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title: "शहर, बुनियादी ढाँचा और संचालन · सिमुलेशन · सिमुलेशन परिकल्पना"
url: https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/cities-operations
description: "यातायात, क़तारें, आपूर्ति शृंखलाएँ, पानी, बिजली और निर्मित पर्यावरण। लोग सचमुच जो सिमुलेशन चलाते हैं, उनके वर्गीकरण का एक हिस्सा।"
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
credit: "Ross Allan Dahl, सिमुलेशन परिकल्पना (simulation-hypothesis.com)"
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[सिमुलेशन](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations)18 में से क्षेत्र 10

# शहर, बुनियादी ढाँचा और संचालन

यातायात, क़तारें, आपूर्ति शृंखलाएँ, पानी, बिजली और निर्मित पर्यावरण।

ऑपरेशंस रिसर्च लोगों, सामान और संसाधनों को कुशलता से एक जगह से दूसरी जगह पहुँचाने की समस्या से उपजा, और सिमुलेशन इसका मुख्य उपकरण है। ये उद्योग और सरकार में सबसे ज़्यादा चलाए जाने वाले सिमुलेशनों में से हैं, हालाँकि आप इन्हें शायद ही कभी देखते हैं।

## गति

### यातायात प्रवाह

कारें अलग-अलग चालकों की तरह, सड़क पर नियमों से चलते कोष्ठों की तरह, या नेटवर्क में बहते तरल की तरह।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: बिना स्पष्ट कारण जाम क्यों लगते हैं, और क्या यह चौराहा उसे कम करेगा?

छोड़ता है: अलग-अलग चालकों की सनक औसत में खो जाती है; एक अनियमित चालक का असर गुम हो जाता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान नगर के यातायात प्राधिकरण का डेस्कटॉप या छोटा क्लस्टर तब से: 1955 लाइटहिल और विदम का यातायात प्रवाह का तरल सिद्धांत

[इंटरैक्टिव मॉडल चलाइए](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/run#toy-traffic)

[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)[सेलुलर ऑटोमेटा](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-cellular-automata)[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)न्यूनतम परत: शरीर

### परिवहन और भूमि उपयोग

लोग कहाँ रहते, काम करते और ख़रीदारी करते हैं, और उनके बीच कैसे आते-जाते हैं, सालों से दशकों में।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: अगर हम यह रेल लाइन बनाएँ, तो इसके आसपास शहर कैसे बदलेगा?

छोड़ता है: दशकों लंबे सामाजिक बदलाव का पूर्वानुमान केवल ऐतिहासिक पैटर्नों से लगाना कठिन है।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान किसी महानगर नियोजन एजेंसी का सर्वर क्लस्टर तब से: 1964 आइरा लॉरी का महानगर में भूमि उपयोग और परिवहन का मॉडल

[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)न्यूनतम परत: शरीर

### शहरी विकास

ज़मीन पर कोष्ठ-दर-कोष्ठ फैलते शहर।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: अगले तीस सालों में यह शहर कहाँ बढ़ेगा?

छोड़ता है: कोशिकाएँ तय नियमों से बढ़ती हैं; असली राजनीति और भूमि-स्वामित्व को कूटबद्ध करना कठिन है।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान नियोजन विभाग का डेस्कटॉप, प्रति परिदृश्य कुछ मिनट तब से: 1979 Waldo Tobler के भौगोलिक परिवर्तन के कोशिकीय मॉडल

[सेलुलर ऑटोमेटा](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-cellular-automata)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### निकासी और आपात प्रतिक्रिया

इमारतों, स्टेडियमों या क्षेत्रों से निकलते लोग, और उल्टी दिशा में जाते राहतकर्मी।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: इमारत खाली होने में कितना समय लगता है, और लोग कहाँ अटकते हैं?

छोड़ता है: घबराहट और भगदड़ का व्यवहार सरल किया गया है; असली निकासियाँ ज़्यादा जटिल होती हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान एक डेस्कटॉप या छोटा क्लस्टर, प्रति परिदृश्य कुछ मिनट तब से: 1995 डिर्क हेल्बिंग का पैदल भीड़ का सामाजिक-बल मॉडल

[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)न्यूनतम परत: शरीर

### सार्वजनिक परिवहन नेटवर्क सिमुलेशन

बसें और ट्रेनें समय-सारणी पर चलती हैं, और यात्री रास्ते चुनते और उनके बीच बदलते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: अगर हम यह समय-सारणी या मार्ग बदलें, तो यात्रियों का कितना समय बचेगा?

छोड़ता है: मानता है कि यात्री सबसे अच्छा रास्ता जानते और अपनाते हैं, जबकि कई सबसे जाना-पहचाना रास्ता लेते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान परिवहन एजेंसी का सर्वर, प्रति परिदृश्य कुछ मिनट तब से: 1970 1970 तक, बस और रेल समय-सारणी के शुरुआती कंप्यूटर मॉडल

[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)न्यूनतम परत: शरीर

### राइड-हेलिंग और प्रेषण सिमुलेशन

वाहनों का एक बेड़ा, जिसे यात्रियों के अनुरोध आते ही मिलाया जाता है, और चालक सफ़रों के बीच अपनी जगह बदलते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: हमें कितने वाहन चाहिए, और यात्रियों को कितनी देर इंतज़ार करना होगा?

छोड़ता है: मानता है कि चालक डिस्पैच तंत्र के सुझाव मानते हैं, जो असली चालक हमेशा नहीं करते।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान किसी कंपनी का क्लाउड सर्वर, प्रति शहर-परिदृश्य कुछ मिनट तब से: 2000 2000 तक, गतिशील वाहन डिस्पैच के शुरुआती सिमुलेशन अध्ययन

[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)न्यूनतम परत: शरीर

### विमान में यात्रियों के चढ़ने का सिमुलेशन

यात्री संकरे गलियारे में चलते और सामान रखते हैं, अलग-अलग बोर्डिंग क्रमों में सिमुलेट किए जाते हैं ताकि विमान भरने का सबसे तेज़ तरीक़ा मिले।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कौन-सा बोर्डिंग क्रम विमान को सबसे तेज़ भरता है?

छोड़ता है: असली यात्री आदेश अनसुना करते हैं और समूहों में यात्रा करते हैं, जिससे आदर्शीकृत योजनाएँ टूट जाती हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^6 FLOPS मोटा अनुमान बोर्डिंग के हज़ारों रन, हर एक कुछ सेकंड का। तब से: 2002 Van Landeghem और Beuselinck का हवाई जहाज़ों में यात्रियों के बोर्डिंग का समय घटाने पर सिमुलेशन-आधारित अध्ययन। [स्रोत](https://doi.org/10.1016/s0377-2217%2801%2900294-6)

[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### हवाई अड्डे की एयरसाइड का सिमुलेशन

विमान टैक्सी करते, रनवे पर कतार में लगे और गेटों पर खड़े, नियंत्रक के नियमों और मौसम के साथ, ताकि नापा जा सके कि हवाई अड्डा कितना यातायात सँभाल सकता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: देरी के बेकाबू होने से पहले यह हवाई अड्डा प्रति घंटे कितनी उड़ानें सँभाल सकता है?

छोड़ता है: नियंत्रक और पायलट के फ़ैसले नियमों तक घटा दिए गए हैं, और दूसरे हवाई अड्डों की देरियाँ उन तरीक़ों से फैलती हैं जो मॉडल छोड़ देता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^8 FLOPS मोटा अनुमान वर्कस्टेशन पर कुछ मिनट से कुछ घंटे। तब से: 1981 A flexible simulation model of airport airside operations, Transportation Research Part A. [स्रोत](https://doi.org/10.1016/0191-2607%2881%2990047-9)

[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### लिफ़्ट यातायात सिमुलेशन

यात्री बेतरतीब मंज़िलों पर आते हैं, सुबह, दोपहर और शाम की चरम भीड़ के साथ, और लिफ़्ट के कैबिन नियंत्रण नियम से रुकते और भेजे जाते हैं, ताकि इमारत के लिए लिफ़्टों का आकार तय हो।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: सुबह की चरम भीड़ में प्रतीक्षा-समय कम रखने के लिए कितनी लिफ़्टें और कौन-सा प्रेषण नियम चाहिए?

छोड़ता है: यात्रियों का आना मापे या माने हुए पैटर्न पर चलता है, और किराएदारों के इमारत इस्तेमाल करने का तरीक़ा बदलने पर वे टूट जाते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^6 FLOPS मोटा अनुमान लैपटॉप पर कुछ सेकंड से मिनट। तब से: 1993 सीकोनेन का लिफ़्ट यातायात सिमुलेशन, Simulation पत्रिका में। [स्रोत](https://doi.org/10.1177/003754979306100409)

[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### साझा स्वायत्त वाहन बेड़े

एक शहर में अनुरोध पूरे करती चालक-रहित टैक्सियों का बेड़ा। हर सफ़र, इंतज़ार, ख़ाली चक्कर और खड़े रहने का समय दर्ज होता है, ताकि ज़रूरी वाहन, लागत और भीड़ नापी जा सके।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कितनी साझा सेल्फ़-ड्राइविंग कारें किसी शहर में निजी कारों की जगह ले सकती हैं, और यातायात पर इसका क्या असर होगा?

छोड़ता है: लोग सवारी बाँटना मानेंगे या नहीं, और बचे समय का क्या करेंगे, यह माना गया है, ज्ञात नहीं।

इस पर चलता है: लगभग 10^11 FLOPS मोटा अनुमान महानगरीय क्षेत्र के लिए वर्कस्टेशन या क्लस्टर पर कई घंटे से कई दिन। तब से: 2014 फ़ैगनेंट और कॉकेलमैन के साझा स्वायत्त वाहनों के यात्रा और पर्यावरणीय निहितार्थों के एजेंट-आधारित परिदृश्य। [स्रोत](https://doi.org/10.1016/j.trc.2013.12.001)

[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### हवाई क्षेत्र का फ़ास्ट-टाइम सिमुलेशन

सिमुलेटेड आकाश में सेक्टरों और मार्ग-बिंदुओं से गुज़रती उड़ानें, असली समय से कहीं तेज़, ताकि मार्ग, सेक्टर-डिज़ाइन और नियंत्रकों के नियम परखे जा सकें।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: नया सेक्टर लेआउट या मार्ग संरचना कितना अतिरिक्त यातायात सुरक्षित रूप से सँभाल सकती है?

छोड़ता है: नियंत्रक का कार्यभार और विवेक सरल नियमों से दर्शाए जाते हैं, इसलिए व्यस्त सेक्टर की असली सीमा कम हो सकती है।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान यातायात के हर दिन के लिए वर्कस्टेशन पर कुछ मिनट से कुछ घंटे। तब से: 1964 प्राइस का हवाई यातायात नियंत्रण के तेज़-समय सिमुलेशन में क्यूइंग सिद्धांत, Navigation में। [स्रोत](https://doi.org/10.1002/j.2161-4296.1964.tb02094.x)

[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: आबादियाँ

## क़तारें और रसद

### आपूर्ति शृंखलाएँ

माल आपूर्तिकर्ताओं से कारख़ानों, गोदामों और दुकानों तक चलता है, देरियों और कमियों के साथ जो शृंखला में वापस गूँजती हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: माँग में छोटा बदलाव कारख़ाने में उत्पादन के बड़े उतार-चढ़ाव को क्यों पैदा करता है?

छोड़ता है: तर्कसंगत पुनः-ऑर्डर मानता है; घबराहट में ख़रीद और जमाखोरी मॉडल को तोड़ देती है।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान किसी कंपनी का सर्वर, प्रति परिदृश्य कुछ मिनट तब से: 1958 जे फ़ॉरेस्टर के आपूर्ति-श्रृंखला के उतार-चढ़ाव के औद्योगिक गतिकी मॉडल

[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)[तंत्र गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-system-dynamics)न्यूनतम परत: शरीर

### विनिर्माण लाइनें

उत्पादन लाइन पर मशीनें, कामगार, बफ़र और ख़राबियाँ।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: अड़चन कहाँ है, और क्या नई मशीन ख़रीदना सार्थक है?

छोड़ता है: दुर्लभ ख़राबियाँ और मानवीय कारक औसत से अनुमानित किए जाते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान फ़ैक्टरी नियोजन का डेस्कटॉप, प्रति रन कुछ मिनट तब से: 1961 जेफ़्री गॉर्डन की शुरुआती असतत-घटना सिमुलेशन भाषा

[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)न्यूनतम परत: शरीर

### क़तारें और सेवा प्रणालियाँ

आते, इंतज़ार करते और सेवा पाते ग्राहक या यात्री: हवाई अड्डे, कॉल सेंटर, बंदरगाह।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: प्रतीक्षा को दस मिनट से कम रखने के लिए हमें कितनी डेस्क चाहिए?

छोड़ता है: मानता है कि लोग कतार लगाते और अनुमानित व्यवहार करते हैं; असल में कतार तोड़ना और छोड़कर जाना अलग-अलग होता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान एक डेस्कटॉप, प्रति परिदृश्य कुछ मिनट तब से: 1961 1961 तक, सामान्य असतत-घटना सिमुलेशन उपकरण कतारों का मॉडल बनाना शुरू करते हैं

[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)न्यूनतम परत: शरीर

### अस्पताल में मरीज़ों का प्रवाह

आपातकालीन विभागों, वार्डों, ऑपरेशन थिएटरों और छुट्टी तक से गुज़रते मरीज़।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: मरीज़ कहाँ इंतज़ार करते हैं, और कौन-सा बदलाव बिस्तर खाली करेगा?

छोड़ता है: दुर्लभ उछाल, जैसे सामूहिक हताहत की घटनाएँ, उसके सामान्य पैटर्न से बाहर हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान अस्पताल का डेस्कटॉप, प्रति परिदृश्य कुछ मिनट तब से: 1965 1965 तक, अस्पताल क्लिनिकों के शुरुआती असतत-घटना सिमुलेशन

[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)न्यूनतम परत: शरीर

### गोदाम और वितरण केंद्र सिमुलेशन

रोबोट, कन्वेयर, सामान चुनने वाले कर्मचारी और भंडारण रैक, जो गोदाम में माल पहुँचाते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या यह गोदाम चरम माँग पर ऑर्डर इतनी तेज़ी से चुन और भेज सकता है?

छोड़ता है: मानता है कि उपकरण निर्धारित ढंग से काम करते हैं; असली जाम और ख़राबियों का पूरा अनुमान लगाना कठिन है।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान किसी रसद कंपनी का सर्वर, प्रति परिदृश्य कुछ मिनट तब से: 1988 1988 तक, स्वचालित गोदामों के शुरुआती असतत-घटना सिमुलेशन

[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)न्यूनतम परत: शरीर

### अंतिम-मील डिलीवरी रूटिंग

डिलीवरी वाहनों और कूरियरों के रास्ते शहर की सड़कों पर इस तरह तय किए जाते हैं कि कई पार्सल कम से कम समय में पहुँचें।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: आज सब कुछ पहुँचाने का सबसे अच्छा क्रम और रास्ता कौन-सा है?

छोड़ता है: असली यातायात, मौसम और छूटी डिलीवरियाँ योजना को मॉडल की मान्यता से ज़्यादा बदलती हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान किसी डिलीवरी कंपनी का सर्वर, एक दिन के रास्तों के लिए कुछ मिनट तब से: 1964 वाहन-मार्ग समस्या के शुरुआती कंप्यूटर हल

[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)न्यूनतम परत: शरीर

### परियोजना समय-सारणी जोखिम सिमुलेशन

किसी परियोजना नेटवर्क में कामों की अवधियाँ यादृच्छिक रूप से ली जाती हैं, ताकि एक क्रांतिक-पथ अनुमान के बजाय पूरा होने की तारीख़ों का फैलाव मिले।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कोई परियोजना अपनी समय-सीमा तक पूरी होने की कितनी संभावना रखती है?

छोड़ता है: कामों की अवधियाँ स्वतंत्र मानी जाती हैं, जबकि असली देरियाँ आपस में जुड़ी होती हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^6 FLOPS मोटा अनुमान समय-सारणी के दसियों हज़ार नमूने, सस्ते। तब से: 1963 Van Slyke की मोंटे कार्लो विधियाँ और PERT समस्या। [स्रोत](https://doi.org/10.1287/opre.11.5.839)

[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)[नेटवर्क मॉडल](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-network)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: नियम

### गोदाम रोबोट बेड़े का समन्वय

सैकड़ों चलते रोबोट शेल्फ़ें सामान चुनने वाले कर्मचारियों तक पहुँचाते हैं, और बेड़ा बनने से पहले उसका आकार तय करने के लिए उनके रास्तों, जाम और चार्जिंग का सिमुलेशन किया जाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: गोदाम को अपने चरम ऑर्डर भेजने के लिए कितने रोबोट और कौन-से रूटिंग नियम चाहिए?

छोड़ता है: असली रोबोट टूटते हैं, इंसान असमान रूप से काम करते हैं और ऑर्डर ऐसे झोंकों में आते हैं जिनका अनुमान कठिन है।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान हर लेआउट और ऑर्डरों के एक दिन के लिए वर्कस्टेशन पर घंटे। तब से: 2008 डी'एंड्रिया का वितरण-केंद्रों में सैकड़ों स्वायत्त वाहनों के तालमेल का वृत्तांत। [स्रोत](https://doi.org/10.1109/tepra.2008.4686677)

[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)[नेटवर्क मॉडल](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-network)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### आपूर्ति शृंखला डिजिटल ट्विन

किसी कंपनी के आपूर्तिकर्ताओं, कारख़ानों, भंडार और ढुलाई का जीवंत मॉडल, जो उसके डेटा के साथ तालमेल में रहता है और यह परखने में काम आता है कि कोई रुकावट क्या असर करेगी।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: अगर कल कोई बंदरगाह या आपूर्तिकर्ता विफल हो जाए, तो शेल्फ़ें खाली होने में कितना समय लगेगा और सबसे सस्ता हल क्या है?

छोड़ता है: पहली श्रेणी से आगे के आपूर्तिकर्ताओं का डेटा आमतौर पर ग़ायब रहता है, इसलिए छिपी निर्भरताएँ छिपी रहती हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^11 FLOPS मोटा अनुमान कई व्यवधान परिदृश्यों के लिए क्लाउड क्लस्टर पर कई घंटे से कई दिन। तब से: 2020 इवानोव और डोल्गुई का व्यवधान-जोखिम और लचीलेपन के प्रबंधन के लिए डिजिटल आपूर्ति-श्रृंखला ट्विन। [स्रोत](https://doi.org/10.1080/09537287.2020.1768450)

[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)[नेटवर्क मॉडल](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-network)[तंत्र गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-system-dynamics)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### कंटेनर टर्मिनल सिमुलेशन

बंदरगाह में जहाज़, क्रेन, ट्रक और यार्ड की ढेरियाँ, यादृच्छिक आगमन और सेवा समय के साथ, ताकि पता चले कि कंटेनर कहाँ क़तार में लगते हैं और कितनी क्रेनें चाहिए।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: यह टर्मिनल कहाँ जाम होता है, और एक और क्रेन या गेट कितनी मदद करेगा?

छोड़ता है: जहाज़ के आने का समय मौसम और ऊपरी बंदरगाहों के कारण ऐसे खिसकता है जिसे मॉडल करना कठिन है, और यार्ड में जमाने के फ़ैसले सरल किए गए हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^8 FLOPS मोटा अनुमान वर्कस्टेशन पर कुछ मिनट से कुछ घंटे। तब से: 1975 बोरोविट्स और ऐन-डोर का बंदरगाह कंटेनर टर्मिनल का कंप्यूटर सिमुलेशन। [स्रोत](https://doi.org/10.1177/003754977502500204)

[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### निर्माण-प्रक्रिया सिमुलेशन

दल और मशीनें, जैसे ट्रक, खुदाई-मशीनें और क्रेनें, किसी स्थल पर दोहराते चक्रों में बेतरतीब अवधियों के साथ काम करते हैं, ताकि रुकावटें और लागत मिलें।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: मिट्टी का यह काम सबसे तेज़ पूरा करने के लिए हर खुदाई मशीन पर कितने ट्रक चाहिए?

छोड़ता है: मौसम, ख़राबियाँ और मानवीय भिन्नता को शामिल करना कठिन है, इसलिए समय-सारणी आमतौर पर ज़रूरत से ज़्यादा आशावादी होती है।

इस पर चलता है: लगभग 10^6 FLOPS मोटा अनुमान लैपटॉप पर कुछ सेकंड से मिनट। तब से: 1977 हैल्पिन की निर्माण-स्थल प्रक्रियाओं के मॉडलिंग की CYCLONE विधि। [स्रोत](https://doi.org/10.1061/jcceaz.0000712)

[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: आबादियाँ

## बुनियादी ढाँचा

### बिजली ग्रिड

उत्पादन, लाइनें और माँग सेकंड-दर-सेकंड संतुलित, जिसमें विफलताओं का शृंखलाबद्ध फैलाव भी शामिल है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या ग्रिड और ज़्यादा पवन और सौर ऊर्जा ले सकती है, और क्या एक विफलता किसी क्षेत्र में बिजली गुल कर सकती है?

छोड़ता है: कई जुड़े ग्रिडों में दुर्लभ शृंखलाबद्ध विफलताओं का पूरा अनुमान लगाना कठिन है।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान ग्रिड संचालक का नियंत्रण-केंद्र सर्वर, प्रति परिदृश्य कुछ सेकंड तब से: 1956 1956 तक, शुरुआती डिजिटल भार-प्रवाह प्रोग्राम भौतिक नेटवर्क विश्लेषकों की जगह लेते हैं

[नेटवर्क मॉडल](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-network)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### जल और निकासी नेटवर्क

पाइपों, पंपों, सीवरों और नालियों से बहता पानी।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या नालियाँ भारी तूफ़ान सँभाल लेंगी?

छोड़ता है: पुरानी होती पाइपों और रिसावों को ठीक-ठीक जानना कठिन है, इसलिए नतीजे मानी हुई हालत पर निर्भर करते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान जल-आपूर्ति कंपनी का डेस्कटॉप, प्रति परिदृश्य कुछ मिनट तब से: 1968 1968 तक, जल-वितरण नेटवर्कों के शुरुआती डिजिटल जल-यांत्रिक मॉडल

[नेटवर्क मॉडल](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-network)[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### इमारत की ऊर्जा और दिन की रोशनी

पूरे साल के मौसम में किसी इमारत से गुज़रती गर्मी, हवा और रोशनी।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: यह डिज़ाइन कितनी ऊर्जा खर्च करेगा, और क्या भीतर आरामदेह रहेगा?

छोड़ता है: असली निवासियों का व्यवहार शायद ही मान ली गई अनुसूचियों से मेल खाता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान एक डिज़ाइन दफ़्तर का डेस्कटॉप, प्रति इमारत कुछ मिनट से कुछ घंटे तब से: 1977 1973 के तेल संकट के बाद के शुरुआती अमेरिकी इमारत-ऊर्जा प्रोग्राम

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### बुनियादी ढाँचे की परस्पर निर्भरता

बिजली, पानी, संचार और परिवहन आपस में जुड़े हैं, इसलिए एक में विफलता दूसरों तक फैलती है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: बिजली जाने पर आगे क्या ख़राब होता है?

छोड़ता है: हर जुड़ी प्रणाली का विस्तृत डेटा चाहिए, जो एक साथ शायद ही कभी उपलब्ध हो।

इस पर चलता है: लगभग 10^14 FLOPS मोटा अनुमान एक शोध क्लस्टर, प्रति परिदृश्य कुछ मिनट तब से: 2001 रिनाल्डी, पीरनबूम और केली का परस्पर निर्भर बुनियादी ढाँचों का ढाँचा

[नेटवर्क मॉडल](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-network)[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)न्यूनतम परत: शरीर

### कचरा संग्रह और उपचार सिमुलेशन

कचरा और पुनर्चक्रण योग्य सामान ट्रकों से रास्तों पर इकट्ठा होता है, फिर उपचार संयंत्रों में छँटता और संसाधित होता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या हम सारा कचरा समय पर इकट्ठा कर सकते हैं, और अगला उपचार संयंत्र कहाँ लगे?

छोड़ता है: मानता है कि परिवार कचरा सही छाँटते हैं, जो वे हमेशा नहीं करते।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान नगर परिषद का डेस्कटॉप, प्रति परिदृश्य कुछ मिनट तब से: 1974 1974 तक, नगरपालिका कचरा-संग्रह मार्गों के शुरुआती कंप्यूटर मॉडल

[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)[नेटवर्क मॉडल](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-network)न्यूनतम परत: शरीर

### ज़िला तापन और शीतलन नेटवर्क

केंद्रीय संयंत्र से पाइप में भेजा गया गर्म या ठंडा पानी, जो एक साथ कई इमारतों को गर्म और ठंडा करता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या नेटवर्क साल के सबसे ठंडे दिन पर पर्याप्त ऊष्मा दे सकता है?

छोड़ता है: मानता है कि पाइप और पंप डिज़ाइन के अनुसार चलते हैं; असली नेटवर्क दशकों में रिसते और गाद से भरते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान बिजली कंपनी के इंजीनियर का डेस्कटॉप, प्रति परिदृश्य कुछ मिनट तब से: 1979 1979 तक, ज़िला-तापन नेटवर्कों के शुरुआती जल-यांत्रिक और ऊष्मीय मॉडल

[नेटवर्क मॉडल](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-network)[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### विद्युत-तंत्र विद्युतचुंबकीय अस्थायी घटनाएँ

ग्रिड में बिजली गिरने, स्विचिंग और ख़राबियों से आते तेज़ वोल्टेज और धारा के उछाल, माइक्रोसेकंड-दर-माइक्रोसेकंड देखे जाते हैं ताकि उपकरण बचें।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: किसी ग्रिड में ख़राबी या बिजली गिरने के पहले मिलीसेकंडों में क्या होता है?

छोड़ता है: लाइनों और उपकरणों को आवृत्ति-निर्भर सन्निकटनों से मॉडल किया जाता है, और घटकों का डेटा अक्सर अधूरा होता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान माइक्रोसेकंड से कम के कदमों पर समय-चरण नेटवर्क हल। तब से: 1969 डोमेल का एकल और बहु-प्रावस्था नेटवर्कों में विद्युत-चुंबकीय क्षणिक घटनाओं का डिजिटल कंप्यूटर हल। [स्रोत](https://doi.org/10.1109/tpas.1969.292459)

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### ऊर्जा-प्रणाली क्षमता-नियोजन मॉडल

बिजलीघरों, ईंधनों और नेटवर्कों का दशकों का चुनाव, माँग और उत्सर्जन सीमाओं के तहत लागत घटाकर निकाला जाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कार्बन सीमा के तहत ऊर्जा तकनीकों का कौन-सा मेल माँग को सबसे सस्ते में पूरा करता है?

छोड़ता है: पूर्ण दूरदर्शिता और निश्चित माँग की मान्यताएँ साफ़-सुथरे पर अयथार्थवादी संक्रमण देती हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान दशकों और क्षेत्रों पर बड़े रैखिक प्रोग्राम। तब से: 1981 फ़िशबोन और एबिलॉक का ऊर्जा-प्रणाली विश्लेषण के लिए रैखिक-प्रोग्रामिंग मॉडल। [स्रोत](https://doi.org/10.1002/er.4440050406)

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[तंत्र गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-system-dynamics)न्यूनतम परत: नियम

### एजेंट-आधारित बिजली बाज़ार

बिजली उत्पादक अनुकूली एजेंट के रूप में नीलामी में बोली लगाते हैं, ताकि पता चले कि मूल्य-निर्धारण नियम, रणनीतियाँ और बाज़ार शक्ति कीमतों को कैसे आकार देती हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या उत्पादक बिजली नीलामी में क़ीमतें बढ़ाना सीख लेते हैं?

छोड़ता है: एजेंटों के सीखने के नियम माने हुए हैं, और इंसानी ट्रेडर इतने सरल नहीं होते।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान कई एजेंट-अधिगम रन। तब से: 2001 बाउअर और बन का इंग्लैंड और वेल्स के बिजली बाज़ार में एकसमान-क़ीमत बनाम भेदभावपूर्ण नीलामियों का प्रायोगिक विश्लेषण। [स्रोत](https://doi.org/10.1016/s0165-1889%2800%2900036-1)

[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)[खेल सिद्धांत](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-game-theory)[विकासवादी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-evolutionary)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### शृंखलाबद्ध ब्लैकआउट के मॉडल

बिजली की लाइनें एक-एक करके ट्रिप होती हैं जब भार बाक़ी पर खिसकता है, ताकि पता चले कि छोटी ख़राबियाँ क्षेत्रीय ब्लैकआउट में कैसे बढ़ती हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: ग्रिड में एक छोटी विफलता ब्लैकआउट में कैसे बढ़ती है?

छोड़ता है: संचालक की प्रतिक्रिया और सुरक्षा सेटिंग सरल की गई हैं, और दुर्लभ कैस्केड के लिए विशाल नमूनाकरण चाहिए।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान ग्रिड मॉडल पर कई मॉन्टे कार्लो कैस्केड। तब से: 2002 कैरेरास और सहकर्मियों के शृंखलाबद्ध ब्लैकआउट के लिए बिजली पारेषण मॉडल में क्रांतिक बिंदु और संक्रमण। [स्रोत](https://doi.org/10.1063/1.1505810)

[नेटवर्क मॉडल](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-network)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### स्मार्ट-ग्रिड सह-सिमुलेशन

बिजली नेटवर्क, घर, बैटरियाँ, सोलर पैनल और उनके कंट्रोलर, सब अलग-अलग सिमुलेट किए जाते हैं और साथ चलाए जाते हैं, ताकि परखा जा सके कि अलग-अलग रणनीतियों में पूरी प्रणाली कैसे बर्ताव करती है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: हज़ारों घरेलू बैटरियों की नियंत्रण योजना स्थानीय ग्रिड को कैसे प्रभावित करती है?

छोड़ता है: घरेलू व्यवहार को कृत्रिम लोड प्रोफ़ाइलों से दर्शाया जाता है, जिनमें उपयोग के वे दुर्लभ पैटर्न छूट जाते हैं जो ग्रिड पर दबाव डालते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान ज़िले के एक दिन के लिए वर्कस्टेशन पर घंटे। तब से: 2011 शुटे और सहयोगियों का स्मार्ट ग्रिड में सक्रिय घटकों के मॉड्यूलर सिमुलेशन के लिए mosaik ढाँचा। [स्रोत](https://doi.org/10.1109/sgms.2011.6089027)

[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### गैस पाइपलाइन नेटवर्क की क्षणिक घटनाएँ

पाइपों, कंप्रेसरों और वाल्वों के नेटवर्क में माँग बदलने पर दबाव और प्रवाह की तरंगें, ताकि संचालक आपूर्ति तय कर सकें और गैस रिसाव या कमी के बिना बहती रहे।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: जब कोई बड़ा उपभोक्ता बंद हो जाए या गैस का मिश्रण बदले, तब गैस नेटवर्क का दबाव कैसी प्रतिक्रिया देगा?

छोड़ता है: माँग अनिश्चित है और पाइपों को एक-आयामी माना गया है, इसलिए जोड़ों के स्थानीय असर सरल किए गए हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान वर्कस्टेशन पर कुछ मिनट से कुछ घंटे। तब से: 1970 डिस्टेफ़ानो का गैस पाइपलाइन नेटवर्क की गतिकी सिमुलेट करने वाला Pipetran प्रोग्राम। [स्रोत](https://doi.org/10.55274/r0010038)

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[नेटवर्क मॉडल](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-network)न्यूनतम परत: क्षेत्र

## दूरसंचार और इंटरनेट

### मोबाइल नेटवर्क योजना

फ़ोन टावरों के रेडियो संकेत शहर या क्षेत्र में फैलते हैं, और नक़्शा बनता है कि हर टावर को कितनी कॉल और डेटा कनेक्शन सँभालने हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: अगला टावर कहाँ लगे, और क्या वहाँ कॉल करने वालों को सिग्नल मिलेगा?

छोड़ता है: असली इमारतें और मौसम रेडियो संकेतों को भूभाग-मॉडल की मान्यता से ज़्यादा अप्रत्याशित ढंग से बिखेरते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान एक दूरसंचार कंपनी का नियोजन सर्वर, प्रति क्षेत्र कुछ मिनट तब से: 1978 1978 तक, शुरुआती सेलुलर नेटवर्क कवरेज और क्षमता नियोजन उपकरण

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### इंटरनेट बैकबोन और केबल का लचीलापन

इंटरनेट की रीढ़ की कड़ियों और समुद्र के नीचे की केबलों पर डेटा के रास्ते, टूट-फूट और बंद पड़ने के सामने परखे गए।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: अगर यह केबल या एक्सचेंज पॉइंट विफल हो, तो किसका कनेक्शन टूटेगा?

छोड़ता है: रुकावट के दौरान असली रूटिंग फ़ैसले व्यावसायिक सौदों पर निर्भर करते हैं जिन्हें मॉडल नहीं देखता।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान किसी शोध संस्थान या दूरसंचार कंपनी का सर्वर, प्रति परिदृश्य कुछ मिनट तब से: 1995 1995 तक, इंटरनेट रूटिंग की विफलताओं और लचीलेपन के शुरुआती अध्ययन

[नेटवर्क मॉडल](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-network)[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)न्यूनतम परत: नियम

### डेटा सेंटर सुविधा सिमुलेशन

डेटा सेंटर के भीतर सर्वर, शीतलन तंत्र और बिजली फ़ीड, जो उनके चलाए कंप्यूटिंग कामों के साथ संतुलित किए जाते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या यह डेटा सेंटर और सर्वर जोड़ने पर ठंडा और चालू रहेगा?

छोड़ता है: असली उपकरण उम्र के साथ घिसते हैं और ऐसे ढंग से विफल होते हैं जिन्हें औसत मॉडल चिकना कर देते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान किसी संचालक का अपना सर्वर, प्रति परिदृश्य कुछ मिनट तब से: 1999 1999 तक, डेटा सेंटर की शीतलन के शुरुआती संगणनात्मक तरल-गतिकी मॉडल

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### उपग्रह ब्रॉडबैंड कॉन्स्टेलेशन सिमुलेशन

कक्षा में घूमते सैकड़ों या हज़ारों उपग्रह, जो आपस में और धरती के उपयोगकर्ताओं को संकेत सौंपते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या उपग्रहों का यह समूह ज़मीन पर सबको तेज़, स्थिर कनेक्शन दे सकता है?

छोड़ता है: असली मौसम, ज़मीन का भूभाग और इंटरफ़ेरेंस उस कवरेज में कटौती करते हैं जो अकेली ज्यामिति अनुमान देती है।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान किसी संचालक का नियोजन क्लस्टर, प्रति परिदृश्य कुछ घंटे तब से: 1997 1997 तक, उपग्रह फ़ोन नेटवर्कों के शुरुआती कक्षीय और कवरेज सिमुलेशन

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[नेटवर्क मॉडल](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-network)न्यूनतम परत: शरीर

### दूरसंचार ट्रैफ़िक इंजीनियरिंग

बेतरतीब आते कॉल और डेटा कनेक्शन, जिनका आकार उन्हें ले जाने वाली उपलब्ध लाइनों और उपकरणों के हिसाब से तय होता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कॉल करने वालों को व्यस्त टोन मिलने से पहले हमें कितने सर्किट या चैनल चाहिए?

छोड़ता है: मानता है कि आगमन बेतरतीब और स्वतंत्र हैं, जो किसी बड़े साझा आयोजन के दौरान टूट जाता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^11 FLOPS मोटा अनुमान एक दूरसंचार कंपनी का डेस्कटॉप, प्रति परिदृश्य कुछ सेकंड तब से: 1917 एग्नर क्रारुप एरलांग का टेलीफ़ोन एक्सचेंजों के लिए यातायात सिद्धांत

[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)न्यूनतम परत: नियम

### स्मार्ट-सिटी सेंसर नेटवर्क सिमुलेशन

शहर भर में हज़ारों छोटे सेंसर जो वायरलेस नेटवर्क पर ट्रैफ़िक, हवा की गुणवत्ता, पानी या रोशनी का डेटा भेजते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या पर्याप्त सेंसर रीडिंग पहुँच पाएँगी, और बैटरियाँ कितनी देर चलेंगी?

छोड़ता है: असली सेंसर बहकते हैं, बिना बताए विफल होते हैं और मॉडल की मान्यता से ज़्यादा बार नेटवर्क से कट जाते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान नगर के आईटी विभाग का सर्वर, प्रति परिदृश्य कुछ मिनट तब से: 2010 2010 तक, शहर-पैमाने के बेतार सेंसर नेटवर्कों के शुरुआती सिमुलेशन अध्ययन

[नेटवर्क मॉडल](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-network)[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)न्यूनतम परत: नियम

### इंटरनेट वर्म प्रसार मॉडल

नेटवर्क पर सिमुलेटेड होस्ट खुद फैलने वाले कोड से संक्रमित होते हैं, मापी गई स्कैनिंग रणनीतियों और बैंडविड्थ सीमाओं के साथ।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कोई वर्म असुरक्षित इंटरनेट को कितनी तेज़ी से संक्रमित कर सकता है?

छोड़ता है: रक्षा और पैच की गति मानी हुई है।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान सस्ते महामारी-शैली के रन तब से: 2002 How to 0wn the Internet in your spare time (2002) [स्रोत](https://www.usenix.org/legacy/events/sec02/full%5Fpapers/staniford/staniford.pdf)

[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)[नेटवर्क मॉडल](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-network)न्यूनतम परत: नियम

### वाहन नेटवर्क सिमुलेशन

कारें संदेशों का आदान-प्रदान करती हैं जबकि सड़क-यातायात सिमुलेटर उन्हें चलाता है, ताकि रेडियो पर टक्कर-चेतावनी और काफ़िला-चालन परखे जा सकें।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या चलते हुए कारें विश्वसनीय ढंग से चेतावनियाँ भेजेंगी?

छोड़ता है: दूसरे वाहनों और इमारतों से रेडियो परछाईं का केवल सन्निकटन किया जाता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान युग्मित यातायात और पैकेट सिमुलेटर। तब से: 2011 Sommer, German और Dressler का द्विदिशीय रूप से जुड़ा नेटवर्क और सड़क-यातायात सिमुलेशन। [स्रोत](https://doi.org/10.1109/tmc.2010.133)

[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)न्यूनतम परत: आबादियाँ

[◂ इंजीनियरी और प्रौद्योगिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/engineering)[मन, मस्तिष्क और कृत्रिम दुनियाएँ ▸](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/minds-computation)