perché simulare ?

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Perché simulare ?. Introduzione Concetti Applicazioni Metodologie Strumenti. Contenuto della Presentazione. 1 – Introduzione 2 – Modelli di Dinamica dei Sistemi Epidemie Strategie 3 – Modelli Discreti Progettazione di servizi in un ospedale - PowerPoint PPT Presentation

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  • Perch simulare ?IntroduzioneConcettiApplicazioniMetodologie Strumenti

    Preparato da Roberto Berchi

  • 1 Introduzione

    2 Modelli di Dinamica dei Sistemi Epidemie Strategie

    3 Modelli Discreti Progettazione di servizi in un ospedale Analisi di processi organizzativi

    4 Modelli ad agenti

    5 Discussione - IndirizziContenuto della Presentazione

    Preparato da Roberto Berchi

  • la nostra percezione della dinamicaEsercizi introduttiviObiettivi Storia

    1- Introduzione

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  • Preparato da Roberto Berchi

  • Il Trattato di Kyoto

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  • 124Il magazzino

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  • Perch Simulare ?Ruoli e conoscenze?Quanto costa ?In quali casi ?

    EsempiMetodologie disponibiliStrumenti attuali e futuri

    Obiettivi

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  • c Klaus G. Troitzsch.Hystory

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  • Modelli come mezzi di comunicazione DefinizioneLearning OrganizationsGli StrumentiDiagrammi causa effettoArchetipiModelli Stock FlowControllo, SIR

    Esempi applicativiControlli Zanzara tigre e Febbri Emorragiche

    2 La Dinamica dei Sistemi

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  • Nasce con la cibernetica : teoria del controlloDue strumenti di analisi Diagrammi Causa-EffettoModelli Flussi LivelliIl sistema modellabile come un insieme di variabili continue. Equazioni differenzialiAnalogia a modelli idrauliciMolti modelli disponibili (dal 1956)Semplice e comunemente accettato anche come strumento di comunicazione e condivisioneTempi e costi di sviluppo limitati

    System Dynamics (SD)

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  • Soluzione di un problema1 - Problem Space :Definizione di Elementi fisici e non fisici che determinano il problema2 - Solution Space :Identificare alternative che possono cambiare o evitare aspetti del problem space SintomiCauseRisultatidesideratiEffetti positiviRisorsenecessarieAzioniEffetti negativiPer ottenerePer scoprireDati storici ed esperienzePassi (metodologia)

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  • ArchetipiControllo (Balancing Loop)http://www.systems-thinking.org/theWay

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  • Come uscire dalla situazione pericolosa ?Crescita e sottoinvestimento

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  • EscalationIf Tom and Anne's results are the same then better results of Anne relative to Tom will be zero and nothing happens. Yet if we consider the case where Anne's results are actually better than Tom's results these will interact in such a way that the better results of Anne relative to Tom, because of Tom's insecurity, adds to the perceived threat to Tom. This perceived threat to Tom adds to the actions by Tom to add to Tom's results. Tom's results then subtract from the better results of Anne relative to Tom.Now that Tom's results have decreased the better results of Anne relative to Tom this subtracts less from the threat to Anne. This is actually a double negative which Anne perceives as an increases threat. The threat to Anne adds more to the action by Anne to add more to Anne's results. This finally adds more to the better results of Anne relative to Tom, which adds to the threat to Tom and we're going round the first loop again.

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  • Managing the StructureOne approach is to disconnect the two loops so Anne and Tom are no longer competing with each other but competing with themselves. This produces two reinforcing loops. The second approach is to to begin evaluating the composite of Anne and Tom's actions rather than their individual actions. In this way they begin to see the value of cooperation rather than competition and the structure turns into two synergistic reinforcing loops.

    Preparato da Roberto Berchi

  • x : Suscettibili y : infettiw : nuoviinfetti-+Contatti +INCONTRI /GIORNO+PopolazionePROBABILITA'INFEZIONE PERCONTATTOContatti consuscettibili+++++Modello Causa effetto : DiffusioneMalattie / Passa Parola

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  • Magazzino : soluzione

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  • MaterialTravellingstockTransportation DelayMaterialShippedMaterialreceivedSoldDelayedordersordersshippedIncomingOrdersTransmission Delayinit stockinit delayedordersordersinit MaterialTravellingDemandINDEXInventory game No backlog

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  • Game controllo

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  • Policy : Ritardo effetto / rilevazione

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  • Preparato da Roberto Berchi

  • Preparato da Roberto Berchi

  • Cosa succedeSe :Infett altaMortalit altaMorte immediata

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  • Epidemie da Insetti

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  • parametriProcesso di Infezione

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  • Possibili AzioniComunicazione alla popolazione : riduzione focolai larvaliInterventi larvicidi periodiciInterventi larvicidi dopo una certa soglia di pioggia

    Leve : quando e quanto investire?

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  • Fattori climatici per gli anni 2001 e 2002 a confronto

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  • VALIDAZIONE DEL MODELLO PER GLI ANNI 2001 E 2002

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  • Maggiore diffusione della dengue nel 2002 imputabile alla maggiore piovosit estiva di questanno rispetto al precedente. Numero massimo di malati rilevato in entrambi i casi tra agosto e settembre per un totale di 406 nel 2001 e di 4.477 nel 2002. I costi per spese mediche: 101.624 per il 2001, 1.119.000 per il 2002 .

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  • Modelli discreti

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  • Sistema ApertoSorgenteCodaServizioPozzoEntit = Numero unit in codap() = prob t= tempo di attesaE(tq) = tempo medio attesa.ta= Tempo interarrivo Var. aleatoriaTa= E(ta ) Tempo medio i.a.= 1/Ta frequenza media arrivi.f(ta) = funzione densit.ts = tempo servizio Var. aleatoriaTs= E(ts) Tempo medio servizio

    =1/ Ts frequenza media di serviziof(ts) = funzione densit

    = / = Ts = Ts/ TaFattore di utilizzazione q = Numero unit nel sistemat q= tempo nel sistemaE(tq )= E(tq) + E(ts) t q= t + ts Notazione teoria code

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  • Entit.f(ta) esponenziale negativa.f(ts) 1 servente.m/m/1 (arrivi Markovian servizi ,Markovian, 1 servente)P(0) = (1- ) P(t> t) = e -( - ).tP(n) = n (1- )E(q) = /(1- ) P(tq > t) = e -( - ).tE() = E(q) E(t) = /( - )E(tq) =1/( - )

    Risultati analiticiModello m/m/1

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  • Genera/entrataCodaServizioPozzo /UscitaParametriRisultatiLa struttura del modello EXTEND (Libreria BPR)

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  • Contesto : Giubileo 2000Disponibilit dei dati giornalieriDomanda : Numero chiamate , loro distribuzione giornaliera e triageRisorse :Numero di ALS e BLSNumero operatori alla centraleNumero di canali radioServizioTempi di arrivo al luogo delle chiamateAzioni necessarieTempi di servizio al pronto soccorso

    Il modello DE del 118 di Roma

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  • I processi del 118 (1998)

    Preparato da Roberto Berchi

  • Preparato da Roberto Berchi

  • Preparato da Roberto Berchi

  • 118 Alcuni risultati

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  • 4 - Agent Based SimulationPrincipiStrumenti

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  • Agent BasedWhat is an Agent? An agent is any entity that can be viewed as perceiving its environment through sensors and acting upon its environment through effectors Russel and Norvig, 1995]

    Purposes: Understanding vs. Prediction

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  • Agent Based SimulationAmbiti di sviluppoArtificial life EcologiaSistemi socialiEconomiaDomanda OffertaSistemi produttivi autoorganizzantiStudio del territorio (Simulazione + GIS)Traffico Evoluzione del territorio Pollution, 118, commodities, )

    Preparato da Roberto Berchi

  • How Ants find Food ? (Netlogo-ANTS)

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  • Flocking

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  • Il libro di riferimento : John Sterman, 2000,Business Dynamics - Systems thinking and modeling for a complex world, McGraw Hill , With CD ROMOther useful books 1 - Kauffman, Draper L., 1980. Systems 1: An Introduction to SystemsThinking. Pegasus Communications 2 -Roberts, Nancy, 1983. Introduction to Computer Simulation.Portland, Oregon: Productivity Press, 562 pp.3 - Meadows, Donella H., Dennis Meadows, Jfrgen Randers, 1992.Beyond the Limits: Confronting Global Collapse, Envisioning aSustainable Future. Post Mills, VT: Chelsea Green Publishing Co., 300 pp.Other source :In the help of the VENSIM simulation environment there is a tutorial that covers all the topics of the course.Internet resourcesA complete course Road Maps - can be downloaded from this web site sysdyn.clexchange.orgThe System Dynamics community (applications , software ) could be reached starting from the root : www.albany.edu/cpr/sds www.idsia.ch/~andrea/simtools.htmlSystem DynamicsRiferimenti Bibliografici e su Web

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  • Simulazione discretaBook : Law, A.M. Kelton, D.W. Kelton, and Kelton D.M. (1999) Simulation Modeling and Analysis. McGraw-Hill

    Some Internet Resources :Pointer to acm (association for Computery Machines) simulation interest goup http://www.acm.org/sigsim/main/about.htmlAn interesting digital Book on simulation (by Prof. Fishwick , University of Florida) http://www.cise.ufl.