Insegnamento SIMULAZIONE
- Corso
- Informatica
- Codice insegnamento
- 55016406
- Curriculum
- Comune a tutti i curricula
- Docente
- Sergio Tasso
- Docenti
-
- Sergio Tasso
- Ore
- 42 ore - Sergio Tasso
- CFU
- 6
- Regolamento
- Coorte 2020
- Erogato
- 2021/22
- Attività
- Affine/integrativa
- Ambito
- Attività formative affini o integrative
- Settore
- INF/01
- Tipo insegnamento
- Opzionale (Optional)
- Tipo attività
- Attività formativa monodisciplinare
- Lingua insegnamento
- ITALIANO
- Contenuti
- Definizione di sistemi e modelli.
Come costruire modelli.
Simulazione di modelli.
Simulatore a eventi discreti.
Teoria delle code. Reti di code.
Generazione di variabili casuali.
Analisi dei risultati e convalida di un modello di simulazione.
Algoritmi per sistemi di simulazione distribuita/parallela. - Testi di riferimento
- Averill M. Law, W. David Kelton: Simulation Modeling and Analysis - Third edition, McGraw-Hill (2000)
Donald Gross, Carl N. Harris: Queueing Theory - Third edition, Wiley Interscience (1998)
K.S. Trivedi, Probability and Statistics with Reliability, Queueing and Computer Applications,Second edition, Prentice Hall (2002)
Richard M. Fujimoto: Parallel and Distributed Simulation Systems, Wiley Interscience (2000).
Dispense e matariali multimediali forniti dal docente - Obiettivi formativi
- Fornire agli studenti metodologie e strumenti per la progettazione, implementazione e convalida di
modelli di simulazione. - Prerequisiti
- Nessuno
- Metodi didattici
- lezioni frontali + laboratori
- Altre informazioni
- Sito del Corso: www.unistudium.unipg.it
Calendario esami:
consultare il sito www.dmi.unipg.it - Modalità di verifica dell'apprendimento
- Prova scritta + Prova orale (consegna progetto)
Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa - Programma esteso
- Definizione di modello. Classificazione di sistemi e modelli. Come costruire modelli.
Simulazione di modelli.
Simulazione discreta. Simulatore a eventi discreti.
Teoria delle code. Reti di code e catene di Markov.
Generazione di numeri pseudocasuali. Generazione di variabili casuali.
Analisi dei risultati di una simulazione.
Convalida e test di un modello di simulazione.
Ambienti di simulazione.
Algoritmi per sistemi di simulazione distribuita/parallela.