A simulation model is an easier way

A simulation model is an easier way to build up models to represent real life scenarios, to identify bottlenecks, to enhance system performance in terms of productivity, queues,
resource utilization, cycle times, lead times, etc. Discreteevent simulation has proven to be a good tool to evaluate performances of different optimization methods. Good results
were obtained in the case of various basic scheduling policies, allowing comparison between different options. The model could be used to develop intelligent optimization methods
through links with external software. Among others, genetic algorithms have been considered as a possible choice. Any heuristically based method would benefit greatly of the ability that discrete-event simulation has to mimic real processes. The models can be applied in a real system to analyze the system performance more efficiently and effectively. The modeling environments can easily be used for line balancing and assessing the behavior of a line. Thus, managers can prevent any unexpected situations by analyzing results using the simulation model.

Kết quả (Việt) 1:

Một mô hình mô phỏng là một cách dễ dàng hơn để xây dựng các mô hình để đại diện cho tình huống cuộc sống thực tế, xác định tắc nghẽn, để nâng cao hiệu năng hệ thống về năng suất, hàng đợi, sử dụng tài nguyên, chu kỳ thời gian, dẫn thời gian, vv. Mô phỏng Discreteevent đã chứng minh là một công cụ tốt để đánh giá khả năng của các phương pháp tối ưu hóa khác nhau. Kết quả tốt đã thu được trong trường hợp cơ bản lập kế hoạch chính sách khác nhau, cho phép so sánh giữa các tùy chọn khác nhau. Các mô hình có thể được sử dụng để phát triển các phương pháp thông minh tối ưu hóa thông qua liên kết với các phần mềm bên ngoài. Trong số những người khác, thuật toán di truyền đã được coi là một sự lựa chọn tốt. Bất kỳ phương pháp nhờ dựa trên sẽ hưởng lợi rất nhiều khả năng mô phỏng sự kiện rời rạc đã bắt chước thực sự quá trình. Các mô hình có thể được áp dụng trong một hệ thống thực tế để phân tích hiệu suất hệ thống hiệu quả hơn và hiệu quả. Mô hình hóa môi trường một cách dễ dàng có thể được sử dụng cho dòng cân bằng và đánh giá hành vi của một dòng. Vì vậy, nhà quản lý có thể ngăn chặn bất kỳ tình huống bất ngờ bằng cách phân tích kết quả bằng cách sử dụng các mô hình mô phỏng.

Kết quả (Việt) 2:

Một mô hình mô phỏng là một cách dễ dàng hơn để xây dựng mô hình để đại diện cho các tình huống thực tế đời sống, để xác định tắc nghẽn, để nâng cao hiệu suất hệ thống về năng suất, xếp hàng,
sử dụng nguồn lực, thời gian chu kỳ, dẫn lần, vv Discreteevent mô phỏng đã được chứng minh là một công cụ tốt để đánh giá màn trình diễn của các phương pháp tối ưu hóa khác nhau. Kết quả tốt
thu được trong trường hợp của các chính sách lập lịch trình cơ bản khác nhau, cho phép so sánh giữa các tùy chọn khác nhau. Mô hình này có thể được sử dụng để phát triển các phương pháp tối ưu hóa thông minh
thông qua các liên kết với các phần mềm bên ngoài. Trong số những người khác, các thuật toán di truyền đã được coi là một lựa chọn tốt. Bất kỳ phương pháp heuristically dựa trên sẽ được hưởng lợi rất nhiều về khả năng mà rời rạc sự kiện mô phỏng có bắt chước quá trình thực. Các mô hình có thể được áp dụng trong một hệ thống thực để phân tích hiệu suất hệ thống hiệu quả hơn và có hiệu quả. Các môi trường mô hình có thể dễ dàng được sử dụng để cân đối dòng và đánh giá hành vi của một dòng. Vì vậy, các nhà quản lý có thể ngăn chặn bất kỳ tình huống bất ngờ bằng cách phân tích các kết quả bằng cách sử dụng mô hình mô phỏng.