing and implementing a gun-oriented engagement simulation system using DEVS(Discrete Event Simulation Specification), which is a formalism based on the set theory. It consists of the following activities : 1) analyzing the characteristics of a gun-oriented engagement, 2) constructing the deterministic model of the combat ship of study with DEVS, 3) modeling properties of each entity showing as stochastic errors. With this process, the gun-oriented engagement simulation system is developed and applied for the combat system under development.
음향 탐지나 항적 탐지 등을 이용하여 표적을 추적하는 유도 어뢰는 개념 설계 단계에서부터 군 요구를 분석하고 군요구에 따른 어뢰의 개략 설계 사양 도출을 필요로 한다. 이를 위해 이산 사건/이산 시간 혼합형 시뮬레이션 모델 구조를 적용하여 어뢰가 목적하고 있는 탐지 임무의 정량적인 달성 정도를 나타내는 탐지 효과도를 분석하였다. 어뢰의 탐지효과도 분석을 위해 초기 개념 설계 단계에서 주어지는 어뢰의 개략적인 설계 변수를 바탕으로 어뢰와 표적의 수학 모델을 설정하였으며, 이와 함께 이산 사건/이산 시간 혼합형 시뮬레이션 모델 구조를 적용하여 아 잠수함 모델, 어뢰 모델, 표적 모델을 구성하였다. 특히 어뢰 모델에는 유도 어뢰의 특성을 고려하여 탐색 운동 방법, 음향 탐지 방법 등을 적용하였으며. 각 모델을 구성하는 설계 변수에는 오차 모형을 반영하였다. 이를 바탕으로 어뢰가 표적을 탐지하는 과정에 대해 반복 시뮬레이션을 수행하여 설계 변수 변화에 따른 어뢰의 탐지 효과도를 분석하였다.
Chang-Yong Yi;Chan-Sik Park;Doo-Jin Lee;Dong-Eun Lee
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.400-408
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2009
Simulation applications for analyzing the productivity of construction operations at operation level and project schedules at project level are crucial methods in project management. The application at two different levels should be very tightly linked to each other in practice. However, appropriate integration at the levels is not achieved in that existing systems do not support to integrate operation models into a schedule model. This paper presents a new approach named to Discrete Event Simulation-Nesting modeling approach, which supports not only productivity analysis at operation level but also schedule management at a project level. The system developed by the authors allows creating operation models at the operation level, maintaining them in operation model library, executing sensitivity analysis to find the behaviors of the operation models when different combination of resources are used as existing DES systems do. On top of the conventional functions, the new system facilitates to find the optimum solution of resource combinations which satisfy the user's interest by computing the hourly productivity and the hourly cost of the operation. By drag-and-dropping an operation model kept in the operation model library, the operation models are integrated into an activity of the schedule model. When a complete schedule model is established by nesting operation models into the schedule model, stochastic simulation based scheduling is executed. A case study is presented to demonstrate the new simulation system and verify the validity of the system.
Stochastic resource-constrained project scheduling problem is an extension of resource-constrained project scheduling problem such that activity duration has stochastic nature. In real situation where activity duration is not known until the activity is finished, open-loop based static policies such as activity-based policy and priority-based policy will not well cope with duration variability. Then, a dynamic policy based on closed-loop decision making will be regarded as an alternative toward achievement of minimal makespan. In this study, a dynamic policy designed to select activities to start at each decision time point is illustrated. The performance of static and dynamic policies based on variable neighborhood search is evaluated under the discrete-event simulation environment. Experiments with J120 sets in PSPLIB and several probability distributions of activity duration show that the dynamic policy is superior to static policies. Even when the variability is high, the dynamic policy provides stable and good solutions.
We propose the QoS (Quality of Service) assurance model for AMR (Adaptive MultiRate) voice users considering the capacity and service quality jointly in downlink WCDMA system. For this purpose, we introduce a new system performance measure and the number-based AMR mode allocation scheme. The proposed number-based AMR mode allocation can be operated only with the information of total number of ongoing users. Therefore, it can be more simply implemented than the existing power-based allocation. The proposed system performance measure considers the stochastic variations of AMR modes of ongoing users and can be analytically obtained using CTMC (Continuous Time Markov Chain) modeling. In order to validate the proposed analytical model, a discrete event-based simulation model is also developed. The performance measure obtained from the analytical model is in agreement with the simulation results and is expected to be useful for parameter optimization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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