МЕТОД МОНТЕ-КАРЛО

Для параметра формула имеет вид: Вероятность распределения по диапазонам значений; о том, как построить такое распределение с помощью сводной таблицы см. Два последних столбца показывают результаты расчетов на основе данных других столбцов. Я включил его просто для информативности. Создадим в 10 строк-сценариев. Расчет сценариев методом Монте-Карло в Чтобы оценить полученные результаты, можно использовать, например, сводную таблицу, которая позволяет подсчитать число сценариев в каждом тысячном диапазоне. Затем вы строите график, отображающий результаты расчета рис. Этот график показывает, какая доля из 10 сценариев будут иметь годовую экономию в том или ином интервале значений.

Основная идея метода Монте-Карло заключается...

Анализ рисков с использованием метода моделирования Монте-Карло 2, 3 представляет собой сочетание методов анализа чувствительности и анализа сценариев. Это достаточно сложная методика, имеющая под собой, как правило, компьютерную реализацию. Результатом такого анализа выступает распределение вероятностей возможных результатов проекта.

Метод Монте-Карло общее название группы численных методов, Crystal Ball – приложение к Microsoft Excel для моделирования бизнес-процессов.

Применяется в тех случаях, когда построение аналитической модели явления очень трудоемко или вообще невозможно например, при решении сложных задач теории массового обслуживания и ряда других задач, связанных с изучением случайных процессов. Применение методов Монте-Карло можно проиллюстрировать примером из области теории очередей. Предположим, надо определить, как часто и как долго покупателям придется ожидать в очереди в магазине при заданной его пропускной способности например, с целью принять решение о необходимости расширения магазина.

Подход покупателей носит случайный характер, распределение времени подхода промежутка времени между двумя приходами покупателей может быть установлено из информации, собираемой электронными контрольно-кассовыми машинами. Время, требуемое для обслуживания покупателей, также носит случайный характер, и его распределение тоже может быть определено. Таким образом, имеются два случайных процесса, взаимодействие которых и определяет очередь.

Теперь, если наугад перебирать все комбинации например, число покупателей, приходящих за час , сохраняя те же характеристики распределения, можно искусственно воссоздать картину данного процесса. Повторяя данное испытание многократно, каждый раз меняя условия число приходящих покупателей , можно изучать получаемые статистические данные так, как если бы они были получены при наблюдении над реальным потоком покупателей.

Таким образом, смысл метода заключается в моделировании исследуемого процесса путем многократных повторений его случайных реализаций, реализаций называемых статистическими испытаниями.

2.5.5. Метод Монте-Карло

Создателями метода статистических испытаний метода Монте-Карло считают американских математиков Д. В году, в связи с работами по созданию атомной бомбы Нейман предложил широко использовать аппарат теории вероятностей для решения прикладных задач с помощью ЭВМ. Данный метод был назван так в честь города в округе Монако, из-за рулетки, простейшего генератора случайных чисел.

Исследование и реинжиниринг проблемного процесса хозяйствующего Метод Монте-Карло при моделировании бизнес системы. 9. Разработка.

Моя версия это использовать многокритериальную оптимизацию. И решать задачу одним из предложенным методов. Есть две принципиально разные вещи - 1 проектирование БП"с нуля" и 2 оптимизация БП, который уже есть и работает. Для случая 2 важно, прежде всего, мониторить, желательно почаще и желательно подетальнее по возможности на каждом шаге процесса те параметры, которые для БП наиболее существенны. Фиксировать все отклонения от желаемых номинальных значений.

И далее методами математической статистики определяется характер отклонений и закон их распределения. Определяется, находится ли БП в статистически управляемом состоянии.

Имитационное моделирование инвестиционных рисков в бизнес-процессах

Для получения основных форм финансовой отчетности используют модули Баланс бухгалтерский баланс , Прибыли-убытки и Отчет об использовании прибыли отчет о прибылях и убытках , Кэш-фло отчет о движении денежных средств. В этой связи структура финансовых отчетов, построенных в программе, не согласуется с формами отчетов, утвержденными приказом Министерства финансов РФ от После построения отчетов необходимо обратиться к показателям эффективности проекта.

Для этого предназначен раздел Анализ проекта. Он содержит набор разнообразных инструментов для исследования эффективности разработанного проекта. Здесь можно изучить динамику финансовых коэффициентов, рассмотреть показатели эффективности инвестиций, исследовать чувствительность проекта и его устойчивость к изменениям случайных факторов, оценить эффективность работы каждого подразделения предприятия и определить доходность проекта для его участников.

Существует некоторое описание бизнес-процессов допустим процесс моделирование", ранее известным как"метод Монте-Карло".

Процессы массового обслуживания в экономических системах 1. Общая схема метода Монте-Карло. Пример расчета системы массового обслуживания методом Монте-Карло. Вводные замечания Метод статистического моделирования на ЭВМ - основной метод получения результатов с помощью имитационных моделей стохастических систем, использующий в качестве теоретической базы предельные теоремы теории вероятностей.

Основа - метод статистических испытаний Монте-Карло. Метод Монте-Карло можно определить как метод моделирования случайных величин с целью вычисления характеристик их распределений. Как правило, предполагается, что моделирование осуществляется с помощью электронных вычислительных машин ЭВМ , хотя в некоторых случаях можно добиться успеха, используя приспособления типа рулетки, карандаша и бумаги. Термин"метод Монте-Карло" предложенный Дж. Фон Нейманом и в х относится к моделированию процессов с использованием генератора случайных чисел.

Термин Монте-Карло город, широко известный своими казино произошел от того факта, что"число шансов" методы моделирования Монте-Карло было использовано с целью нахождения интегралов от сложных уравнений при разработке первых ядерных бомб интегралы квантовой механики. С помощью формирования больших выборок случайных чисел из, например, нескольких распределений, интегралы этих сложных распределений могут быть аппроксимированы из сгенерированных данных.

Возникновение идеи использования случайных явлений в области приближенных вычислений принято относить к г. Существо дела заключается в том, чтобы экспериментально воспроизвести событие, вероятность которого выражается через число , и приближенно оценить эту вероятность.

пример метода Монте-Карло и имитационного моделирования.

ИТ- метод Монте-Карло моделирование В данной статье мы не будем углубляться в математику, а постараемся дать общее представление о методе Монте-Карло. Суть метода заключается в следующем: Метод Монте-Карло имеет множество различных приложений. Он применяется в следующих областях: По сути, метод Монте-Карло используется везде.

Современный вариант метода сформировался в рамках Манхэттенского проекта, где он применялся для моделирования расстояний, которые могут пройти нейтроны в различных материалах.

Подобным образом, большинство бизнес-рисков тщательно Метод Монте -Карло является статистическим инструментом, основанном на получении большого числа значений случайного процесса, который.

Определение площади фигуры аналитическим методом с помощью вычисления определенного интеграла и методом статистических испытаний Монте-Карло. Построение графиков для наглядной демонстрации результатов эксперимента. Построение концептуальной модели объекта. Верификация и адаптация имитационной модели. Моделирование работы отдела банка. Алгоритм Бюффона для определения числа Пи. Геометрический алгоритм Монте-Карло интегрирования. Применение метода Монте-Карло в логистике.

Алгоритм Метрополиса, квантовый метод Монте-Карло. Определение адекватности принятой эконометрической модели.

Моделювання технічних систем (Гаврилов В. П.)

Новошахтинске Ростовской области филиал ЮФУ в г. Метод Монте-Карло общее название группы численных методов, основанных на получении большого числа реализаций стохастического случайного процесса, который формируется так, чтобы его вероятностные характеристики совпадали с аналогичными величинами решаемой задачи. Используется для решения задач в областях физики, химии, математики, экономики, оптимизации, теории управления.

Применение методов Монте-Карло можно проиллюстрировать Таким образом, имеются два случайных процесса, взаимодействие которых и.

Заказать новую работу Оглавление Содержание 2 Введение 3 1. Общая характеристика имитационного моделирования 5 1. Три подхода имитационного моделирования 8 1. Две разновидности имитации 10 1. Метод Монте-Карло метод статистических испытаний. Метод имитационного моделирования статистическое моделирование. Указанная архитектура не просто объединяет воедино все подсистемы предприятия производство, финансы, снабжение, сбыт, информационное обеспечение и т.

Отсюда следует важнейшая черта имитационного моделирования деятельности предприятий организаций: Реструктуризация производства, повышение качества продукции, снижение производственных и логистических расходов, моделирование жизненного цикла новой продукции, максимальный учет требований и пожеланий клиентов — вот далеко не исчерпывающий перечень проблем, полноценное решение которых вряд ли возможно без использования имитационных моделей.

В производстве— моделирование процессов адаптации предприятия к изменению спроса на продукцию, применение методов имитационного моделирования для разработки оргтехпроектов модернизации существующих производств судостроительных предприятий, моделирование процессов бюджетирования на промышленном предприятии. Целью данной курсовой работы имитационное моделирование бизнес- процесса предприятия. Для того чтобы полностью раскрыть тему курсовой работы надо решить следующие задачи: Бизнес-процессы слишком сложны и динамичны.

Как определить оптимальный бизнес-процесс

Имитационное моделирование в системах массового обслуживания. Имитационное моделирование широко применяется в задачах, описывающих системы массового обслуживания. Использование аппарата имитационного моделирования позволяет в данном случае просчитать все возможные ситуации, которые могут возникнуть в процессе работы системы массового обслуживания, с целью выработки конкретных алгоритмов действий в различных ситуациях, в том числе и аварийных.

Ожидание того или иного вида обслуживания является частью нашей повседневной жизни. Мы ожидаем, чтобы пообедать в ресторане, мы стоим в очереди к кассам в продовольственных магазинах и выстраиваемся в очередь в почтовых отделениях.

Создателями метода статистических испытаний (метода Монте-Карло) считают Любая случайная величина или процесс X может моделироваться .

О сайте Моделирование методом Монте-Карло Планировку участка предметной специализации определяют по ведущему технологическому процессу , а при его отсутствии — по критерию оптимальности. На участках изготовления изделий электронной техники таким критерием могут быть минимальный объем незавершенного производства , наименьшая длительность процессов изготовления изделия, минимальная себестоимость. При этом целесообразно использование методов статистического моделирования метода Монте-Карло , метода направленного перебора, обеспечивающего путем перестановок приближение к оптимуму с помощью транспозиций матриц.

Наиболее часто используют следующие методы анализа 1 анализ чувствительности 2 анализ сценариев 3 имитационное моделирование методом Монте-Карло. Когда функционал имеет детерминированный характер, функциональный блок воспроизводит детерминированную функциональную зависимость. Если зависимость носит вероятностный характер, то блок должен воспроизводить случайную функцию. При этом следует указать, что способ получения заданных случайных зависимостей давно используется в статистическом моделировании метод Монте-Карло и может быть заимствован оттуда.

В реальных моделях часто требуется не только воспроизводить случайную функцию , а применять эмпирические зависимости, то есть использовать реальные данные в преобразователях и т. Гораздо легче в имитационных моделях реализовать блоки, имеющие теоретические распределения, так как их легко преобразовывать, меняя интенсивность или другие параметры распределений.

Большинство компьютерных программ, предназначенных для моделирования методом Монте-Карло, содержат встроенную библиотеку распределений вероятностей. Они также имеют возможность построения распределения вероятностей , основанного на суждениях самого исследователя, поскольку современные компьютеры имеют встроенные генераторы случайных чисел в действительности генераторы псевдослучайных чисел , которые позволяют получать равновероятные числа между 0 и 1.

Таким образом получение числа в диапазоне от 0,1 до 0,2 имеет такую же вероятность, что и получение числа между 0,7 и 0,8 или любое число в интервале от 0,3 до 0,5 имеет такую же вероятность, что и число из интервала 0,8—1,0. Один из интереснейших методов статистического моделирования — метод Монте-Карло , который применяется для моделирования многих экономических процессов , в частности, деятельности складов, что позволяет определять оптимальные запасы.

Управление операционными рисками как часть системы управления компанией