Dr.Mongkol Ekpanyapong
Senior Computer Architect, Intel Corporation, USA.

วันนี้จะมาพูดถึงเรื่องการใช้ “Parallel Computing” หรือ “การคำนวณผลแบบขนาน” ในมุมมองของ “simulation” ซึ่งก็จะพูดถึงทั้งทางด้านซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ ในที่นี้จะขอพูดถึง simulation ทั่วๆ ไป ไม่ได้เน้นเฉพาะเจาะจงที่ Discrete Event Simulation (DES) แต่ก็สามารถนำไปประยุกต์ใช้กับ DES ได้เหมือนกัน

ผศ.ดร.พิชญา ตัณฑัยย์ (Asst.Prof.Dr.Pichaya Tandayya)
มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ (Prince of Songkhla University, Thailand)

This note describes the basic concept of Discrete Event Simulation (DES) providing an example of the airplane traffic system at an airport and gives a general ideal of basic structure of information in DES system by Asst. Prof. Dr. Pichaya Tandayya, Head of Departmet of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Prince of Songkla University.

เป็นบทความอธิบายแนวคิดพื้นฐานเกี่ยวกับ Discrete Event Simulation (DES) โดยยกตัวอย่างการจราจรของเครื่องบิน ณ สนามบิน และสรุปโครงสร้างข้อมูลของระบบ DES โดย ผศ.ดร.พิชญา ตัณฑัยย์ หัวหน้าภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์

ผมเข้าใจว่า เพื่อนสมาชิกหรือผู้ที่ผ่านไปผ่านมาบางท่านอาจจะไม่ทราบว่า DES นั้น คืออะไร? หรืออาจจะไม่แน่ใจว่า มันหมายถึงอะไร? ดังนั้นผมก็อยากจะถือวิสาสะ เขียนอธิบายเล็กๆ น้อยๆ เรื่องของ DES เป็นพื้นฐานไว้ ณ ที่นี้ ตั้งใจว่าจะอธิบายแบบกว้างๆ แล้วให้เชื่อมโยงมาถึงในลักษณะที่ผู้จัดทำเว็บนี้ตั้งใจ อ้อ... ผมตั้งใจว่า บทความนี้จะเบาๆ นะครับ ถ้าใครคาดหวังอะไรหนักๆ ขอให้รออ่านบทความของสมาชิกท่านอื่นละกันนะครับ แล้วก็ผมพยายามจะให้คำศัพท์ภาษาไทยให้มากที่สุด แต่บางครั้งถ้าผมนึกไม่ออกผมจะขอใช้ภาษาอังกฤษทับศัพท์ไปเลยนะครับ ผมไม่ค่อยอยากจะพยายามแปลเพราะอาจออกมาเป็นคำที่ฟังดูแล้วตลกๆ หรือได้ความหมายไม่ตรงนักก็เป็นได้ สุดท้าย ถ้ามีท่านผู้ใดต้องการจะแสดงความคิดเห็นเพิ่มเติม หรือแก้ไขสิ่งที่ผมเขียนไปแล้วไม่ถูกต้อง ยินดีมากเลยนะครับ

J. Jaime Caro, Shien Guo, Alexandra Ward, Shajil Chalil, Farzana Malik and Francisco Leyva.

This paper explains an example of the use of discrete event simulation model to provide clinical evidence supporting the use of cardiac resynchronization therapy (CRT) in advanced heart failure. This analysis assessed the economic and health consequences in the UK of implanting a CRT in patients with NYHA class III–IV heart failure. 

งานวิจัยเรื่องนี้อธิบายถึงตัวอย่างการนำแบบการจำลองเหตุการณ์ไม่ต่อเนื่องในการคำนวณหาหลักฐานทางคลินิกมาใช้สนับสนุนการรักษาภาวะหัวใจล้มเหลวอย่างรุนแรงด้วยเครื่อง CRT (Cardiac Resynchronization Therapy) ผลจากการวิเคราะห์สามารถใช้ประเมินเปรียบเทียบผลที่ตามมาในเชิงสุขภาพและเชิงเศรษฐกิจในประเทศอังกฤษระหว่างผู้ป่วยที่มีภาวะหัวใจล้มเหลวชนิด NYHA ประเภท III–IV ที่ถูกฝังด้วย CRT กับผู้ป่วยที่ไม่ได้ใช้ CRT

To date, decision trees and Markov models have been the most common methods used in pharmacoeconomic evaluations. Both of these techniques lack the flexibility required to appropriately represent clinical reality. In this paper analternative, more natural, way to model clinical reality – discrete event simulation – is presented and its application is illustrated with a real world example. A discrete event simulation represents the course of disease very naturally, with few restrictions. Neither mutually exclusive branches nor states are required, nor is a fixed cycle. All relevant aspects can be incorporated explicitly and efficiently. Flexibility in handling perspectives and carrying out sensitivity analyses, including structural variations, is incorporated and the entire model can be presented very transparently. The main limitations are imposed by lack of data to fit realistic models. Discrete event simulation, though rarely employed in pharmacoeconomics today, should be strongly considered when carrying out economic evaluations, particularly those aimed at informing policy makers and at estimating the budget impact of a pharmaceutical intervention.

ในปัจจุบัน แผนภูมิต้นไม้ (Decision trees) และแบบจำลองมาร์คอฟ (Markov models) กลายเป็นวิธีที่แพร่หลายที่ใช้ในการประเมินด้านเศรษฐศาสตร์ทางเภสัชกรรม (Pharmacoeconomic evaluations) วิธีการทั้งสองแบบนี้ยังขาดความยืดหยุ่นซึ่งจำเป็นในการนำเสนอสภาพตามความเป็นจริงเชิงคลินิกที่เหมาะสม  บทความนี้นำเสนอวิธีการที่เป็นธรรมชาติและถือเป็นทางเลือกในการจำลองสภาพความจริงทางคลินิกที่ดีกว่า โดยใช้การจำลองเหตุการณ์แบบไม่ต่อเนื่อง ซึ่งสามารถนำเสนอตัวอย่างในโลกแห่งความจริงได้   การจำลองเหตุการณ์แบบไม่ต่อเนื่องแสดงให้เห็นถึงระยะของโรคได้อย่างเป็นธรรมชาติโดยมีข้อจำกัดไม่มากนัก โดยไม่จำเป็นต้องใช้สภาวะหรือนำสหสาขาร่วมอื่นใดมาใช้ หรือไม่ต้องมีวงจรที่กำหนดตายตัว ปัจจัยด้านต่างๆ ที่เกี่ยวข้องสามารถนำมาใช้ร่วมพิจารณาได้อย่างชัดแจ้งและมีประสิทธิภาพ ความยืดหยุ่นในการในจัดการมุมมองด้านต่างๆ และการวิเคราะห์ความไว รวมถึงตัวแปรทางโครงสร้าง สามารถนำมาใช้ด้วยกันได้ และแบบจำลองทั้งหมดสามารถนำเสนอได้อย่างโปร่งใส ข้อจำกัดหลักๆ มักเกิดขึ้นจากการขาดข้อมูลที่ไม่เหมาะสมในการนำไปทำแบบจำลองที่ตรงกับความเป็นจริง   การจำลองเหตุการณ์แบบไม่ต่อเนื่อง แม้ว่าจะมีการนำมาใช้ในวงการด้านเศรษฐศาสตร์ทางเภสัชกรรมน้อยมาก แต่วิธีการดังกล่าวสมควรที่จะนำมาใช้ในการประเมินมูลค่าทางเศรษฐศาสตร์เป็นอย่างยิ่ง โดยเฉพาะการประเมินที่เน้นวัตถุประสงค์ในการให้ข้อมูลข่าวสารแก่ผู้กำหนดนโยบาย และมุ่งเน้นที่การประมาณการผลกระทบทางงบประมาณอันเกิดจากการแทรกแซงทางด้านเภสัชกรรม

ระบบการผลิตเสมือนจริง (Virtual Manufacturing System (VMS) เป็นระบบคอมพิวเตอร์ซึ่งสามารถให้ข้อมูลเกี่ยวกับโครงสร้าง สถานะ และพฤติกรรมของระบบการผลิตได้เช่นเดียวกับข้อมูลที่สังเกตได้ในระบบการผลิตจริง ผลลัพธ์ที่ได้ไม่ใช่วัตถุดิบหรือผลิตภัณฑ์ แต่เป็น “ข้อมูล” เกี่ยวกับสิ่งเหล่านี้ โดยทั่วไปแล้ว VMS หมายถึงการทำแบบจำลองของระบบการผลิตและองค์ประกอบต่างๆโดยการนำเทคโนโลยีความเป็นจริงเสมือน (Virtual Reality – VR) มาใช้อย่างมีประสิทธิผลในการจำลองตัวเลือกทางด้านการออกแบบที่เหมาะกับสภาพแวดล้อมทางการผลิตจริง

Peter Haddawy, Khaimook Dhananaiyapergse, Yongyos Kaewpitakkun, Thai Bui
CSIM Program, Asian Institute of Technology

In this paper we present TRADES, a data-driven agent-based simulator for barter trade exchanges. We provide an overview of the barter trade exchange industry, focusing on the operational aspects of trade exchanges and motivating the design of our simulator. Our simulator is built by learning probabilistic models of company purchase behavior using transaction history data from an operating trade exchange. We quantitatively evaluate the accuracy of our simulator by  comparing simulated trade to the transaction data, showing a high degree of agreement between the two. We also demonstrate use of the simulator to evaluate the effectiveness of a particular trade brokering strategy.

บทความนี้นำเสนอ TRADES ซึ่งเป็นระบบจำลองแบบ agent-based data-driven สำหรับระบบการซื้อขายแบบ barter เราอธิบายถึงพื้นฐานความรู้เกี่ยวกับอุตสาหกรรมการซื้อขายแบบ barter โดยเน้นด้านกระบวนการของการซื้อขายและการออกแบบระบบจำลอง ระบบจำลองนี้สร้างโดยการศึกษา probabilistic model ของพฤติกรรมการซื้อขาย จากข้อมูลการซื้อขายในระบบจริง เราประเมินความแม่นยำของระบบจำลองโดยการเปรียบเทียบข้อมูลที่สร้างจากระบบจำลองและข้อมูลจริงซึ่งได้ความสอดคล้องที่สูง นอกจากนี้เรายังนำเสนอการนำระบบจำลองนี้ไปใช้ประเมินกลยุทธ์ในการซื้อขายอีกด้วย

ที่มา: MM (Machine Market) ปีที่ 1 ฉบับที่ 3 เดือนมีนาคม 2548

source: MM (Machine Market) Year 1, Issue 3, March 2005.