Modeling Architecture for Hybrid System Dynamics and Discrete Event Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Construction systems and projects comprise complex combinations of subsystems, processes, operations, and activities. Discrete Event Simulation (DES) has been used extensively for modeling construction systems, addressing system complexity, and analyzing system behavior. However, while DES is a powerful tool for capturing operations as they occur in reality, DES does have difficulty modeling context and its mutual effects on the operational components of a system. System Dynamics (SD), on the other hand, captures feedback loops that are derived from the context level of a system and that can anticipate system behavior; nevertheless, SD cannot effectively model the operational parts of a system. Hybrid SD and DES modeling provide a set of tools that use the capabilities, while improving upon the disadvantages, of these two approaches. Although initial efforts to develop hybrid SD-DES modeling dates back to the late 1990s, in the construction industry, there are relatively few studies in this area, and there is still no robust architecture for hybrid system developers. This paper addresses these issues by proposing a comprehensive hybrid simulation architecture based on the High Level Architecture (HLA) infrastructure, which can be used by hybrid simulation developers in the construction industry. A typical steel fabrication shop has been modeled based on the proposed architecture, and it has been compared with the ideally developed hybrid simulation architecture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».