動的システムとは何か、そうでないものは何かをしっかり確認しましょう。
動的システムは自然由来のものもあれば、人為的（人が開始・操作する）なものもあります。離散事象モデルは主に後者の最適化を支援するために設計されています。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
離散事象シミュレーションの力をひも解いていきます。まず、管理や意思決定の支援に離散事象シミュレーションが役立つ課題を見分ける方法を学びます。次に、離散事象モデルの主な構成要素と、モデルの出力の読み解き方を身につけます。最後に、最初の「待ち行列」離散事象モデルを作成します。
現在の演習
SimPy パッケージを使って、離散事象シミュレーションを効率化する方法を学びます。第2章では、SimPy のモデル環境を構築し、プロセスとリソースを追加する方法を扱います。利用可能なリソースの種類や、イベントを制御・スケジューリングするためのオプションについても学びます。章の最後には、航空機の組立ラインを題材に、完全な SimPy モデルを作り上げます。
離散事象モデルに追加できるプロセスの種類を探ります。決定論的プロセスと非決定論的プロセスを見分け、それらをモデルで表現する方法を学びます。また、非決定論的な事象を再現するために欠かせない、イベント（またはプロセス）のランダム化方法も扱います。最後に、決定論と非決定論の両方のプロセスを組み合わせた SimPy モデルを構築します。
離散事象モデルの効果を最大化するための最適化手法を学びます。Monte Carlo 手法によるシミュレーションアンサンブルの実行方法を学び、結果のクラスタを特定してモデルの振る舞いを理解し、重要なプロセスや転換点を見つける方法を身につけます。さらに、目的関数を用いて最適化の目標を設定します。コースの締めくくりとして、モデルを拡張しても安定的かつ制御された形で成長させられるよう、スケーラブルにする方法を探ります。
