รายละเอียดหลักสูตรThis programme is

รายละเอียดหลักสูตร
This programme is awarded on the basis of course work and supervised research on a topic approved by the Board of Graduate Studies in Engineering, culminating in the submission of a thesis.

Many modern industrial and engineering systems are characterized by a high degree of uncertainty. The performance of these systems is heavily affected by volatile external processes, such as prices, demands, environmental conditions, and others. Stochastic modeling helps us to capture the patterns and structures underlying this uncertainty, to analyze it in a rigorous way, and to predict future behaviors. Simulation models enable us to efficiently evaluate these complex systems and make decisions under uncertainty. These include understanding the characteristics of the system and optimizing the design of the system. In practice, however, a single simulation run of a complex model may require a substantial use of computer resources and time. Hence, in the design and optimization of such systems via simulation, advance methods for experimental design and computing budget allocation have to be applied to more effectively use limited resources, and advance single and multiple objective algorithms developed for the optimization of such complex systems.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รายละเอียดหลักสูตรโปรแกรมนี้ได้รับรางวัลตามหลักสูตร และควบคุมการวิจัยในหัวข้อที่ได้รับอนุมัติจากคณะกรรมการของบัณฑิตวิศวกรรม สูงสุดในการส่งข้อมูลของวิทยานิพนธ์ทันสมัยอุตสาหกรรม และวิศวกรรมระบบต่าง ๆ มีลักษณะ โดยความไม่แน่นอนในระดับสูง ประสิทธิภาพของระบบเหล่านี้ได้รับผลกระทบหนัก โดยกระบวนการภายนอกที่เปลี่ยนแปลง เช่นราคา ต้องการ สภาพแวดล้อม และอื่น ๆ สร้างโมเดล stochastic ช่วยให้เราถ่ายรูปแบบและโครงสร้างพื้นฐานนี้ความไม่แน่นอน การวิเคราะห์ในลักษณะเข้มงวด และการทำนายพฤติกรรมในอนาคต โมเดลจำลองให้เราสามารถประเมินระบบที่ซับซ้อนเหล่านี้ และทำการตัดสินใจภายใต้ความไม่แน่นอนได้อย่างมีประสิทธิภาพ เหล่านี้รวมถึงการทำความเข้าใจลักษณะของระบบ และเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบระบบ ในทางปฏิบัติ อย่างไรก็ตาม ใช้จำลองเดียวแบบซับซ้อนอาจต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์และเวลาพบ ดังนั้น การออกแบบและเพิ่มประสิทธิภาพของระบบดังกล่าวผ่านการจำลอง วิธีการล่วงหน้าสำหรับการออกแบบการทดลองและการคำนวณการปันส่วนงบประมาณได้ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพใช้ทรัพยากรที่จำกัด และความก้าวหน้าเดียว และหลายวัตถุประสงค์ขั้นตอนวิธีพัฒนาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของระบบที่ซับซ้อนเช่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รายละเอียดหลักสูตร
โปรแกรมนี้ได้รับรางวัลบนพื้นฐานของการทำงานการเรียนการสอนและดูแลการวิจัยในหัวข้อที่ได้รับอนุมัติจากคณะกรรมการบัณฑิตศึกษาในสาขาวิศวกรรมสูงสุดในการส่งของวิทยานิพนธ์. หลายคนที่ทันสมัยอุตสาหกรรมและวิศวกรรมระบบที่โดดเด่นด้วยระดับสูงของ ความไม่แน่นอน ประสิทธิภาพการทำงานของระบบเหล่านี้ได้รับผลกระทบอย่างหนักจากกระบวนการภายนอกระเหยเช่นราคาความต้องการสภาพแวดล้อมและอื่น ๆ การสร้างแบบจำลอง stochastic จะช่วยให้เราสามารถจับภาพรูปแบบและโครงสร้างพื้นฐานความไม่แน่นอนนี้ในการวิเคราะห์ในทางที่เข้มงวดและทำนายพฤติกรรมในอนาคต แบบจำลองช่วยให้เราได้อย่างมีประสิทธิภาพในการประเมินระบบที่ซับซ้อนเหล่านี้และทำให้การตัดสินใจภายใต้ความไม่แน่นอน เหล่านี้รวมถึงการทำความเข้าใจลักษณะของระบบและการเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบของระบบ อย่างไรก็ตามในทางปฏิบัติ, การจำลองการทำงานครั้งเดียวของรูปแบบที่ซับซ้อนอาจจำเป็นต้องมีการใช้งานที่สำคัญของทรัพยากรคอมพิวเตอร์และเวลา ดังนั้นในการออกแบบและการเพิ่มประสิทธิภาพของระบบดังกล่าวผ่านการจำลองความก้าวหน้าของวิธีการในการออกแบบการทดลองและการจัดสรรงบประมาณของคอมพิวเตอร์จะต้องนำไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรที่ จำกัด และความก้าวหน้าของขั้นตอนวิธีการวัตถุประสงค์เดียวและหลายการพัฒนาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของระบบที่ซับซ้อนดังกล่าว

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รายละเอียดหลักสูตรโปรแกรมนี้ได้รับรางวัลบนพื้นฐานของการทำงานและการวิจัยในหัวข้อที่ได้รับความเห็นชอบจากคณะกรรมการบัณฑิตศึกษาวิศวกรรม , culminating ในการส่งวิทยานิพนธ์อุตสาหกรรมและวิศวกรรมระบบที่ทันสมัยมาก มีลักษณะระดับสูงของความไม่แน่นอน ประสิทธิภาพของระบบเหล่านี้จะได้รับผลกระทบอย่างหนัก โดยกระบวนการภายนอกที่ผันผวน เช่น ราคา , ความต้องการ , เงื่อนไข , สิ่งแวดล้อมและอื่น ๆ แบบจำลองเฟ้นสุ่มช่วยให้เราจับรูปแบบและโครงสร้างภายใต้ความไม่แน่นอนนี้ วิเคราะห์ในทางที่เข้มงวด และเพื่อทำนายพฤติกรรมในอนาคต แบบจำลองช่วยให้เราสามารถประเมินระบบที่ซับซ้อนเหล่านี้และตัดสินใจภายใต้ความไม่แน่นอน เหล่านี้รวมถึงความเข้าใจลักษณะของระบบและเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบของระบบ อย่างไรก็ตามในทางปฏิบัติ , การจำลองเดียววิ่งของโมเดลที่ซับซ้อนอาจต้องใช้จำนวนมากของทรัพยากรคอมพิวเตอร์และเวลา ดังนั้นในการออกแบบและการเพิ่มประสิทธิภาพของระบบดังกล่าวผ่านการจำลองวิธีการขั้นสูงสำหรับการออกแบบการทดลองและการจัดสรรงบประมาณต้องใช้คอมพิวเตอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ใช้ทรัพยากร จำกัด และล่วงหน้าเดียวและหลายวัตถุประสงค์การพัฒนาขั้นตอนวิธีสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพของระบบที่ซับซ้อนดังกล่าว