Иммитационное моделирование

Но также выделяют еще один немаловажный вид имитационного  моделирования – это Монте-Карло  симуляция.

- Монте-Карло симуляция – численный метод решения математических задач при помощи моделирования случайных величин.  

 
  
 

 

 

3. Применение имитационного  моделирования 

 

К имитационному  моделированию прибегают, когда:

- дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;

- невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;

- необходимо сымитировать поведение системы во времени. 

Цель  имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов. 

Имитационное моделирование  позволяет имитировать поведение  системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно  управлять: замедлять в случае с  быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной  изменчивостью. Можно имитировать  поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи  персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как  правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства. Компьютерное 3D моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний. 

Имитация, как метод  решения нетривиальных задач, получила начальное развитие в связи с  созданием ЭВМ в 1950х — 1960х годах. 

Области применения: 

- Бизнес процессы

- Боевые действия

- Динамика населения

- Дорожное движение

- ИТ-инфраструктура

- Математическое моделирование исторических процессов

- Логистика

- Пешеходная динамика

- Производство

- Рынок и конкуренция

- Сервисные центры

- Цепочки поставок

- Уличное движение

- Управление проектами

- Экономика здравоохранения

- Экосистема

- Информационная безопасность

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

 

Метод имитационного моделирования  позволяет решать задачи исключительной сложности, обеспечивает имитацию любых  сложных и многообразных процессов, с большим количеством элементов, отдельные функциональные зависимости  в таких моделях могут описываться  весьма громоздкими математическими  соотношениями. Поэтому имитационное моделирование эффективно используется в задачах исследования систем со сложной структурой с целью решения  конкретных проблем.

Имитационная модель содержит элементы непрерывного и дискретного действия, поэтому применяется для исследования динамических систем, когда требуется анализ узких мест, исследование динамики функционирования, когда желательно наблюдать на имитационной модели ход процесса в течение определенного времени

Имитационное моделирование  — эффективный аппарат исследования стохастических систем, когда исследуемая система может быть подвержена влиянию многочисленных случайных факторов сложной природы (у математических моделей для этого класса систем ограниченные возможности). Имеется возможность проводить исследование в условиях неопределенности, при неполных и неточных данных.

Имитационное моделирование  является наиболее ценным, системообразующим звеном в системах поддержки принятия решений, т.к. позволяет исследовать большое число альтернатив (вариантов решений), проигрывать различные сценарии при любых входных данных. Главное преимущество имитационного моделирования состоит в том, что исследователь для проверки новых стратегий и принятия решений, при изучении возможных ситуаций, всегда может получить ответ на вопрос "Что будет, если? ...". Имитационная модель позволяет прогнозировать, когда речь идет о проектируемой системе или исследуются процессы развития (т.е. в тех случаях, когда реальной системы не существует).

В имитационной модели может  быть обеспечен различный (в том  числе и очень высокий) уровень детализации моделируемых процессов. При этом модель создается поэтапно, постепенно, без существенных изменений, эволюционно.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список литературы

 

1. Лоу А.М., Кельтон В.Д. Имитационное моделирование. Классика CS — 
   3-е издание — Питер, 2004
2. Емельянов А.А. Имитационное моделирование экономических процессов. – М.: Финансы и статистика, 2002
3. Коблев   Н.Б.   Основы   имитационного   моделирования   сложных 
   экономических систем. — М.: Дело, 2003.
4. Ермаков В.В. Менеджмент организации в условиях кризиса.- М.,2000.
5. Смирнова Э.А. Разработка управленческих решений. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000г.