2. System dynamics methodologySyste

2. System dynamics methodology
System dynamics (Forrester, 1958) is a well-established
methodology that provides a theoretical framework and
concepts for modelling complex systems and has been
applied to a wide range of problems in the social and physical
sciences (Rehan, Knight, Unger, & Haas, 2013). A system dynamics
model that enables decision makers to view the
complex problems of spatial and multi-temporal integration
can provide a suitable solution to these problems. Although
the concept of system linkage can also be modelled in a
spreadsheet, where tables with rows and columns of numbers
are the common output format for data presentation, such a
format does not vitally stimulate decision making. Hence, the
visualisation techniques resulting from a system dynamics
simulation model can enable decision makers to better understand
the interrelationships among the simulation variables
(Fisher, Sonka, & Westgren, 2003). Moreover, unlike a
spreadsheet, system dynamics modelling provides the user
with the built-in function of a feedback loop mechanism,
which conveniently allows a cause-and-effect event to feedback
into itself. In the next section, the construction of a
system dynamics model for the pork chain will be discussed in
detail.
The basic building blocks for system dynamics models, as
described by Rehan et al. (2013), are as follows: stocks, flows,
converters, and connectors (Fig. 1). Stock variables include
accumulation (i.e., inventories of sows) within the system,
whereas flow variables represent the flows, activities or actions
in a stock that transport quantities into or out of a stock
instantaneously or over time (i.e., culling rates, mating rates).
Converters represent built-in functions (containing information)
to be fed into the model, examples of which include the
number of live births and the culling rate. Connectors establish
relationships between various elements of the model (i.e.,
from converter-to-converter or from converter-to-flow) and
transfer information from connected elements (i.e., stocks,
flows, converters) to the elements indicated by the direction of
an arrow. Because the life cycle of sows is quite long, the
creation of a stock representing each week of a sow's life
would unnecessarily complicate the model. Hence, we applied
conveyors to represent the main states of sows. For example, a
conveyor with 3 transition periods could represent 3 weeks in which a sow is in that state (i.e., weeks 1e3 of gestation). A
sow can be in the gestation state several times during her
lifetime. For each gestation (parity), she will exhibit parityspecific
parameters (i.e., culling rates, live birth rates),
although the gestation cycle remains identical for every parity.
Hence, to lessen complications, we applied an array
function, which allows the incorporation of parity-specific
parameters while preserving the state of sows from parity to
parity.
The relationship between stocks and flows can be
described mathematically using the following integral form
(Rehan et al., 2013):
Stockðt1Þ ¼ Stockðt0Þ þ
Zt1
t0
½InflowðtÞ  OutflowðtÞdt (1)
where t0 is the initial time, t1 is the current time, Stockðt0Þ is the
initial value of the stock, and Inflow (t) and Outflow (t) are the
flow rates into and out of a stock, respectively, at any time
between the initial time, t0, and the current time, t1. The units
of Inflow (t) and Outflow (t) are the Stock (t) units divided by
time.
To build a system dynamics model, the relationships between
chain members and the states of each member are
characterised by both the stock-and-flow structure of the
acquisition, storage, and conversion of inputs into outputs
and the decision rules governing these flows (Georgiadis,
Vlachos, & Iakovou, 2005). The structure of a system in system
dynamics indicated by these stock flows captures the
major feedback mechanisms of the system. These mechanisms
are either negative or positive feedback loops. In this
study, the high-level graphical simulation program Stella® was
used to construct the model.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2. ระบบ dynamics วิธีระบบ dynamics (Forrester, 1958) ได้ดีขึ้นวิธีที่ให้กรอบทฤษฎี และแนวคิดสำหรับการสร้างแบบจำลองระบบที่ซับซ้อน และมีกับหลากหลายปัญหาในสังคมและทางกายภาพวิทยาศาสตร์ (Rehan อัศวิน Unger และ ทาง 2013) Dynamics ระบบแบบจำลองที่ช่วยให้ผู้ตัดสินใจเพื่อดูการปัญหาซับซ้อนของปริภูมิ และหลายชั่วคราวรวมสามารถให้การแก้ไขปัญหาเหล่านี้เหมาะสม ถึงแม้ว่าแนวคิดของการเชื่อมโยงระบบ modelled ในการกระดาษ ที่ตาราง มีแถวและคอลัมน์ของหมายเลขมีรูปแบบแสดงผลทั่วไปสำหรับการนำเสนอข้อมูล เช่นการรูปไม่นสิ่งกระตุ้นการตัดสินใจ ดังนั้น การเทคนิคการสร้างมโนภาพจาก dynamics ระบบแบบจำลองสามารถเปิดใช้งานผู้ผลิตเพื่อทำความเข้าใจการตัดสินใจinterrelationships การจำลองตัวแปร(Fisher, Sonka, & Westgren, 2003) นอกจากนี้ ซึ่งแตกต่างจากการกระดาษ แบบจำลองของระบบ dynamics ช่วยให้ผู้ใช้มีฟังก์ชันภายในของระบบวนความคิดเห็นเชิญให้เหตุการณ์สาเหตุ และผลที่ให้ผลป้อนกลับในตัวเอง ในส่วนถัดไป การก่อสร้างการระบบรูปแบบ dynamics สำหรับเชนหมูจะกล่าวถึงในรายละเอียดพื้นฐานการสร้างบล็อกสำหรับระบบ dynamics รุ่น เป็นอธิบายโดย Rehan et al. (2013), เป็นดังนี้: หุ้น กระแสตัวแปลง และตัวเชื่อมต่อ (Fig. 1) ตัวแปรหุ้นรวมสะสม (เช่น สินค้าคงคลังของ sows) ภายในระบบในขณะที่ตัวแปรขั้นตอนหมายถึงขั้นตอน กิจกรรม หรือการดำเนินการในสินค้าคงคลังที่ปริมาณการขนส่งเข้า หรือออก จากคลังinstantaneously หรือ ช่วงเวลา (เช่น culling ราคา ผสมพันธุ์พิเศษ)แปลงแสดงฟังก์ชันที่มีอยู่ (เก็บข้อมูล)เพื่อเป็นอาหารในรูปแบบ ตัวอย่างซึ่งรวมถึงการจำนวนเกิด live และอัตรา culling สร้างการเชื่อมต่อความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบต่าง ๆ ของรูปแบบ (เช่นจากแปลงแปลง หรือแปลงไหล) และโอนย้ายรายละเอียดจากองค์ประกอบเชื่อมต่อ (เช่น หุ้นขั้นตอน แปลง) องค์ประกอบตามทิศทางของลูกศร เนื่องจากวงจรชีวิตของ sows ยาวมาก การสร้างคลังแทนชีวิตของเสาแต่ละสัปดาห์โดยไม่จำเป็นต้อง complicate แบบ ดังนั้น เราใช้ลำเลียงถึงอเมริกาหลักของ sows ตัวอย่าง การลำเลียงกับรอบระยะเวลาของช่วงการเปลี่ยนภาพที่ 3 จะเป็น 3 สัปดาห์ซึ่งเสาอยู่ในรัฐนั้น (เช่น สัปดาห์ 1e3 ของครรภ์) Aเสาสามารถในครรภ์หลายครั้งในระหว่างที่เธออายุการใช้งาน ในแต่ละครรภ์ (พาริตี้), เธอจะแสดง parityspecificพารามิเตอร์ (เช่น culling ราคา ราคาสดเกิด),แม้ว่าวงจรครรภ์ยังคงเหมือนกันสำหรับทุกพาริตีดังนั้น ช่วยลดภาวะแทรกซ้อน เราใช้อาร์เรย์ฟังก์ชัน ซึ่งช่วยในการประสานเฉพาะพาริตีพารามิเตอร์ในขณะที่รัฐ sows จากพาริตี้เพื่อรักษาพาริตีความสัมพันธ์ระหว่างหุ้นและทุนหมุนเวียนได้อธิบาย mathematically ใช้แบบเป็นดังนี้(Rehan et al., 2013):Stockðt1Þ ¼ Stockðt0Þ þZt1t0Dt OutflowðtÞ ½InflowðtÞ (1)เวลาเริ่มต้น t0, t1 คือ เวลาปัจจุบัน Stockðt0Þ คือการค่าเริ่มต้นของสินค้าคง คลัง และกระแส (t) และกระแส (t) มีการกระแสราคาเข้า และออก จาก คลัง ตามลำดับ ตลอดเวลาระหว่างเวลาเริ่มต้น t0 เวลาปัจจุบัน t1 หน่วยกระแส (t) และกระแส (t) มีหน่วยสินค้าคงคลัง (t) หารด้วยเวลาการสร้างรูปแบบระบบ dynamics ความสัมพันธ์ระหว่างสมาชิกเครือข่ายและสถานะของสมาชิกแต่ละคนประสบการ์ทั้งหุ้นขั้นตอนโครงสร้างของการซื้อ จัดเก็บ และแปรสภาพของอินพุตเอาท์พุตและควบคุมขั้นตอนเหล่านี้ (Georgiadis กฎการตัดสินใจVlachos, & Iakovou, 2005) โครงสร้างของระบบในระบบdynamics ตามกระแสหุ้นเหล่านี้จับตัวกลไกการตอบสนองที่สำคัญของระบบ กลไกเหล่านี้มีการวนรอบคำติชมเป็นลบ หรือบวก ในที่นี้ศึกษา สเตลลา®เป็นโปรแกรมจำลองกราฟิกระดับสูงใช้ในการสร้างแบบจำลอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.
วิธีการเปลี่ยนแปลงระบบการเปลี่ยนแปลงระบบ(Forrester 1958) เป็นที่ดีขึ้นวิธีการที่ให้กรอบทฤษฎีและแนวความคิดสำหรับการสร้างแบบจำลองระบบที่ซับซ้อนและได้รับนำไปใช้กับความหลากหลายของปัญหาในสังคมและทางกายภาพวิทยาศาสตร์(Rehan, อัศวิน อังเกอร์และฮาส 2013) ระบบการเปลี่ยนแปลงรูปแบบที่ช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจเพื่อดูปัญหาที่ซับซ้อนของการรวมเชิงพื้นที่และหลายชั่วสามารถให้โซลูชั่นที่เหมาะสมกับปัญหาเหล่านี้ แม้ว่าแนวคิดของการเชื่อมโยงระบบยังสามารถจำลองในสเปรดชีตที่ตารางที่มีแถวและคอลัมน์ของตัวเลขที่มีรูปแบบการออกร่วมกันเพื่อนำเสนอข้อมูลดังกล่าวเป็นรูปแบบที่ไม่จำเป็นกระตุ้นการตัดสินใจ ดังนั้นเทคนิคการสร้างภาพที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงของระบบแบบจำลองสามารถเปิดใช้งานผู้มีอำนาจตัดสินใจในการทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรจำลอง(ฟิชเชอร์ Sonka และ Westgren, 2003) นอกจากนี้ยังแตกต่างจากสเปรดชีทการสร้างแบบจำลองการเปลี่ยนแปลงระบบให้ผู้ใช้ที่มีฟังก์ชั่นในตัวกลไกห่วงความคิดเห็นที่ที่สะดวกช่วยให้เหตุการณ์สาเหตุและผลกระทบต่อความคิดเห็นลงไปในตัวของมันเอง ในส่วนถัดไป, การก่อสร้างหนึ่งของระบบการเปลี่ยนแปลงรูปแบบห่วงโซ่เนื้อหมูจะมีการหารือในรายละเอียด. บล็อกการสร้างพื้นฐานสำหรับรูปแบบการเปลี่ยนแปลงของระบบเช่นการอธิบายโดย Rehan et al, (2013) มีดังนี้หุ้น, กระแสแปลงและการเชื่อมต่อ(. รูปที่ 1) ตัวแปรหุ้นรวมถึงการสะสม (เช่นสินค้าคงเหลือของแม่สุกร) ในระบบในขณะที่ตัวแปรไหลเป็นตัวแทนของกระแสกิจกรรมหรือการกระทำในสต็อกที่ปริมาณการขนส่งเข้าหรือออกจากสต็อกได้ทันทีหรือในช่วงเวลา(เช่นอัตราการเลือกสรรอัตราการผสมพันธุ์) . แปลงเป็นตัวแทนในตัวฟังก์ชั่น (ที่มีข้อมูล) จะถูกป้อนเข้ารูปแบบตัวอย่างของซึ่งรวมถึงจำนวนการเกิดมีชีพและอัตราการเลือกสรร เชื่อมต่อการสร้างความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบต่างๆของรูปแบบ(เช่นจากแปลงไปแปลงหรือจากแปลงต่อการไหล) และถ่ายโอนข้อมูลจากองค์ประกอบที่เกี่ยวโยงกัน (เช่นหุ้น, กระแสแปลง) องค์ประกอบที่ระบุโดยทิศทางของลูกศร เพราะวงจรชีวิตของแม่สุกรค่อนข้างยาวที่สร้างหุ้นที่เป็นตัวแทนของแต่ละสัปดาห์ในชีวิตของแม่สุกรที่ไม่จำเป็นจะซับซ้อนรูปแบบ ดังนั้นเราจึงใช้สายพานเพื่อเป็นตัวแทนของรัฐหลักของแม่สุกร ยกตัวอย่างเช่นสายพานลำเลียงที่มี 3 ระยะเวลาการเปลี่ยนแปลงจะเป็นตัวแทน 3 สัปดาห์ที่ผ่านมาซึ่งในสุกรที่อยู่ในสถานะที่ (เช่น 1e3 สัปดาห์ของการตั้งครรภ์) สุกรสามารถอยู่ในสภาพตั้งครรภ์หลายครั้งในช่วงที่เธออายุการใช้งาน สำหรับแต่ละการตั้งครรภ์ (ความเท่าเทียมกัน) เธอจะแสดง parityspecific พารามิเตอร์ (เช่นอัตราการเลือกสรร, อัตราการเกิดมีชีวิตอยู่), แม้ว่าวงจรการตั้งครรภ์ยังคงอยู่เหมือนกันสำหรับความเท่าเทียมกันทุกคน. ดังนั้นเพื่อลดภาวะแทรกซ้อนที่เรานำมาใช้อาร์เรย์ฟังก์ชั่นที่ช่วยให้การรวมตัวของความเท่าเทียมกันเฉพาะพารามิเตอร์ในขณะที่รักษาสถานะของแม่สุกรจากความเท่าเทียมกันกับความเท่าเทียมกัน. ความสัมพันธ์ระหว่างหุ้นและงบกระแสที่สามารถอธิบายทางคณิตศาสตร์โดยใช้แบบฟอร์มต่อไปนี้หนึ่ง(Rehan et al, 2013.) Stockðt1Þ¼Stockðt0Þþ Zt1 t0 ½InflowðtÞ? OutflowðtÞ? dt (1) ที่ t0 เป็นเวลาเริ่มต้น t1 เป็นเวลาปัจจุบันStockðt0Þเป็นค่าเริ่มต้นของหุ้นและนำเข้า(t) และการรั่วไหล (t) มีอัตราการไหลเข้าและออกจากสต็อกตามลำดับในเวลาใด ๆระหว่างเวลาเริ่มต้น t0 และเวลาปัจจุบัน t1 หน่วยของนำเข้า (t) และการรั่วไหล (t) เป็นหุ้น (t) หน่วยโดยแบ่งเวลา. เพื่อสร้างการเปลี่ยนแปลงระบบรูปแบบความสัมพันธ์ระหว่างสมาชิกในห่วงโซ่และรัฐสมาชิกแต่ละคนจะมีความโดดเด่นทั้งหุ้นand- โครงสร้างการไหลของการเข้าซื้อกิจการ, การจัดเก็บและการเปลี่ยนแปลงของปัจจัยการผลิตลงไปในผลและหลักเกณฑ์ในการตัดสินใจว่ากระแสเหล่านี้ (Georgiadis, Vlachos และ Iakovou 2005) โครงสร้างของระบบในระบบการเปลี่ยนแปลงที่ระบุโดยกระแสหุ้นเหล่านี้จับกลไกความคิดเห็นที่สำคัญของระบบ กลไกเหล่านี้มีทั้งลูปลบความคิดเห็นหรือบวก ในการนี้การศึกษาในระดับสูงโปรแกรมจำลองกราฟิกStella®ถูกใช้ในการสร้างแบบจำลอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2 . พลวัตของระบบวิธีการ
ระบบพลวัต ( Forrester , 1958 ) เป็นวิธีการที่ให้บริการดีขึ้น

กรอบทฤษฎีและแนวคิดแบบจำลองระบบที่ซับซ้อนและมี
ใช้กับหลากหลายปัญหาในสังคมและทางกายภาพ
วิทยาศาสตร์ ( รีเฮิน , อัศวิน , กล่าว& Haas , 2013 ) เปลี่ยนแปลงรูปแบบระบบที่ช่วยให้ผู้ผลิตตัดสินใจ

ดูปัญหาที่ซับซ้อนของพื้นที่และหลาย
รวมชั่วคราวสามารถให้โซลูชั่นที่เหมาะสมกับปัญหาเหล่านี้ แม้ว่า
แนวคิดของการเชื่อมโยงระบบสามารถจำลองใน
ตารางที่ตารางที่มีแถวและคอลัมน์ของตัวเลข
เป็นรูปแบบทั่วไปสำหรับการนำเสนอข้อมูล เช่น
รูปแบบไม่ได้สิ่งที่กระตุ้นการตัดสินใจ ดังนั้น
ภาพเทคนิคที่เกิดจากแบบจำลองพลวัตระบบสามารถช่วยให้ผู้ผลิตตัดสินใจ

เพื่อให้เข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรการจำลอง
( Fisher , sonka & westgren , 2003 ) ซึ่งแตกต่างจาก
สเปรดชีตแบบพลวัตของระบบให้ผู้ใช้ที่มีฟังก์ชั่นในตัว

ติชมห่วงกลไกที่สะดวกช่วยให้เหตุและผลกิจกรรมข้อเสนอแนะ
ในตัวเอง . ในส่วนถัดไป การเปลี่ยนแปลงระบบแบบโซ่

หมูจะได้กล่าวในรายละเอียด
พื้นฐานหน่วยการสร้างแบบจำลองพลวัตระบบ เช่น
อธิบายโดยรีเฮิน et al . ( 2013 ) มีดังนี้ หุ้น , กระแส ,
แปลง และตัวเชื่อมต่อ ( รูปที่ 1 ) ตัวแปรหุ้นรวม
สะสม ( เช่นสินค้าคงคลังของแม่สุกร ) ภายในระบบ และตัวแปรที่เป็นตัวแทนของกระแสไหล

กิจกรรมหรือการกระทำในหุ้นที่ขนส่งในปริมาณที่เข้าหรือออกจากหุ้น
ทันที หรือในช่วงเวลา ( เช่น ลดจำนวนอัตราการผสมพันธุ์อัตรา ) .
ตัวแปลงเป็นตัวแทนของฟังก์ชันในตัว ( ที่มีข้อมูล )
ที่จะป้อนในรูปแบบ ตัวอย่างของซึ่งรวมถึง
จํานวนเกิด อาศัย และลดจำนวนอัตราเชื่อมต่อสร้าง
ความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบต่างๆของรูปแบบ ( เช่น
จากแปลงหรือแปลงแปลงไหล ) และ
ข้อมูลการโอนจากองค์ประกอบที่เชื่อมต่อ ( เช่น หุ้น ,
( แปลง ) องค์ประกอบที่ระบุทิศทางของ
ลูกศร เพราะวงจรชีวิตของแม่สุกรค่อนข้างนาน
สร้างหุ้นแทนในแต่ละสัปดาห์ของชีวิต
หว่านก็ไม่จำเป็นที่ซับซ้อนแบบ ดังนั้น เราใช้สายพานแทน
รัฐหลักของแม่สุกร ตัวอย่างเช่น ,
3 ช่วงเปลี่ยนสายพานอาจเป็นตัวแทนของ 3 สัปดาห์ซึ่งหว่านในรัฐนั้น ( เช่น สัปดาห์ 1e3 ของการตั้งครรภ์ ) a
หว่านสามารถอยู่ในครรภ์ของรัฐหลายครั้งในช่วงชีวิตของเธอ

สำหรับแต่ละอายุครรภ์ ( เสมอภาค ) เธอจะแสดงพารามิเตอร์ parityspecific
( เช่นลดจำนวนอัตรา อาศัยอัตราการเกิด )
ถึงแม้ว่าวงจรการเจริญเติบโตยังคงเหมือนกันทุกความเท่ .
ดังนั้นเพื่อลดภาวะแทรกซ้อน เราสามารถใช้ array
ฟังก์ชันซึ่งจะช่วยให้การประสานของพารามิเตอร์เฉพาะ
กันในขณะที่รักษาสภาพของแม่สุกรลำดับกัน

.
ความสัมพันธ์ระหว่างหุ้นและไหลสามารถ
อธิบายทางคณิตศาสตร์โดยใช้
แบบฟอร์มครบถ้วนดังต่อไปนี้( รีเฮิน et al . , 2013 ) :
หุ้นð T1 Þ¼หุ้นð t0 Þþ
zt1
t0
½ไหลð T Þ  ไหลออกð T Þ  DT ( 1 ) t0
ที่เป็นครั้งแรก , T1 คือเวลาปัจจุบันหุ้นð t0
Þเป็นค่าเริ่มต้นของ หุ้นและการไหลเข้าและไหลออก ( T ) ( T )
อัตราการไหลเข้าและออกจากหุ้น ตามลำดับ ณเวลาใด ๆระหว่าง
t0 เวลาเริ่มต้นและเวลาปัจจุบัน , T1 . หน่วย
การไหลเข้าและไหลออกของ ( T ) ( T ) ( T ) หน่วยเป็นหุ้นหารด้วย
.
เพื่อสร้างแบบจำลองพลวัตของระบบ ความสัมพันธ์ระหว่าง
สมาชิกโซ่และสถานะของสมาชิกแต่ละคน มีลักษณะทั้งหุ้นและ

การโครงสร้างของการจัดเก็บและการเปลี่ยนแปลงของปัจจัยในแสดงผลและควบคุมการไหล
กฎการตัดสินใจเหล่านี้ ( georgiadis
vlachos , & iakovou , 2005 )โครงสร้างของระบบพลวัตระบบ ( กระแสหุ้นเหล่านี้

ที่สำคัญจับกลไกความคิดเห็นของระบบ เหล่านี้กลไก
เป็นลบหรือบวก loops ความคิดเห็น ในการศึกษานี้
, พื้นฐานโปรแกรมกราฟิกสเตลล่า®คือ
เพื่อใช้สร้างแบบจำลอง