Xmolm00

Simulace optimálního zalesňování při těžbě dřeva

Následující práce se bude zabývat problematikou doplňování lesní půdy při vytěžování smrkového dřeva, jehož průměrná doba růstu čítá 30 let. Firma Usaď a zkácej s.r.o., která je majitelm půdy o rozloze 36m2, by ráda věděla, zdali bude muset dokupovat dřevo (a jaké množství) pro odběratele při určité poptávce po následujících 100 let. Firma produkuje svým odběratelům dřevo v tzv. plnometrech (plný nebo pevný metr dřeva) podle objednávky.

Zadání

Název simulace: Simulace optimálního zalesňování při těžbě dřeva

Předmět: 4IT495 Simulace systémů (LS 2015/2016)

Autor: Bc. Martin Mol

Typ modelu: Monte Carlo

Modelovací nástroj: Excel

Parametry

• Váha
• Pohlaví
• Čas řízení
• Alkohol (%) + množství
• Začátek pití
• Konec pití

Výstupy práce

Cílem práce bude soustava x různě definovaných parametrů, jejichž výsledek (čas vystřízlivění) bude menší nebo roven času řízení.

Dobrý den, takto jak je to popsáno, to pro mě jednoznačně vypadá na ideální zadání pro systémovou dynamiku, nikoliv agentní simulaci. Pokud jste ochoten dělat to jako systémovou dynamiku, je to na Olegovi, ale myslím si, že byste se asi dohodli. Asi se na to dá dívat i agentně, ale moc mi to na to nesedí. Pokud na tom trváte, zkuste mi prosím popsat, co by podle Vás byli agenti, jaké by měli vlastnosti a vůbec, jak by simulace přesněji vypadala. Tomáš 18:33, 6 May 2015 (CEST)

Oleg.Svatos 23:18, 8 May 2015 (CEST) Zdravím, pokud se nemýlím, tak toto už v systémové dynamice zpracováno bylo - když už, tak bych byl teda pro tu úpravu pro agentní systémy. Oleg.Svatos 17:03, 9 May 2015 (CEST) třeba tady http://www.simulace.info/index.php/Water_flow_through_Vltava_water_cascade

Xmolm00 10:33, 9 May 2015 (CEST) Nevím sic kde bylo zpracováno, nicméně pod agentním systémem bych si představoval rozdělení přehrad na jednotlivé agenty (vstup: přítok např. v kubíku, výstup: odtok) Jednotliví agenti mohou: pokud je přítok velký/malý - zavolat na předešlého agenta aby zmírnil/zvýšil jeho průtok, stejně tak může komunikovat s agentem následným a upozornit ho na případnou změnu průtoku. Navíc všichni agenti mohou sledovat předpověď až na 3 dny dopředu, a podle toho se také mohou zařídit.

Xmolm00 19:14, 9 May 2015 (CEST) Ok, takže simulovat to jako multiagentní systém by bylo v pořádku?

Moc nadšený z toho nejsem, přijde mi to trochu násilné. Ale zkuste to zadání rozpracosat detailně. Jak přesně budete postupovat, jak přesně bude simulace vypadat, jak budou agenti komunikovat, jak bude fungovat sledování počasí, apod. Pořád mi to na agentní simulaci moc nesedí, ale uvidíme. Tomáš 16:37, 10 May 2015 (CEST)

Xmolm00 20:48, 10 May 2015 (CEST) Dobrá, rozhodl jsem se zanechat pokusů procpat multiagentní systémy do přehrad a zvolil jsem nové zadání (doufám, že zde již není. Na téma alkohol jsem zde nic nenašel).

Oleg.Svatos 09:10, 15 May 2015 (CEST) Zdravím,přijde mi to spíš něco jako kalkulace než simulace, jelikož tam nevidím žádnou velkou nahodilost - které proměnné budou generovány náhodně a na základě jakých dat budou stanoveny jejich pravděpodobnostní rozdělení? (předpokladem MC metody je právě mít slušný vzorek dat, na základě kterého jsme schopni stanovit parametry pro generování hodnot náhodné veličiny)

Xmolm00 16:25, 17 May 2015 (CEST) No každopádně nahodilost existuje u těch parametrů, které poté ovlivní výsledek. Například je třeba určit interval začátku konzumace alkoholu, aby nedošlo například k neúměrnému pití po dobu 5 týdnů. Náhodný bude také typ alkoholového nápoje.

Oleg.Svatos 17:12, 17 May 2015 (CEST) Zdravím, všechny parametry, které máte výše uveden jsou skalární vstupní veličiny. I ten typ alkoholického nápoje - i když tam budete pracovat s vícero typy, tak to bude určitě nějaká relativně malá množina. V kalkulaci bude pak třeba probíhat nějaká optimalizační kombinatorika, ale nebude to MC simulace. Proto i ta má otázka, které proměnné budou generovány náhodně a na základě jakých dat budou stanoveny jejich pravděpodobnostní rozdělení?