Assignment SS 2021/2022/cs

Dotace v době nejistot

Úvod do problému

V roce 2020 byl otevřen nový dotační program. Žadatelé z řad veřejnosti podávali žádosti o dotaci od června 2020 do července 2021. Distribuce došlých žádostí v čase byla velmi nerovnoměrná a nahodilá. Zpracování žádostí obnášelo cca 9 procesních kroků. Zpracování žádosti buď končilo proplacením nebo zamítnutím. Zamítnutí se typicky dělo v jednom ze tří procesních kroků. Proplácení dotací bylo ukončeno v měsíci dubnu 2022. Na začátku května byly vyexportovány poslední monitorovací sestavy a informační systém, v němž transakce probíhaly, byl “uzavřen”.

Na zpracování žádosti se podíleli pracovníci rozdělení do tří týmů. Dle zjištěných informací se valná většina pracovníků, kteří se činností na tomto dotačním titulu zabývali, se této činnosti věnovala nad rámec své běžné pracovní činnosti. O zapojení úvazků proto neexistuje přesný přehled, bylo též velmi variabilní.

V současné chvíli je tedy vhodné učinit zpětné ohlédnutí za vykonanou prací. Manažerští pracovníci by uvítali rámcovou informaci shrnující to, jak celý proces probíhal a v případě, že by se dotační program opět otevíral, jaké personální složení týmů, co se úvazků týče, by bylo nejefektivnější vzhledem k objemu odvedené práce. Nelze předpokládat, zda bude možné zajistit nové pracovníky na plný úvazek (a příp. v jakém množství). Jako realistické se proto opět jeví poskládání týmů ze stávajících pracovníků relevantního útvaru a ostatních pracovníků úřadu, kteří by se mohli v jednotlivých případech zapojit do prací na programu na maximálně 0.2 FTE (nutnost zadání na straně realizátora dotačního projektu – tedy expertním odhadem). Dostatečné personální zajištění je nejpalčivějším problémem celé akce.

Požaduje se ochrana dat v tomto rozsahu: úřad, žadatel, finance, osobní údaje.

Cíl simulace

1. Poskytnout managementu obecnou představu o tom, jak by probíhal celý proces nyní, kdy útvar již disponuje pracovníky na plný úvazek (zpočátku realizace toto nebylo). Konkrétně kolik nejméně zkrácených úvazků by bylo potřeba na realizaci dotačního programu při pevně určeném počtu osob pracujících na programu na celý úvazek.

2. Poskytnout představu, jak by proces probíhal, kdyby byl zaveden např. časový limit pro odpověď žadatele na podnět poskytovatele dotace k doplnění.

Hrubý nástin předpokládané simulace

Entity: žádosti

Zdroje: pracovníci, proměnlivá velikost úvazků a jejich počet, částečné úvazky

Proces: pracuje se s řadou procesních kroků spočívajících ve "zpožděních" a rozdělení na žádosti, které pokračují dále v procesu a které budou zamítnuty a vyřazeny z procesu. Ve vztahu ke "zpožděním" se jedná o čas trvání operace na straně úřadu (v řádu minut až hodin, bude určeno jako triangulární distribuce za pomoci konzultace s experty) a trvání odezvy na straně žadatele (v řádu dní, měsíců, v extrémních případech i více než rok; časové značky ze systému). Zamítnuté žádosti opouštějí systém na min. třech různých stanovištích s velmi rozdílnými distribucemi pravděpodobnosti. Vydávání rozhodnutí se může dít dle distribuce v čase nebo jako "batching" (nutno ještě objasnit s realizátorem dotačního programu).

Nástroj

Simprocess

Autor

Neln15

Zdroje

Sestavy vyexportované ze systému pro administraci žádostí a z centrálního registru dotací. Budou využity sestavy dodané managementem (anonymizace a utajení souborů). Mají pevně danou strukturu, nebylo možno je pro účely simulace nadefinovat, informační systém je již uzavřen. Náročnou kombinací a zpracováním sestav lze získat pro simulace tyto údaje za sledované období:

• počet pracovníků v jednotl. týmech (úvazky a příp. jejich proměny v čase od managementu),

• počet a datum: přijatých žádostí (“PŽ”), PŽ vyřazených před 1. kontrolou, PŽ prošlých a vyřazených při 1. kontrole, PŽ prošlých a vyřazených při 2. kontrole, jejich přenosu do IS CEDR, vyplacení dotace. Procesní krok má trvání v rozmezí 1 až stovek dnů. Stav ("stádium") ve kterém žádost opustila systém.

Granuralita: jednotlivé žádosti, resp. rozhodnutí o poskytnutí dotace (kolem 200 tis ks).

Popis procesu: konzultací s experty.

Pro potřeby posouzení zadání indikativní struktura zdrojových dat po prvotním rozsáhlém zpracování (další dílčí dopočty nejsou uvedeny, jedná se o indikaci pro potřeby posouzení): File:Dotace ukazka struktura.xlsx

Chválím, jak to máte jako zadání propracované. Pokud budete mít konkrétní tvrdá data v podobě, jakou předjímá tabulka, bude to super. Co mi není jasné, jsou cíle. Simulace pracuje s nějakou nejistotou. Úplně nechápu, jaké výstupy z toho mají být a pro koho budou k něčemu dobré. Tomáš (talk) 14:49, 6 May 2022 (CET)

Dobrý den, děkuji. Po naší rozmluvě jsem ještě konuzultovala některé skutečnosti s pracovnicí, která se na administraci podilela. Jsou tam i nejake nekonzistence v datech a v jejích tvrzeních. Na základě toho tedy doplňuji a upravuji zadání takto:

Dotační program byl otevřen ad hoc, pod tlakem vnějších okolností a to ve velmi krátkém časovém termínu. Na počátku nebyli na jeho realizaci najmuti žádní lidé. Postupně jich bylo několik málo na tuto práci dočasně přeřazeno (v řádu jednotek). Většina pracovníků (asi 90) však zůstávali dále plně zaměstnáni ve svých agendách a na administraci tohoto dotačního programu pracovali nad rámec své běžné pracovní náplně, tedy bez přesně určeného úvazku. Někteří pracovníci udělali podle výstupů ze systému jednotky, někteří však stovky nebo dokonce tisíce úkonů. Navíc systém obsahuje místo některých pracovníků, kteří transakce prováděli, pouze kódy nebo jsou i informace nevyplněny (zřejmě z doby papírové administrace). Jedná se o relativně vysoké množství případů. Pro nové otevření dotačního programu pravděpodobně opět nebude možné přijmout pracovníky na plný úvazek a bude využívána stávající pracovní síla na 0.2 FTE a odměňována tedy formou pevně stanovených odměn.

Nejistota: Následkem toho se přesně neví, kolik úvazků vlastně na realizaci pracovalo.

Dále ze stejného důvodu zpočátku nebyl žádný systém na administraci žádostí (zprovozněn až později) a napojení na centrální registr dotací bylo nasazeno ještě déle. Důsledkem časového tlaku na nasazení IS a toho, že IS ze začátku chyběl, docházelo k časovým zpožděním, systémovým chybám (“žádost se zasekla v systému”, administrátoři ji tam “objevili” později) a chybám při příjmu žádostí v papírové podobě. Z tohoto důvodu není ani přesně známo, jak dlouho by celý proces zpracování dotačních žádostí trval nyní, kdy již existují procesy i nástroje. Program běžel od března, ale teprve od června dosáhl více méně stabilizovaného stavu, co se digitalizace procesu týče.

Nejistota: Není známo, jak dlouho by celý rpoces zpracování dotačních žádostí trval při nové iteraci dotačního programu nyní, kdy je již plně digitalizován. Pro vyřešení je tedy nutno nasimulovat (na základě distribucí zjištěných z dat za měsíce, kdy už existoval digitalizovaný systém, a nových dat o zaměstnancích, kteří by byli nyní k dispozici na 1.0 FTE).

Tyto informace jsou důležité nejen pro operativní zajištění procesu, ale také jako přímý vstup pro finanční a personální plánování.

Cíl:

Personální optimalizace procesu. Navrhnout optimální množství 0.2 úvazků, které si musí management pro nové otevření programu uvnitř úřadu naptat. Optimalizovat proces tak, aby procesní krok 1. kontroly trval max. 30 dní.

(Podle doplňující informace byl limit 30 dní od přijetí žádosti do její 1. kontroly byl skutečně zaveden. Avšak došlo k tomu až v průběhu realizace dotačního programu, kdy to mělo smysl (tj. existoval informační systém a bylo více pracovníků. Následkem toho naprostá většina žádostí tuto dobu znatelně překročila.)

Schváleno. Tak uvidíme, co Vám z toho vyjde. Tomáš (talk) 17:42, 8 May 2022 (CET)

Universe 25

Úvod do problému

Etolog John B. Calhoun provedl v letech 1968 až 1972 experiment na myších. Nazval ho Universe 25.

Jedná se o čtvercovou klec o rozměrech 101 x 101 palců pro myši s postupně doplňovaným jídlem a vodou. Mělo dojít k vytvoření a podpoření přirozeného nárůstu populace bez vlivu vnějšího prostředí. Kapacita klece byla pro 3000 myší. V den kolonizace byly do klece umístěny 4 páry myší. Když populace dosáhla počtu 2 200, mnoho myší přestalo mít zájem o rozmnožování, docházelo k formování do agresivních skupin, které pravidelně napadaly další skupiny. Nízká porodnost, vysoká úmrtnost mláďat společně s násilím vedly k zániku celé kolonie.

Autor experimentu se domnívá, že je experiment aplikovatelný i na lidi v kontextu přelidnění na planetě. Odhadem je rok 2050. Mnoho odpůrců se proti experimentu ohrazuje, že nelze srovnávat lidské a myší sociální chování.

Cíl simulace

Vytvořit "počítačovou kopii" experimentu Universe 25.

Sestavit verzi úpravou sociálního chování, aby nedošlo k úplné myší apokalypse, tak jako se stalo v roce 1972.

Co se bude simulovat

File:Universe25 aributy metody.xlsx

Rozbor sledovaných atributů a metod je načrtnutý v přiloženém excelu snad bude dávat smysl.

Ve zkratce: 1 den = 4 různé iterace pro každou myš. Každé myši se náhodně přiřadí, jakou akci bude dělat. Všechny myši se pohnou podle přiřazené akce. Poté dojde k vyhodnocení iterací (conflict), což je "hlavní motor", kde dojde k vyhodnocení chování myší v závislosti na jejich aktuálních atributech chování s různými mírami náhody. Detailnější popis je v přiloženém souboru.

Problém vidím v tom, že nevím jaká abstrakce je OK. Krom grafu s počtem_myší/dobou_trvání jiné podklady pro závěr "povedlo se" nejsou. Takže mám i obavu, že stejný graf nedám dohromady.

V metodách jsem vycházel z toho, jak bych to házel do pythonu. Datové struktury by v NetLogu neměly být problém, ale obávám se, že při abstrakci: 1 den = 4 iterace (i to je málo) všech myší NetLogo neutáhne vyhodnocování po dobu 4 let. Při průměrném počtu tisíc myší to bude přes milion vyhodnocování.

Nástroj

NetLogo

Autor

Tomáš Karásek, kart08

Zdroje

https://www.youtube.com/watch?v=7CXj0AGuh4c https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1644264/pdf/procrsmed00338-0007.pdf https://thumbs.dreamstime.com/z/behavior-types-different-kind-human-passive-passive-aggressive-aggressive-assertive-61553265.jpg

Zajímavé téma. Rozpracujte prosím detailněji, jak bude simulace vypadat. Případně i s nákresy, zkrátka, aby bylo jasné, co si pod tím mám v Netlogu představit. Tomáš (talk) 14:53, 6 May 2022 (CET)

Děkuji za komentář. Aktualizoval jsem kapitolu "Co se bude simulovat", kam jsem přiložil i soubor s detailnějším popisem. Kart08 (talk) 15:48, 7 May 2022 (CET)

Schváleno Tomáš (talk) 17:41, 8 May 2022 (CET)

Evakuace areálu VŠE

Úvod do problému

V posledních letech přibyla frekvence nahlašování bomb na VŠE. Toto má za následky nejen ztracený čas velkého množství lidí, ale i vynaložených prostředků na mobilizaci veřejných složek.

Ve středu veškerého dění jsou však primárně samotní studenti, kteří se účastní zmíněné evakuace. Dosud byly veškeré hlášení naštěstí falešná a reálná hrozba nebyla. Nelze to však 100% považovat za precedens, protože v budoucnu by anonymní nahlášení bomby mohlo být opravdové, což by mělo katastrofální následky.

Cíl simulace

Zachytit pravděpodobný scénář odehrávání evakuace areálu VŠE v simulaci. Pro účely této simulace se bude jednat o pouze o evakuaci zjednodušeného areálu 1. patra SB na Žižkově. Navrhnout optimalizaci plánu a průběhu evakuace za účelem zkrácení trvání (a tím snížit míru případného neštěstí).

Co se bude simulovat

Agenti:

• Studenti
• Koordinátor

Studenti i koordinátoři budou mít své vlastní vlastnosti, které budou určeny náhodně. Studenti se pohybují směrem k východu, zatímco koordinátoři stojí na místě a podporují studenty v evakuaci. Mezi vlastnosti studentů patří:

• Výchozí rychlost
• Úroveň paniky (modifikátor rychlosti a jak jsou schopní uvést spolužáka do bezvědomí, aby se dostali dále)
• Bezvědomí (true/false)

Koordinátoři mají jedinou vlastnost a tou je efektivita koordinace ve svém okolí (snižuje paniku a zvyšuje rychlost)

Parametry:

• Počet studentů
• Počet koordinátorů
• Čas do výbuchu

potenciálně

• Den v týdnu (ovlivňuje multiplikátor studentů)

Výstupy:

• Počet evakuovaných
• Počet mrtvých
• Počet studentů uvedeno do bezvědomí
• Počet evakuovaných na časové období
• Poměr evakuovaných

Nástroj

NetLogo

Autor

David Vojta, vojd00

Zdroje

Rendón Rozo, K., Arellana, J., Santander-Mercado, A., & Jubiz-Diaz, M. (2019). Modelling building emergency evacuation plans considering the dynamic behaviour of pedestrians using agent-based simulation. Safety Science, 113, 276–284. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2018.11.028; Joo, J., Kim, N., Wysk, R. A., Rothrock, L., Son, Y.-J., Oh, Y., & Lee, S. (2013). Agent-based simulation of affordance-based human behaviors in emergency evacuation. Simulation Modelling Practice and Theory, 32, 99–115. https://doi.org/10.1016/j.simpat.2012.12.007; Kontaktování VŠE pro zjištění informací ohledně evakuací za účelem přiblížení k realitě

Rozumím tomu dobře, že tam budete mít mapy celé SB? Tomáš (talk) 14:56, 6 May 2022 (CET)

Odstranil jsem nápad s generacemi a zjednodušil mapu pouze na jedno podlaží SB, a to první patro. Dvojta (talk) 10:57, 7 May 2022 (CET)

Schváleno, ale - jak jsme se o tom bavili v hodině. Máte nevýhodu tématu, které jednak vychází ze školního příkladu, jednak už bylo několik variant zpracováno v minulosti. Upřímně řečeno mi tato modifikace zase nepřijde až tak originální a přínosná. Bylo by dobré ještě popřemýšlet o detailech. Dejte pozor na kontakt s realitou. Tomáš (talk) 17:34, 8 May 2022 (CET)

Mělo by tedy smysl ještě zvážit variantu obchodního centra o které jsme se bavili na hodině? Dvojta (talk) 19:08, 8 May 2022 (CET)

Areál VŠE je OK, konec konců, tam můžete snadno zachytit reálné půdorysy, apod. Spíš mi jde o to, co má ta simulace ještě zohledňovat, protože v této podobě je to opravdu véceméně jen navigace agentů. Nicméně mohl byste třeba zlepšit ten model. Kupříkladu simulace ušlapání je v té standardní úloze provedena velmi jednoduše. Nepracujeme třeba s průchodností devří, apod. To byste mohl ve své simulaci všechno provést. Tomáš (talk) 20:57, 7 June 2022 (CET)

Plnění potřeb v domácnosti

Úvod do problému

Naplnění potřeb je pro lidi důležité. Ne všichni mají takové štěstí, že jsou jejich potřeby pravidelně plněny.

Z knih a článků lze zjistit jak dlouho člověk přežije bez naplnění některých základních potřeb. Tyto informace budou použity k výpočtu klesání potřeb.

Simulace bude umístěna do prostoru domácnosti, kde si lidé mohou své potřeby volně plnit, pokud jim nikdo jiný nezabírá místo u nábytku, který je k plnění potřeby určený.

Lidé si také budou muset vybrat jakou potřebu chtějí zrovna ukojit.

Co se bude simulovat

Agenti „lidé“ budou mít potřeby, které se s každým krokem snižují (každá jinou rychlostí). Potřeby jako hlad, žízeň, spánek, toaleta, hygiena, zábava. Potřeby lze naplnit interakcí s agenty „objekty“. Různé objekty naplňují různé potřeby. Lednice naplňuje hlad, umyvadlo žízeň, postel spánek, záchod toaletu, sprcha hygienu a žízeň, televize zábavu.

Lidé se v každém kroku musí rozhodnout, s jakým objektem budou interagovat a jakou potřebu si tedy naplní. S jedním objektem smí vždy interagovat jen jeden člověk. Když lidem klesne určitý (nastavitelný) počet potřeb pod nějakou úroveň, zemřou. Počet různých objektů a počet lidí bude možné nastavit.

Rozhodování, kterou potřebu upřednostnit bude inspirováno modelem výběru akcí ze hry The Sims 3.

Cíl simulace

Vytvořit simulaci domácnosti s rozhodováním na základě potřeb. Zjistit kolik nejvíce lidí lze udržet při životě při co nejméně objektech.

Nástroj

NetLogo

Zdroje Eastwood, M. A. (2013). Principles of human nutrition. Springer.

https://text.npr.org/573739653

https://team.inria.fr/imagine/files/2014/10/sims-slides.pdf (část Decision Making - Modeling human needs)

Autor

Svok09 (talk) 21:18, 2 May 2022 (CET)

Asi bych požádal o konkrétnější rozbor zadání. Přijde mi, že to buď vyjde neskutečně komplexní nebo se to zvrhne do triviality. Taky mi - přiznáván se - není úplně jasné, k čemu je taková simulace dobrá, jaké nové informace přináší. Tomáš (talk) 15:02, 6 May 2022 (CET)

Navrženo nové zadání Příchod a odchod dětí do a z pomocných zařízení. Svok09 (talk) 22:53, 7 May 2022 (CET)

Příchod a odchod dětí do a z pomocných zařízení

Úvod do problému

V České republice se nachází 27 jednotek pomocných zařízení, tedy dětské domovy a dětská centra. Každoročně je do těchto center přijato průměrně 1763 dětí a opustí je průměrně 1474 dětí. Děti jsou do těchto center přijaty z různých důvodů: zdravotních, zdravotně-sociálních a sociálních. Mohou být přijaty na základě: souhlasu rodičů, předběžného opatření a nařízení ustavní výchovy. Děti mohou být přopuštěny do péče vlastní rodiny, do náhradní rodinné péče, do jiného dětského domova, do domova pro osoby s poztižením, či jinak a některé děti bohužel v těchto zařízeních zemřou.

Co se bude simulovat

Podle dat získaných ze Stručného přehledu činnosti oboru dětské domovy pro děti do 3 let věku a dětská centra za obdobá 2007-2019 budeme simulovat předpověď do roku 2025 - kolik dětí s různými atributy přijde a odejde z pomocných zařízení. Simulace hodláme udělat pro typy přijetí na základě (souhlasu rodičů, předběžného opatření a nařízení ustavní výchovy) a pro typy důvodů přijetí (zdravotních, zdravotně-sociálních a sociálních) jak pro přijetí, tak pro propuštění. A pro typy destinace po propuštění (do péče vlastní rodiny, do náhradní rodinné péče, do jiného dětského domova, do domova pro osoby s poztižením, jinak, či zemřelé).

Cíl simulace

Predikovat příjmy a odchody dětí do a z pomocných zařízeních do roku 2025. S predikcí počtů dětí s různými důvody, různými základy a různými destinacemi propuštění.

Nástroj

MS Excel

Zdroje

Ústav zdravotnických informací a statistiky ČR (2020) ZDRAVOTNICTVÍ ČR: Stručný přehled činnosti oboru dětské domovy pro děti do 3 let věku a dětská centra za období 2007–2019. Ústav zdravotnických informací a statistiky ČR. NZIS REPORT č. K/33 (08/2020). Dostupné také z: https://www.uzis.cz/res/f/008343/nzis-rep-2020-k33-a410-detske-domovy-pro-deti-do-3-let-veku-a-detska-centra-2019.pdf

Autor

Svok09 (talk) 22:53, 7 May 2022 (CET)

Skoro bych řekl, jestli to nebude na systémovou dynamiku. Tomáš (talk) 17:31, 8 May 2022 (CET)

Byl bych také pro systémovou dynamiku - souhlasíte? Oleg.Svatos (talk) 18:00, 8 May 2022 (CET)

Souhlasím. Svok09 (talk) 18:16, 8 May 2022 (CET)

Schváleno Oleg.Svatos (talk) 20:58, 8 May 2022 (CET)

Fourierova transformace - ukázka na posloupnosti bitů 0101.. přenášena kódem HDB3

Úvod do problému

Libovolný periodický průběh lze nahradit součtem harmonických sinusových a kosinusových složek signálu.

Co se bude simulovat

Tato simulace bude ukázkou, že pokud máme periodický signál 0 a 1, lze tento signál vyjádřit pomocí součtu harmonických signálů (sinus, kosinus). V úloze je brán signál 0101.. který je upravený kódem AMI, konkrétně HDB3. Napětí signálu bude volitelné, stejně tak i přenosová rychlost, počet bitů na periodu, počet vzorků. Počet harmonických signálů bude také volitelný pro viditelnou simulaci změny výstupního signálu, který bude složen.

Cíl simulace

Vytvořit ukázku sestavení digitálního signálu z harmonických signálů. Ukázka zkreslení při sestavování z různým počtem harmonických signálů.

Nástroj

MS Excel

Zdroje https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Fourier_d%27un_carr%C3%A9.svg https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Continuous_Fourier_transform_of_rect_and_sinc_functions.ogv

Autor

cerl16 (talk)

Téma musí být simulace, která simuluje nějaké pravděpodobné jevy a hlavně typově jedna z těch simulací na hodinách probíraných. Což toto není, to je spíš forma kalkulace. Cílem simulace nemá být ani, že je to "ukázka", ale že pomáhá někomu řešit nějaký problém (ve kterém hraje hlavní roli nahodilost). Chce to nějaké jiné téma. Oleg.Svatos (talk) 09:51, 5 May 2022 (CET)

Stimulovanie a regulavanie chovu ošípaných

Definícia problému

Rentabilita chovu prasníc vo výraznej miere závisí od produktivity chovu, ktorú zas ovplyvňuje obrátkovosť (počet pôrodov u prasnice počas roka) a počet odchovaných prasiatok od prasnice v priebehu roka. Je zrejmé, že chovatelia v snahe dosiahnúť čo najväčšiu obrátkovosť, musia zabezpečiť, aby u prasníc prebiehal kontinuálny reprodukčný cyklus s optimálnou dĺžkou trvania, opakujúci sa až do vyradenia zvieraťa z chovu.

U prasníc je preto potrebné aktívne monitorovať priebeh reprodukčného cyklu a v prípade jeho porúch ho aj operatívne stimulovať a regulovať. Stimuláciu a reguláciu reprodukčného cyklu u prasníc môžeme vykonávať zootechnickými metódami (transport, úprava kŕmnej dávky, stimulácia kancom, úprava zoohygienických podmienok ustajnenia, vytváranie optimálnych skupín zvierat).

Cieľ simulácie

Vytvoriť simuláciu chovu ošípanych a zistiť, aké kombinácie rôznych typov stimulácií a regulovania reprodukčného cyklu chovaných ošípaných prináša najlepšie výsledky.

Popis simulácie

Budeme mať niekoľko typov chovateľov, ktorý budú mať rôznu úroveň vzdelania v oblasti stimulácie a regulovania reprodukčného cyklu ošípaných. Každý chovateľ bude začínať s rovnakým množstvom samcov, samíc, mládať a rovnakým množstvom peňazí.

Peniaze míňajú chovatelia dvoma spôsobmi. Na krmivo míňajú chovatelia peniaze rovnakým spôsobom. Každý jeden kus jedného typu ošípanej (samec, samica, mláďa) má rovnaké náklady na krmivo pre všetkých chovateľov. Zvyšné peniaze chovatelia míňaju podľa vlastného uváženia (vzdelanostnej úrovni) na stimuláciu a regulovanie reprodukčného cyklu.

Každý chovateľ má príjem z predaja ošípaných. Na začiatku bude nastavený rovnaký počet predaja prasníc za určitý čas. Každý chovateľ môže množstvo predaných ošípaných zmeniť po zavedení stimulácie alebo regulácie reprodukčného cyklu. Každý chovateľ sa teda môže svoje príjmy znižovat alebo zvyšovať, ale vždy si ponechá aspoň také príjmy aby bol schopný nakŕmniť všetky chované zvieratá.

Nástroj

NetLogo

Autor

Marcel Žec, zecm01

Zdroje

MACÁK, PHD., Doc. MVDr. Vladimír, MVDr. Nela KYZEKOVÁ, Prof. MVDr. Peter REICHEL, CSC., MVDr. Miroslav HÚSKA, PHD., MVDr. Herbert SEIDEL, PHD., MVDr. Róbert LINK, PHD., MVDr. Jaroslav NOVOTNÝ, PHD. a MVDr. Katarína KOVAČOCYOVÁ, PHD. Indukcia ruje a ovulácie u prasničiek a prasníc. INFOVET: veterinársky odborný časopis [online]. Prešov: M&M vydavateľstvo [cit. 2022-05-04]. Dostupné z: https://infovet.sk/indukcia-ruje-a-ovulacie-u-prasniciek-a-prasnic/

Trochu mi tam nesedí ta "úroveň vzdělání chovatelů", to je takové hodně měkké a neurčité, divné. Možná bych to pojal spíše jako testování relativní úspěšnosti / výkonu různých strategií té stimulace. Dává Vám to takto smysl? Schváleno Tomáš (talk) 15:11, 6 May 2022 (CET)

Áno.

Marcel Žec 13:13, 8 May 2022 (CET)

Supply Chain Management malého podniku

Úvod do problému

Supply Chain Management (zkr. SCM) je činnost, kterou by měly řešit všechny podniky nacházející se v tomto řetězci. Efektivní řízení dodavatelského/spotřebitelského řetězce může zlepšit reakce podniku na požadavky od zákazníků, zkrácení času dodání požadovaného zboží, plánování a řízení výroby, skladování, logistiku apod.

Hlavní vedoucí skladů musí řešit počty a velikosti závozů oproti počtu objednávek od zákazníků. Zároveň musí zajistit možné odbavení těchto objednávek dle velikosti personálu na skladu.

Problém je dnes vidět například ve stavitelství, např. polystyren byl tento týden v maloobchodním prodeji levnější než ve velkoobchodu (vysoké marže), tím dochází na k přesunu zákazníků. Maloobchod má nastavené závozy a nedokáže uspokojit poptávku.

Samozřejmě je v realitě problém daleko složitější (nejedná se o problém u obchodů, ale u dodavatelů, kteří nestíhají polystyren vyrábět), nicméně pro nastínění problému pro simulaci tento základ postačuje.

Cíl simulace

Cílem simulace je ukázat dynamičnost tohoto systému při různém nastavení počátečních hodnot proměnných. Simulace by měla zodpovědět zejména následující:

• Jaké je adekvátní množství dodávek zboží na sklad v určitém čase za účelem pokrytí požadavků od zákazníků?

• Zároveň jaké je adekvátní množství dodávek zboží na sklad v určitém čase (vzhledem k požadavkům od zákazníků), aby nedocházelo k přeplnění skladu?

Co se bude simulovat

Simulace se zaměřuje na malý podnik s jedním větším skladem. Dále na dodavatele tohoto skladu a na jeho zákazníky.

Model bude simulovat, jak již z názvu vyplývá, dodávání zboží na podnikový sklad a následné plnění objednávek od zákazníků.

Závozy na sklad jsou plánovány na každý den podle počtu objednávek, běžně se ale stává, že použitelné je pouze 80 % zboží.

Zákazníci specifikují počet objednávek.

Na skladu může při větší míře závozů a menšímu odbytu docházet k hromadění/kažení zboží.

Pokud zákazník nedostane objednané zboží (závoz byl malý a nedostalo se na něj), jedná se o ztracené výnosy pro podnik.

Nástroj

Vensim

Autor

Milan Brchel, Brcm00 (talk) 19:35, 5 May 2022 (CET)

Zdroje

Supply Chain Management (SCM) Definition. Investopedia: Sharper insight, better investing. [online]. Dostupné z: https://www.investopedia.com/terms/s/scm.asp

Zatím je to téma nastíněno hodně obecně - na základě jakých dat to budete kvantifikovat (odvozovat rovnice)? (to odvození i data musí být pak součástí závěrečnho reportu) Jak například konkrétně zkvatifikujete nenaplnění očekávání viz. "Zákazník má svoje očekávání, které když není naplněno"? Oleg.Svatos (talk) 21:30, 6 May 2022 (CET)

Zadání jsem zkonkretizoval a trochu poupravil. Pro simulaci jsem neuvažoval použití reálných dat, spíše definování parametrů na jedné straně SCM a následně postupné zjišťování odpovídající hodnotě parametrů na straně druhé. Nicméně pokud by to bylo zapotřebí, data pro závozy (frekvenci a množství) a objednávky si obstarám. Brcm00 (talk) 21:23, 7 May 2022 (CET)

Schváleno Oleg.Svatos (talk) 18:01, 8 May 2022 (CET)

Produkce oxidu uhličitého v ČR

Úvod do problému

Česko se v žebříčku energetického giganta BP umístila celosvětově na dvacátém místě v produkci CO₂ na jednoho člověka. V evropském měřítku je pak ČR na pátém místě. Vzhledem k rozsáhlému kácení stromů kvůli kůrovcové kalamitě ztratily lesy označení „plíce republiky“ a naopak se přidaly k dalším producentům oxidu uhličitého. Do doby, než vyrostou nové zasazené stromy bude zemská půda uvolňovat do atmosféry další množství CO₂.

Největším producent oxidu uhličitého pochází z oblasti energetiky, který tvoří téměř 40 % vyprodukovaného uhlíku za rok. Doprava s průmyslem pak společně představuje cca 28 %. Zbytek pak tvoří zemědělství (6,7 %), spalování v domácnostech (10.2 %) a další zdroje CO₂.

Podepsáním pařížské dohody se ČR upsalo ke snížení skleníkových plynů o 40 % do roku 2030. Do roku 2050 by se Evropa měla stát prvním CO₂ neutrálním blokem na světě.

Popis modelu

Model bude simulovat produkci CO₂ z jednotlivých oblastí (energetika, doprava, zemědělství apod.), které budou produkovat určité množství oxidu uhličitého do atmosféry. Lesy budou tento oxid pohlcovat a měnit zpět na kyslík.

V parametrech si uživatel bude moci nastavit trend výsadby nových lesů a rychlost přechodu na obnovitelné zdroje (v rozumných hranicích). Výsadba lesů bude možná jen do hranice původního rozsahu před kůrovcovou kalamitou. Nově vysázený strom vyrobí méně kyslíku a nějakou dobu potrvá, než se přemění na dospělý strom.

Čím rychlejší trend přechodu na obnovitelné zdroje, tím se bude zvyšovat celková cena nákladů. To samé bude platit i za každý nově vysazený strom.

V grafech se bude zobrazovat množství CO₂ v atmosféře a nově vzniklého kyslíku.

Simulace bude začínat již s určitým množstvím CO₂ v atmosféře a množstvím lesů po kůrovcové kalamitě.

Cíl simulace

Výsledkem simulace bude model, který podle parametrů bude zobrazovat produkci CO₂ a jeho přeměnu na kyslík v následujících letech. Cílem je najít rovnováhu mezi nově vysázenými stromy a producenty CO₂, tak aby ČR splnilo podmínky Pařížské dohody (tzn do roku 2030 snížilo emise o 40 % a do roku 2050 být uhlíkově neutrální).

Modelovací nástroj Vensim

Autor Jiří Štěpán, stej40

Zdroje

Emise skleníkových plynů v ČR podle sektorů detailně. Fakta o klimatu [online]. Copyright © 2021 Otevřená data o [cit. 06.05.2022]. Dostupné z: https://faktaoklimatu.cz/infografiky/emise-cr-detail

Co přesně znamená uhlíková neutralita?. Fakta o klimatu [online]. Copyright © 2021 Otevřená data o [cit. 06.05.2022]. Dostupné z: https://faktaoklimatu.cz/explainery/uhlikova-neutralita

Pařížská dohoda - Ministerstvo životního prostředí. Úvodní stránka - Ministerstvo životního prostředí [online]. Copyright © 2008 [cit. 06.05.2022]. Dostupné z: https://www.mzp.cz/cz/parizska_dohoda

Za změny klimatu nemůžeme? Omyl, české emise CO₂ na hlavu patří mezi bohatými zeměmi k nejvyšším | iROZHLAS - spolehlivé zprávy. iROZHLAS - spolehlivé a rychlé zprávy [online]. Copyright © 1997 [cit. 06.05.2022]. Dostupné z: https://www.irozhlas.cz/zpravy-domov/klima-co2-znecisteni-limity-brabec-cez_1812110600_jab

Tohle mi přijde spíše na systémovou dynamiku. Tomáš (talk) 22:12, 6 May 2022 (CET)

Systémová dynamika by tomu seděla - pokud budete souhlasit, tak pak to můžu schválit. Oleg.Svatos (talk) 13:26, 7 May 2022 (CET)

Souhlasím se změnou tématu na systémovou dynamiku. Stej40 21:08, 8 May 2022 (CET)

Schváleno Oleg.Svatos (talk) 20:57, 8 May 2022 (CET)

Simulace ZOO

Úvod problému

Jedním z problémů je přehnané množství návštěvníků ZOO, každé ZOO má nějaký program, kdy mají vystoupení určitá zvířata a zároveň mají určitou kapacitu pro návštěvníky. Mimo jiné lidé chodí kolem poledne na oběd a dále si dokupují suvenýry nebo potřeba zajít na toaletu a každý návštěvník (nebo skupinka) chodí jinak rychle a chtějí vidět vše. Zároveň jsou zde i špičky, kdy přijíždí hromadná doprava a tím se nahrne mnoho návštěvníků najednou.

Cíl simulace

Cílem simulace je zjistit chod ZOO a jeho programu s vystoupeními, tak aby lidé mohli volně projít ZOO a zároveň se vešli na představení. Následné porovnání programu se ZOO Praha

Popis simulace

Vytvoření prostředí ZOO, kde agenti budou lidé (skupiny), kteří chodí jinak rychle k pointům jako je představení v určitém čase dle programu Zoo, dále se zastavují u stánku s občerstvením a musejí docházet na toaletu. Na začátku dne v ZOO si agenti můžou vybrat jakoukoliv cestu zvolí, ale v průběhu dne se budou otevírat brány/turnikety, které agenty nasměrují na cestu, kde je menší množství agentů již uvnitř. Cestování agenta bude k nejbližšímu výstavišti, kde zjisti, zda je nebo není místo na sledování.

Stále parametry:

• Program ZOO
• Maximální kapacita při vystoupení
• Maximální kapacita ZOO
• Špičky příjezdu agentů

Proměnlivé parametry:

• Rychlost agentů
• Doba strávená na toaletě
• Doba strávená u stánku s občerstvením
• Otevírání turniketů

Nástroj

Simprocess

Autor

Ondřej Pišl, piso00

Zdroje

• zoopraha.cz/aktualne/ostatni-clanky/2303-navstevnost-zoologicke-zahrady-hl-m-prahy-4000950
• zoopraha.cz/navsteva/program

Téma je formulováno hrubě nedostatečně (srovnejte s některými kolegy). V případě nástroje byste měl mít absolutně jasno. Čili prosím znovu a lépe. Tomáš (talk) 16:58, 8 May 2022 (CET)

Souhlas s Tomášem, hlavně aby to mělo něco společného s realitou, tak byste potřeboval interní data takové aerolinky, což nepředpokládám, že máte. Oleg.Svatos (talk) 18:04, 8 May 2022 (CET)

Pardon, zkusím vymyslet úplně jinou simulaci

Cílem simulace nemůže být něco nasimulovat, to je prostředek k řešení nějakého problému. Čili cíl prosím přeformulujte. Jinak si asi dovedu představit, že nějaká simulace na této bázi by mohla smysl dávat, ale vidím tam určitá úskalí, na která byste mohl narazit (např. navigace agentů v zoo může být dosti netriviální). Bylo by dobré si dopodrobna promyslet, jak to přesně budete dělat, ideálně si to nakreslit. Na základě výše uvedeného si ne zcela myslím, že jste tak dosud učinil. Tomáš (talk) 21:11, 8 May 2022 (CET)

Upravil jsem cíl a dopsal něco k chování agentů

Já Vám stále nevím, jestli je agentní simulace pro tuto úlohu to nejlepší řešení. Netvrdím, že se nedá použít, jen si to teď nějak ne zcela umím představit. Popřemýšlel bych i o Simprocessu. Tomáš (talk) 22:00, 8 May 2022 (CET)

Takže když to udělám v Simprocessu, tak byste mi tuto simulaci schválil? Já totiž nevím, jak vzít úplně přesná data (statistiky z návštěvnosti třeba toho ZOO Praha)(talk)

Přečetl jsem si to znovu a diskrétní simulace je opravdu vhodnější řešení. Samozřejmě - jako u všech diskrétních simulací - platí, že je nutné pracovat s reálnými daty. Pokud je to za Vás ok a máte na to příslušný zdroj dat, pak Schváleno Tomáš (talk) 09:19, 15 May 2022 (CET)

Vezmu to cestou poisson (poasónové) rozdeleni a data vezmu z jednotlivých měsíců a z toho si i vypočítám přibližně průběh dne (talk) 13:35

Simulácia rastu vápenatky mnohohlavej na mape Prahy

Úvod do problému

V roku 2010 vyšla práca o využití vápenatky na nájdenie efektívneho spojenia medzi Tokiom a okolitými stanicami. Zistilo sa, že vápenatka dokázala vytvoriť podobnú sieť trás ako bola vytvorená človekom v tejto oblasti. Táto biologicky vytvorená trasa by mala veľmi podobnú efektivitu a náklady ako súčasne vytvorená trasa. Toto zistenie by mohlo v budúcnosti slúžiť na efektívne nájdenie trás pre výstavbu nových železničných tratí pre rozrastajúce sa mestá.

Cieľ simulácie

Vďaka zaujímavým vlastnostiam rastu vápenatky chcem nájsť efektívne spojenie medzi stanicami metra v Prahe pomocou simulácie jej šírenia a porovnať ho so súčasným riešením metra v hlavnom meste.

Popis simulácie

Vytvoriť veľké množstvo agentov so skoro náhodným pohybom. Agenti vnímajú tri body pred sebou a rozlišujú, ktorým z týchto bodov sa vyberú podľa sily odtlačku od predchádzajúceho agenta, ktorý touto trasou prešiel. Na canvase budú rozmiestnené body s najväčšou príťažlivosťou, ktoré budú znázorňovať zastávky metra.

Nastaviteľné parametre budú: uhol vnemu, uhol otáčania, počet agentov

Nástroj

NetLogo

Autor

Samuel Mečiar, Mecs01

Zdroje

• Jeff Jones: "Characteristics of Pattern Formation and Evolution in Approximations of Physarum Transport Networks.", 2010.

Zní to trochu bizarně, ale OK, jsem zvědav na výsledky. Schváleno. Tomáš (talk) 17:37, 8 May 2022 (CET)

Simulace šíření násilí v komunitě

Úvod do problému

Jedním ze sociálních problémů, který Joshua Epstein popisuje a modeluje je násilí a jeho vliv na vývoj společnosti. V jeho jádru se jedná o "šíření" násilnické nálady v rámci komunity. Definuje 2 skupiny (komunity), kde každý člen skupiny má své vlastnosti, míru nespokojenosti, úroveň etnického nepřátelství a ochotu riskovat poblíž policie. Zároveň každý člen dokáže pozorovat své blízké okolí a dokud je "volné" okolí, tak se i množit. A sleduje jejich vývoj.

Cíl simulace

Zjistit, jaký je nutný podíl policistů ku zbytku populace k uchování pořádku a zastevení šíření násilí.

Popis simulace

Budou zvoleny všechny parametry: Náhodné veličiny (bude zadáno jejich rozložení): míra reprodukce - pravděpodobnost reprodukce úroveň etnického nepřátelství - pravděpodonost "zabití" nejbližšího člena opačné komunity v okolí míra nespokojenosti, ochota riskovat poblíž policie - pokud: míra nespokojenosti > (1-ochota riskovat poblíž policie)^počet viditelných policistů, tak se dle úrovně etnického nepřátelství vidá člen "zabíjet", jinak se nestane nic

Diskrétní veličiny: Počet policistů Velikost okolí policisty - pokud by mělo dojít k zabití člena z komunit v okolí policisty, nedojde k němu, ale je "zabit" útočící člen Velikost okolí člena Maximální počet členů v okolí

Poté se simulace pustí a bude se pozorovat jak se komunita bude vyvýjet na základě daných parametrů. Bude se sledovat např. jejich velikosti, množství "zabitých", korelace mezi počtem zabitých a počtu policistů.

Nástroj

NetLogo

Autor

pokm09

Zdroje

• Artificial Genocide:

https://www.theatlantic.com/magazine/archive/2002/04/seeing-around-corners/302471/

Je třeba definovat konkrétní cíl. S tímto cílem byste nedokázal definovat odpovídající závěry. Tomáš (talk) 18:38, 8 May 2022 (CET)

Cíl jsem dodefinoval, tak aby se dal napsat závěr. pokm09

Těžba dřeva / Domácí fotovoltaika

Autor: Jan Pulchart

Typ: Multiagentní

Nástroj: Netlogo

Popis modelu: Model vychází z výzkumu Univerzity v Záhřebu. Model bude porovnávat těžbu ve 2 typech lesa. Výzkum poukazuje na zajímavé skutečnosti, které ovlivňují spotřebu paliva při těžbě dřeva.

V jednom typu lesa rostou přirozenou cestou smíšeně staré a mladší stromy. – Je zde tedy dobrá pravděpodobnost těžení silných kmenů.

Druhý typ lesa je uměle zalesněný a všechny stromy mají přibližně stejné stáří. – Nachází se zde kmeny pouze přibližně stejné velikosti.

Oba lesy jsou určeny k vykácení. V modelu bude sledována spotřeba paliva lesnických strojů k poměru vytěženého dřeva.

Cíl simulace: Vzhledem k rostoucím cenám paliv a tlaku na šetrnost k životnímu prostředí je žádoucí sledovat těžbu v obou typech lesů a porovnat, který typ těžby a za jakých podmínek je šetrnější k životnímu prostředí v oblasti spotřeby paliva.

Parametry modelu:

- Hustota zalesnění

- Objem stromů

- Spotřeba strojů (ovlivněna stářím stroje, typem, apod.)

Zdroj: https://www.mdpi.com/1999-4907/12/5/547/htm

Vyberte si prosím nějaký reálný, ověřitelný problém na realistických datech. Tomáš (talk) 21:04, 8 May 2022 (CET)

- Upraveno Pulj06 (talk) 22:23, 8 May 2022 (CET)

- EDIT: Napadlo mě ještě jedno téma, kterému bych dal přednost. Mohl bych v Simprocessu vytvořit simulaci domácí fotovoltaické elektrárny? Nejprve bych namodeloval současný stav a posléze bych se snažil naplnit cíl práce, tedy optimalizovat spotřebu tak, aby byla co nejvýhodnější vůči rodinnému rozpočtu. Ve hře je dále akumulace do baterií a odkupy energií do distribuční sítě. Modelování na základě reálných dat je samozřejmostí. Pulj06 (talk) 12:55, 12 May 2022 (CET)

Předběžné zadání pro Domácí fotovoltaickou elektrárnu:

Úvod do problému: V České republice se těší značné popularitě dotace na domácí fotovoltaické elektrárny pro rodinné domy. V důsledku těchto dotací vzniká zvýšená poptávka po fotovoltaických elektrárnách. Ve společnosti se vyskytují rozličné názory na efektivnost těchto domácích elektráren. Opravdu přináší úsporu, jakou slibuje stát a elektrárenské společnosti a kdy se vlastně nejvíce vyplatí?

Popis modelu: Model by ukazoval, kolik se vyrobí průběžně v určitém období elektřiny, kolik jí je spotřebováno, kolik ukládáno do akumulátorů, kolik majitel musí vykoupit z distribuční sítě a také, kolik majitel elektrárny odprodává do distribuční sítě elektrárenské společnosti.

Proces fungování domácí elektrárny: Na základě ročního období vytváří solární panel množství elektrické energie, ta dále proudí sítí dle vytížení buď do spotřeby nebo akumulátoru. Spotřeba domácnosti je ovlivněna množstvím spotřebičů. Elektřina nad kapacitu domácí sítě i akumulátoru proudí do distribuční sítě, kde ji od majitele domácí elektrárny vykupuje energetická společnost. Veškerý provoz má samozřejmě vliv na domácí rozpočet.

Model bude obsahovat prvky: Vliv ročního období, potřeba příchozí energie, stav domácí sítě, vytížení akumulátoru, spotřeba domácnosti, distribuce přebytečné energie do sítě, rodinný rozpočet.

Na základě změn vybraných parametrů modelu budou pozorovány změny v chování modelu, výsledky těchto změn budou následně porovnány.

Cíl simulace: Porovnat změny v parametrech modelu a jejich vliv na výdaje domácnosti. Vyvození závěru vzhledem k rodinnému rozpočtu, ročnímu období a i smyslu provozování domácí fotovoltaické elektrárny.

Data/zdroje: https://www.cez.cz/cs/technologie/fotovoltaika/reference/fotovoltaika-s-bateriovym-ulozistem

Získaná data z provozu domácí fotovoltaické elektrárny.

Nástroj: Vensim

Pulj06 (talk) 13:47, 12 May 2022 (CET)

Skoro mi připadá zajímavější to dřevo, ale i ta fotovoltaika by asi šla, jen si teď nějak neumím vybavit, jak by v tom Simprocesu ta simulace vypadala. Můžete to prosím tady trochu rozebrat? Co budou entity, zdroje, případně jak ten proces bude zhruba vypadat?

Čili, pokud se rozhodnete pro dřevo, schváleno, pokud fotovoltaiku, bylo by opravdu potřeba to detailně rozmyslet. Nejsem si teď totiž zatím úplně jist, že jde o vhodnou simulaci pro tuto úlohu a pokud ano, že jste vybral správný nástroj (možná, že ano, jen to v tom zadání nevidím). Tomáš (talk) 09:17, 15 May 2022 (CET)

- Bohužel nejsem dobrý programátor a na to NetLogo se moc necítím. Znovu jsem promyslel zadání kolem fotovoltaiky a v textu jsem jej upravil. Máte zřejmě pravdu, že Simprocess není úplně vhodný. Mohl bych tedy úlohu zpracovat v nástroji Vensim? Pulj06 (talk) 19:12, 16 May 2022 (CET)

Schváleno s Vensimem s tím, že simulace musí pracovat i s parametry chrakterizující výkon a cenu elektrárny, tak aby se dali vyvozovat závěry uvedené v cíli simulace . Oleg.Svatos (talk) 13:33, 19 May 2022 (CET)

Optimalizace objednávek závozu v baru

Popis problému: Jedná se o menší bar (spíše hospodu), ve kterém se převážně popíjí pivo. Problém nastává v objednávkách u závozníka. Ty se dělají každý týden v neděli a pouze se odhadují na základě zkušeností a momentálního stavu prázdných sudů. Z pohledu obsluhy se však stává, že jeden druh piva dochází a ostatní se blíží nebezpečně ke dnu. Je tedy otázkou zda by se tento problém nedal vyřešit určitým optimalizačním modelem. Bylo by skvělé dokázat majiteli, že by bylo vhodné objednat na základě dat správné množství. Existuje však významný problém, kterým je značný nedostatek místa a proto se snažíme minimalizovat počet sudů a přepravek ve skladu.

Konkrétně se jedná o 3 druhy piva (1x50l sud, 2x30l sud), 1 točená limonáda (50l sud), 1 přepravka nealkoholické pivo lahvové (po 20 kusech), 3 druhy nealkoholických nápojů (po 24 kusech)

Zbytek nápojů a dalších surovin se řeší individuálně a pružně v průběhu týdne. Není tak potřeba je brát v tomto případě v úvahu.

Popis simulace: Na základě dat by se vygeneroval pro každý den postupně určitý počet objednávek konkrétního nápoje. Jelikož se jednotlivé dny poměrně liší, byl by každý den zpracováván samostatně (někteří zákazníci chodí na jeden druh piva v konkrétní den a lze tam vidět výkyv oproti zbytku týdne). Je zde snaha minimalizovat zásoby avšak tak, aby byly dostatečné. Na konci bych rád ještě srovnal výsledky s posledními ručními objednávkami. Pokud by se simulace zdála příliš jednoduchá je možnost zahrnout i potenciální tržby a náklady.

Cíl simulace: Nastavit objednávky tak, aby nedocházelo k nedostatku piva a dalších nealkoholických nápojů dovážené závozníkem.

Systém: Simprocess

Autor: Němeček Jiří, Nemj13 (talk) 21:52, 8 May 2022 (CET)

Data: Denní prodeje získané z konkrétního podniku pomocí interních záznamů. (minimálně za poslední měsíc)

Schváleno. Držte se reálných dat. Tomáš (talk) 21:57, 8 May 2022 (CET)

Simulace řízení připouštění a chlorování vody pro kojenecké plavání

Úvod do problému: V dnešní době se čím dál více využívá možností učit děti plavat již od velmi nízkého věku. Co k tomu velmi napomohlo, je dostupnost spousty bazénů vyhrazených pro plavání kojenců a batolat. Narozdíl od normálních uzavřených koupališť jsou zde však větší nároky na údržbu nejen konkrétní teploty vody a vzduchu, ale i na volný chlor a pH vody.

Po každém dni kurzů plavání kojenců a batolat však ale dochází k určitému úbytku vody, ale také je voda více znečištěná a je potřeba ji “přechlorovat”, aby do dalšího dne měla opět správnou hladinu pH. Zároveň je potřeba zajistit dostatečnou recirkulaci vody, aby bylo možné zahájit další lekce.

Popis simulace: Model by simuloval pravidelný úbytek vody, který je závislý na počtu přítomných batolat, a snížení pH, kdy je pak následně potřeba připustit potřebné množství vody a dodat dostatečné množství chloru pro zvýšení pH. S pH také souvisí redox potenciál, pro který jsou také nastavené určité mezní hodnoty. Dále by zde byla zahrnuta i recirkulace vody, která také může měnit pH vody a je závislá mimo jiné I na faktoru, zda je bazén přikrytý či ne.

Použité ukazatele: Chlor, Recirkulace, Teplota vody, Přikrytí bazénu, Teplota vzduchu, pH, Množství vody, Přítok vody, Redox potenciál, Úbytek vody, Množství přítomných batolat

Cíl simulace: Efektivní řízení připouštění a chlorování vody v bazénu pro plavání kojenců a batolat.

Nástroj: VenSim

Autor: Michaela Křivánková (krim12)

Zdroje: https://adoc.pub/univerzita-karlova-v-praze-3-lekaska-fakultad9b570684ea7706e1ce0da77a65343d485181.html

https://www.zakonyprolidi.cz/cs/2011-238

https://www.alupo.cz/jak-snizit-chlor-v-bazenu/

http://www.vodaprozdravi.eu/page/orp-a-zdravi/31

+ reálná data získaná z Žabáček Přelouč

Schváleno Oleg.Svatos (talk) 08:09, 11 May 2022 (CET)

Výběr vhodného typu křižovatky

Popis problému: Křižovatky na pozemních komunikacích jsou místa, kde se protínají dopravní trasy vedoucí z různých směrů, ale zároveň jsou to i místa, která, pokud jsou nevhodně řešená, zapříčiňují mnohdy vznik dopravních kongescí, a dokonce i vznik dopravních nehod.

Popis simulace: Jednalo by se o dopravní simulaci průsečné křižovatky. Cílem zkoumání je zjistit, jak jednotlivé typy řešení křižovatky ovlivní na dané lokaci propustnost křižovatky, délku front a úroveň kvality dopravy, tj. střední dobu zdržení na jednotlivých ramenech. Zkoumané typy křižovatek budou světelně řízená, turbookružní, okružní a křižovatka pouze s upravenou předností v jízdě.

U světelně řízené křižovatky bude nastavitelným parametrem signální plán, tj. délky signálu volno na jednotlivých ramenech a celková délka jednoho cyklu, a počet odbočovacích pruhů na vjezdech. U turbookružní křižovatky a okružní křižovatky budou nastavitelnými parametry odsazení jednotlivých ramen a průměr kruhového objezdu. U křižovatky s upravenou předností v jízdě bude nastavitelným parametrem počet odbočovacích pruhů. Dále bude na světelně neřízených křižovatkách použit parametr kritické mezery, tj. střední hodnota přijatelných časoprostorových mezer pro provedení manévru řidičem.

Jelikož jsou dopravní projekty plánovány ve velkém časovém horizontu, tak bude v simulaci zohledněna i prognóza dopravy, a tedy i pravděpodobný nárůst intenzit v budoucnu.

Cíl simulace: Různá typová řešení křižovatky jsou i různě finančně a prostorově náročná, a proto nalezení vhodného řešení je klíčové pro nalazení rovnováhy mezi plynulostí dopravy, bezpečností a finanční náročností projektu.

Systém: Netlogo

Autor: Vela Tomáš, Velt02 (talk) 23:21, 11 May 2022 (CET)

Data: Data použitá v simulaci (tj. intenzita dopravy na vjezdech/výjezdech) jsou z reálného směrového doprávního průzkumu.

Zdroje:

ČSN 73 6102 Projektování křižovatek na pozemních komunikacích

TP 135 PROJEKTOVÁNÍ OKRUŽNÍCH KŘIŽOVATEK NA SILNICÍCH A MÍSTNÍCH KOMUNIKACÍCH

TP 81 NAVRHOVÁNÍ SVĚTELNÝCH SIGNALIZAČNÍCH ZAŘÍZENÍ PRO ŘÍZENÍ PROVOZU NA POZEMNÍCH KOMUNIKACÍCH

Schváleno Tomáš (talk) 09:19, 15 May 2022 (CET)

Simulace stárnutí českého obyvatelstva

Úvod do problému: Existuje jen málo výzkumů o populaci založených na System Dynamics (SD). V tomto příspěvku je rozebrána charakteristika populace v naší zemi. Poté na základě SD metody bude vytvořený populační predikční model.

Popis simulace: pomocí VenSimu bude vytvořený populační predikční model s využitím Aging Chains s ohledem na stárnutí a genderovou nerovnováhu. Řetězec stárnutí bude rozdělen na dva řetězy, jeden pro každé pohlaví. Řetězce stárnutí se budou skládat ze zásobního a průtokového diagramu, parametry budou kvantifikované na základě demografických dat pro Českou republiku dle Českého statistického úřadu.

Cíl simulace: Cílem této seminární práce je představit a poskytnout model řetězce stárnutí obyvatelstva České republiky.

Nástroj: VenSim

Autor: Veronika Kostrouchova kosv08 (talk) 22:16, 12 May 2022 (CET)

Zdroje:

https://www.czso.cz/csu/czso/obyvatelstvo_lide

https://www.czso.cz/csu/czso/aktualni-populacni-vyvoj-v-kostce

https://www.czso.cz/csu/czso/cesko-v-cislech-2021

Popis obsahu je poměrně strohý - dejte pozor ať je simulace dostatečně robusní (např. simulace různých věkových skupin). Schváleno Oleg.Svatos (talk) 11:25, 13 May 2022 (CET)

Simulace odbavení cestujících na Letišti Václava Havla

Problém: V počátku cestováním letadlem je třeba, aby cestující prošel odbavením, při kterém letecká společnost schálí cestujícímu odlet a zároveň mu odbaví zavazadla. V letišti Václava Havla jsou v současné době alokovány několik odbavovacích pultů vždy pro jeden let. Na druhou stranu v Dubajském letišti se alokuje skupina pultů, u kterých je možné se odbavit na více letů. Akčkoliv se může zdát, že dubajský model alokace odbavovacích pultů je efektivnější, existují stále případy, kdy někteří cestující se mohou ocitnout v situaci, že se neodbaví v čas. Například, pokud cestující se mylně zařadí do fronty na skupinu odbavovacích pultů, které neodbavují jeho let, může se stát, že pak nestihne vlastní odbavení, protože si musí vystát jinou frontu.

Simulace: Simulace se realizuje pomocí multi-agentního přístupu. Při přípravě simulace se načte rozložení odbavovacích pultů a na základě způsobu alokace se alokují pracovníci leteckých společností do jednotlivých pultů. Dále každý cestující bude mít náhodné vlastnosti, které jej budou zdržovat u pultů (například nemá připravené dokumenty, nebo je problém se zavazadlem, či rychlost chůze). Tyto vlastnosti bude možné regulovat v rámci přípravy simulace.

Průběh simulace pak bude spočívat v tom, že jednotlivý cestující budou přicházet do terminálu a hledat svůj pult, či skupinu pultů. Někteří cestující mohou přijít dřív, než jejich pult bude přiřazen jejich letecké společnosti, tudíž se bude "procházet" po letišti, čímž mohou překážet ostatním cestujícím. Jakmile cestující identifikuje jeho pult, zařadí se do fronty, kde čeká na jeho řadu. Může se stát, že identifikuje špatně svůj pult a po chvílí stání v jedné frontě se přemístí na frontu jinou.

Sledované hodnoty budou hlavně počet odbavených cestujících pro daný let, po uplynutí 30 minut od vyhlášení začátku odbavení.

Cíl simulace: Cílem tohoto projektu je ověřit, jak by Dubajský model alokace odbavovacích pultů fungoval v kontextu letiště Václava Havla. Projekt by se soustředil zejména na časté chyby, které dělají cestující při odbavováním a to v obou případech alokace odbavovacích pultů.

Nástroj: Netlogo s rozšířením pro čas (Time extension)

Autor: Angel Kostov xkosa20 (talk) 17:06, 14 May 2022 (CET)

Zdroje:

Rozložení odbavovacích pultů na letišti Václava Havla (Pouze terminál 1): https://www.prg.aero/en/map-airport

Počet odletů v danou chvílí: https://www.prg.aero/en/flight-information

Počet cestujích pro jednotlivé lety: interview s pracovníkem odbavovacího pultu

Jednotlivé druhy zdržení, které cestující často mají při odbavení: interview s pracovníkem odbavovacího pultu

Schváleno Tomáš (talk) 09:21, 15 May 2022 (CET)