Uncertain input variables (e.g., ac

Uncertain input variables (e.g., activity durations) in DES are modeled using probability distributions. Samplings from probability distributions are used in each run of the simulation; therefore, the input variables in each run of the DES are crisp. However, DES is not able to deal with input variables that are defined with fuzzy numbers. A FDES framework enables processing fuzzy numbers for considering subjective uncertainty in simulation models. In the next section, the el- ements of FDES are discussed

Results (Vietnamese) 1:

Không chắc chắn biến đầu vào (ví dụ, thời hạn hoạt động) trong DES được mô hình bằng cách sử dụng phân bố xác suất. Việc từ phân bố xác suất được sử dụng trong mỗi chạy mô phỏng; Vì vậy, các biến đầu vào trong mỗi chạy DES được rõ nét. Tuy nhiên, DES là không thể để đối phó với các biến đầu vào là defined với những con số mờ. Một khuôn khổ FDES cho phép xử lý fuzzy số để xem xét chủ quan không chắc chắn trong các mô hình mô phỏng. Trong phần tiếp theo, el-ements của FDES được thảo luận

Results (Vietnamese) 2:

biến đầu vào chưa chắc chắn (ví dụ, thời gian hoạt động) trong DES được mô phỏng bằng các phân bố xác suất. Mẫu từ phân phối xác suất được sử dụng trong mỗi lần chạy mô phỏng; do đó, các biến đầu vào trong mỗi lần chạy của DES được sắc nét. Tuy nhiên, DES không có khả năng đối phó với các biến số đầu vào đó là de fi định nghĩa với số mờ. Một khung FDES phép chế biến số mờ để xem xét sự không chắc chắn chủ quan trong các mô hình mô phỏng. Trong phần tiếp theo, các ements el- của FDES được thảo luận