Simulazione

Il corso si propone di fornire allo/a studente/ssa gli strumenti di base per la costruzione e l'utilizzo di modelli di simulazione. Un rilevante spazio verrà dato alle applicazioni. Gli argomenti trattati verranno sviluppati anche attraverso piccoli progetti da svolgere durante l'anno: tali progetti costituiranno una componente essenziale nella valutazione conclusiva.

Dopo una introduzione alla simulazione, verranno presentate le principali tecniche di simulazione, con particolare attenzione alla simulazione discreta. Una parte consistente del corso sarà dedicata alle metodologie statistiche per l'analisi dei dati di input e di output. Nell'ultima parte del corso verranno presentati i principali concetti della System Dynamics e della Simulazione per agenti autonomi. Piccoli progetti comportanti attività di modellazione, programmazione ed analisi statistica di dati verranno assegnati durante lo svolgimento del corso.

Conoscenze. Alla fine del corso gli/le studenti/esse avranno acquisito le conoscenze di base sugli approcci alla simulazione e le conoscenze statistiche necessarie per l'analisi dei dati di input e di output nei modelli di simulazione.

Dopo una introduzione alla simulazione, verranno presentate le principali tecniche di simulazione, con particolare attenzione alla simulazione discreta. Una parte consistente del corso sarà dedicata alle metodologie statistiche per l'analisi dei dati di input e di output. Nell'ultima parte del corso verranno presentati i principali concetti della System Dynamics. Piccoli progetti comportanti attività di modellazione, programmazione ed analisi statistica di dati verranno assegnati durante lo svolgimento del corso.

1. Introduzione ai modelli di simulazione

2. Simulazione discreta
   • Il sistema da modellare
   • Approcci alla modellazione
   • Simulazione per entità, per attività e per processi
   • Uso del linguaggio UML per la modellazione
     

3. Funzioni di distribuzione e test statistici
   • Variabili casuali
   • Distribuzioni discrete e continue
   • Stima di parametri
   • Test di ipotesi

4. Analisi e scelta dei dati di input
   • Distribuzioni empiriche
   • Analisi dei dati di input
   • Numeri pseudocasuali

5. Analisi dei dati di output
   • Analisi del transitorio
   • Tecniche per la riduzione della varianza

6. Modelli di Dinamica dei Sistemi
   • Diagrammi causali
   • Livelli e flussi
   • Ritardi
   • Exponential smoothing
   • Scelta dell'unità di tempo e metodi di integrazione

7. Simulazione per agenti autonomi
   • Introduzione
   • Uso di NetLogo

Testi di riferimento

A.M. Law & W.D. Kelton Simulation Modeling & Analysis, McGraw-Hill, 1991

A.M. Mood, F.A. Graybill and D.C. Boes Introduction to the theory of statistics, McGraw-Hill, 1974

M. Pidd Computer Simulation in Management Science, J.Wiley, 1992

S.M. Ross A course in Simulation, Macmillan, 1990