Simulation à évènements discrets
Objectifs
Ce cours a pour objectif de donner les bases pour l'écriture de jumeaux numériques avec une applicaton particulière à la représentation de systèmes de production (usines, ateliers...) avec des langages de programmation classiques (C, C++) et des éléments d'utilisation d'environnement de modélisation comme SIMIO, ARENA, Anylogic et Flexsim;
Plan du cours
Introduction : place de la simulation à événements discrets comme outil d'évaluation des performances
Notion de modèles déterministes et stochastiques
Présentation des générateurs de nombres aléatoires
Méthodes et outils pour simuler des nombres selon une loi donnée
Notions d'intervalle de confiance
Rappels notion statistique de base (test du Khi 2 etc…)
Création de modèle tirant profit de l'approche "file d'attente"
Démarche de modélisation : notion de scheduler, entités actives et passives
Présentation d'exemple et d'exercice…
Couplage modèle de simulation / méta heuristiques
Couple modèle de simulation / méta heuristiques en environnement stochastique (on travaille sur des modèles de simulation dont le résultat est en fait la réalisation d'une variable aléatoire…)
Description des TP
A remplirConnaissances requises
A remplirRSE (Responsabilité Sociale et Environnementale)
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Thèmes:
- applicabilité des modèles de simulations (jumeaux numériques) pour la prise en compte de critères complexe
- Polution liée aux activités simuléets et la consommation de ressource.
- Nombre d'heures: