Fiche technique
Format : Broché
Poids : 855 g
Dimensions : 17cm X 23cm
EAN : 9782212119244
Simulation à évènements discrets
modèles déterministes et stochastiques
exemples d'applications implémentés en Delphi et en C++
Quatrième de couverture
- Concevoir ou optimiser des systèmes complexes grâce à la simulation
- S'initier aux techniques de simulation par l'exemple
- Une véritable boîte à outils logicielle fournie sur le CD-Rom d'accompagnement
- À qui s'adresse l'ouvrage ?
Les techniques de simulation permettent de prédire le comportement de systèmes 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.
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.
Tous les exemples du livre sont implémentés sous forme de programmes Windows à l'interface graphique soignée, que vous trouverez sur le CD-Rom d'accompagnement. Ces programmes, dont le code source est fourni en Delphi et pour certains en 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 leur structure modulaire (structures de données et bibliothèque d'objets réutilisables).
- Aux étudiants en mathématiques appliquées, informatique, gestion de production, recherche opérationnelle, aide à la décision, etc.
- Aux ingénieurs, enseignants-chercheurs, informaticiens, industriels, économistes et décideurs ayant à concevoir ou à optimiser des systèmes complexes.