Технология имитационного моделирования.

Цель

1.Изучение технологии реализации имитационного моделирования с помощью табличного

процессора.

2.Формирвание навыков работы по организации расчетно-аналитической работы.

Имитационное моделирование – техника анализа выходных зависимых переменных моделей, в которых одна или несколько входных независимых переменных представляются случайными.

Стохастические переменные – переменные точные значения которых не могут быть точно установлены или предсказаны. Так, стохастическими переменными при моделировании обычно считают цены сырья, арендную плату, потребности в рабочей силе, спрос на различные виды товаров и услуг. Если одна или несколько входных независимых переменных нашей модели являются стохастическими являются стохастическими, есть все основания считать такими же стохастическими переменными и выходные зависимые переменные модели. Такая образом, если одна или несколько независимых переменных модели вводит в процесс принятия решений (поддерживаемый этой моделью) элемент риска.(Имеется в виду, что когда такое решение будет принято, будет существовать вероятность того, что оно приведет к иным, чем ожидалось результатам. Эта вероятность и составляет элемент риска при принятии решений). Термином «Риск» часто выражают потенциальные потери. Однако, факт того, что последствия принятого решения носят случайный характер, еще не означает безусловной рискованности данного решения.

Имитационное моделирование представляет собой технику оценки параметров выходной переменной модели, когда несколько или все ее входные переменные точно не определены. Если несколько или все входные переменные модели считать стохастическими, то их композиция – выходная переменная модели (Y в выражении 1) также будет стохастической.

Целью имитационного моделирования является описание распределения и характеристик возможных значений выходной стохастической переменной Y при случайном изменении входных стохастических переменных X, (i=1,2,…k).

В основе имитационного моделирования лежит метод многократного решения задач “Что будет, если?” Отличие заключается в том, что определение и запись в ячейки входных переменных стохастических переменных автоматизирована. Используя технологию имитационного моделирования, появляется возможность непрерывно и случайным образом генерировать значения каждой входной переменной X, (1=1,2,…к) модели и затем рассчитывать значения каждой выходной переменной Y. Затем, используя полученные значения переменной Y, можно оценивать закон распределения и его параметры для этой стохастической переменной. Например, изменяя случайным образом, входные параметры, можно получить некоторое количество значений выходной переменной(выборку), затем построить частотное распределение встречающихся в выборке значений, определить пределы изменения выходной переменной, оценить среднее значение и дисперсию полученного распределения и, наконец, оценить вероятность того, что фактическое значение выходной переменной не будет выше (меньше), чем заданная величина. Все эти параметры дают возможность менеджеру точнее оценить риск, связанный с принимаемым им решением.

Технология имитационного моделирования.

Технология имитационного моделирования не зависит от размеров модели и остается неизменной.