After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Giới thiệu về Hệ động lực và Mô hình Mô phỏng Sự kiện Rời rạc
Hãy cùng khám phá sức mạnh của mô phỏng sự kiện rời rạc. Mở đầu khóa học, bạn sẽ học cách nhận diện các bài toán mà mô phỏng sự kiện rời rạc có thể hỗ trợ quản lý và ra quyết định. Bạn cũng sẽ tìm hiểu các thành phần chính của mô hình sự kiện rời rạc và cách diễn giải đầu ra của mô hình. Cuối cùng, bạn sẽ tự xây dựng mô hình sự kiện rời rạc kiểu “hàng đợi” đầu tiên của mình.
- Hệ động lực và mô hình sự kiện rời rạc50 XP
- Hệ động100 XP
- Phân rã một quy trình thành chuỗi sự kiện100 XP
- Thang máy: mô hình sự kiện rời rạc100 XP
- Mô hình toán học của hệ động lực50 XP
- Mô hình sự kiện rời rạc: xác định các quy trình then chốt100 XP
- Mô hình toán học: tích hợp các quy trình then chốt100 XP
- Giới thiệu về mô phỏng theo sự kiện rời rạc50 XP
- Phát triển mô hình sự kiện rời rạc100 XP
- Chạy mô hình sự kiện rời rạc100 XP
2
Phát triển Mô hình Sự kiện Rời rạc với SimPy
Khám phá sức mạnh của gói SimPy để tinh gọn các mô phỏng sự kiện rời rạc của bạn. Ở chương 2, bạn sẽ học cách dựng môi trường mô hình SimPy và cách bổ sung các quy trình (process) và tài nguyên (resource). Bạn cũng sẽ tìm hiểu các loại tài nguyên khác nhau, cùng các lựa chọn để kiểm soát và lập lịch sự kiện. Kết thúc chương, bạn sẽ xây dựng một mô hình SimPy hoàn chỉnh cho dây chuyền lắp ráp máy bay.
3
Kết hợp Tính tất định và Phi tất định trong Mô hình
Khám phá các loại quy trình bạn có thể thêm vào mô hình sự kiện rời rạc. Bạn sẽ học cách phân biệt giữa quy trình tất định và phi tất định, cũng như cách biểu diễn chúng trong mô hình. Bạn cũng sẽ học cách ngẫu nhiên hóa các sự kiện (hoặc quy trình), điều then chốt để mô phỏng các sự kiện phi tất định. Cuối cùng, bạn sẽ xây dựng một mô hình SimPy kết hợp cả quy trình tất định và phi tất định.
4
Ứng dụng Mô hình, Phân cụm, Tối ưu hóa và Tính mô-đun
Bạn sẽ học các phương pháp tối ưu hóa để tối đa hóa tác động của mô hình sự kiện rời rạc. Bạn sẽ học cách thực hiện các tập hợp mô phỏng bằng phương pháp Monte Carlo và khám phá cách nhận diện các cụm (cluster) trong kết quả mô hình để hiểu hành vi hệ thống, xác định quy trình then chốt và các điểm bùng phát. Bạn cũng sẽ dùng hàm mục tiêu để đặt mục tiêu cho nỗ lực tối ưu hóa mô hình. Kết thúc khóa học, bạn sẽ khám phá cách giúp mô hình có khả năng mở rộng để phát triển ổn định và được kiểm soát.
Mô phỏng Sự kiện Rời rạc bằng Python
Hoàn
thành khóa học
