Simulation à événements discrets - Modèles déterministes et stochastiques ; Exemples d'applications implémentées en Delphi et en C++

Publié par Eyrolles, le 23 novembre 2006

443 pages

Résumé

Concevoir ou optimiser des systèmes complexes grâce à la simulation - Les techniques de simulation permettent de prédire le comportement de système complexes en phase de conception (dimensionnement d'une chaîne de production par exemple) ou d'optimiser les performances de systèmes existants, qu'il s'agisse de stockage, de transport, de services ou de procédés industriels. S'initier aux techniques de simulation par l'exemple - Cet ouvrage introduit les techniques de simulation à événements discrets à travers des exemples de complexité croissante, en évitant autant que possible les exposés théoriques à priori. Il montre d'abord comment réaliser des modèles de simulation déterministes, avant d'aborder la prise en compte du hasard (modèles stochastiques). Un chapitre est dédié au couplage entre simulation et méthodes d'optimisation (recuit simulé et algorithmes génétiques). Le livre s'achève sur une autre technique, celle des automates cellulaires, appliquée à simulation de la propagation de feux de forêt. Une véritable boîte à outils logicielle fournie sur le CD-Rom d'accompagnement - Tous les exemples du livre sont implémentés sous forme de programmes Windows l'interface graphique soignée, que vous trouverez sur le CD-Rom d'accompagne ment. Ces programmes, dont le code source est fourni en Delphi et pour certains e C++, vous aideront à vous familiariser avec la réalisation de modèles de simulation. Vous pourrez également les adapter facilement à vos propres besoins grâce à la structure modulaire (structures de données et bibliothèque d'objets réutilisables). A qui s'adresse l'ouvrage? Aux étudiants en mathématiques appliquées, informatique, gestion de production, recherche opérationnelle, aide à la décision, etc. Aux ingénieurs, enseignants-chercheurs, informaticiens, industriels, économiste et décideurs ayant à concevoir ou à optimiser des systèmes complexes.

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