أساسيات محاكاة الأحداث المنفصلة (Discrete Event Simulation) باستخدام Python

هل تحتاج إلى فهم كيفية تصرف الأنظمة المعقدة مثل طوابير الانتظار، أو خطوط التصنيع، أو عمليات تقديم الخدمات عبر الوقت؟ توفر محاكاة الأحداث المنفصلة (DES) طريقة قوية لنمذجة هذه البيئات الديناميكية. يقودك هذا المقرر خطوة بخطوة عبر المفاهيم الأساسية لـ DES. ستكتسب المهارات العملية اللازمة لتحويل سيناريوهات العالم الحقيقي إلى نماذج محاكاة وظيفية، مما يسمح لك باختبار الفرضيات وتحسين تخصيص الموارد قبل إجراء تغييرات مكلفة في الواقع. ما ستتعلمه: * فهم المصطلحات والمكونات الرئيسية لمحاداة الأحداث المنفصلة (DES)، بما في ذلك الكيانات، والأحداث، والموارد، ومتغيرات الحالة. * تصميم وتنفيذ بيئات المحاكاة باستخدام Python لنمذجة العمليات الديناميكية مثل أنظمة الانتظار وتنافس الموارد. * تطبيق التوزيعات الإحصائية الأساسية (مثل التوزيع الأسّي والنورمال) لتوليد أوقات وصول وخدمة واقعية داخل نماذجك. * ممارسة تعريف العمليات والتفاعلات المعقدة، وتتبع مقاييس النظام، وإدارة الأنشطة المتزامنة. * تحليل بيانات مخرجات المحاكاة، بما في ذلك تقنيات حساب فترات الثقة وتحديد فترة الإحماء (warm-up period) المطلوبة للحصول على نتائج دقيقة. تبدأ المادة بالتعاريف الأساسية والمتطلبات البرمجية السابقة، ثم تنتقل بشكل منهجي إلى بناء حلقات الأحداث (event loops)، وتعريف الموارد، وجمع مقاييس الأداء. أخيرًا، ستتعلم كيفية تفسير البيانات الناتجة بفعالية. هذا المقرر موجه للمبرمجين والمحللين والطلاب الجدد في مجال نمذجة المحاكاة والذين يرغبون في استخدام Python لبناء نماذج تنبؤية. لا تتطلب المادة أي خبرة سابقة بمكتبات المحاكاة. ابدأ في إتقان أساسيات المحاكاة التنبؤية اليوم.