Динамическая имитация

Заметим, что строить такую диаграмму удобно не для всех задач. Особенно полезным такой подход оказывается в задачах так называемой динамической имитации , когда необходимо учитывать изменение во времени большого числа переменных, причем связи между любыми двумя переменными относительно просты, но в целом они составляют сложную структуру, где возникают сложные взаимодействия типа обратной связи.  [c.247]


Список предположений такого типа может оказаться для рассматриваемой системы столь же полезными, что и концептуальная диаграмма в задачах динамической имитации.  [c.248]

Динамическая имитация - вид машинной имитации, расчет поведения модели в течение продолжительных периодов времени без изменения условий эксперимента.  [c.9]

Что называется динамической имитацией  [c.14]

Теперь попробуем построить программу для имитационных экспериментов с этой моделью на основе языка динамо, предложенного специально для проведения имитации с динамическими системами, аналогичными рассматриваемой здесь. Прежде всего отметим, что при использовании языка динамо исследование обычно начинается с построения концептуальной диаграммы. После этого строится так называемая диаграмма потоков, в которой происходит конкретизация концептуальной модели, производится классификация переменных и связей между ними. Диаграмма потоков оказывает большую помощь при переходе от концептуальной диаграммы к программе на языке динамо.  [c.260]


К о р я в о в А. А., С у ш к о в Б. Г. Имитация динамических систем.— М. Знание, 1973.  [c.388]

В настоящее время, наряду с аналитическим, широко применяется имитационное моделирование. В литературе метод имитационного моделирования встречается также под названием метода цифрового, машинного, программного, статистического, вероятностного, автоматного или динамического моделирования и метода машинной имитации [6, 7].  [c.83]

Процесс выполнения такой программы заключается в вычислении по значениям величин, характеризующих динамический процесс в предыдущий момент времени, новых значений этих величин, в последующий момент времени. Другими словами, в системной динамике способ имитации основан на процессе численного интегрирования систем обыкновенных дифференциальных уравнений по схеме Эйлера, подразумевающей разбиение отрезка интегрирования (моделирования) на интервалы одинаковой длины. При этом интервал должен быть меньше любого запаздывания (задержки во времени) в моделируемой системе. Таким образом, переменный уровень аппроксимируется кусочно-линейной функцией, т.е. считается, что между соседними точками уровень изменяется по линейному закону.  [c.336]

Итак, какими же математическими знаниями должен обладать человек, специализирующийся в имитационном моделировании Прежде всего, это общий курс высшей математики в объеме обычного технического вуза. Необходимы также знания по высшей алгебре, теории множеств, математической логике, теории вероятностей и математической статистике, динамическим рядам. Из специальных дисциплин необходимы знания метода статистических испытаний (Монте-Карло), теории массового обслуживания, теории систем и общего курса экономико-математических методов и моделей. Предполагается свободное владение компьютером в рамках общепринятых пакетов программ и желательно самостоятельное написание программы имитации на базе какого-либо языка моделирования. Вышеперечисленные требования — максимум того, что требуется от профессионального специалиста в области имитационного моделирования. Вместе с тем, эти знания не дадут нужного результата, если у человека не будет сформировано имитационное мышление и он будет увлекаться тем или иным аналитическим решением проблемы. Аналитическое (не имитационное) решение, пусть более красивое и эффектное, как правило, заведет моделирование объекта на тупиковый путь. Вместе с тем известны случаи, когда человек, не обладающий всей массой знаний, перечисленных выше, но правильно уловивший суть имитационного подхода, успешно руководил построением имитационных моделей своего объекта. Как правило, такие люди — хорошие управленцы и специалисты по данному объекту.  [c.7]


Методы экономической кибернетики и оптимального программирования методы системного анализа, методы машинной имитации, линейное программирование, нелинейное программирование, динамическое программирование, выпуклое программирование и др.  [c.59]

Тем не менее имитация производственно-коммерческих процессов для различных хозяйственных систем на основе матричных методов и компьютерной обработки больших массивов информации уже сейчас позволяет предопределять и фиксировать результаты их деятельности (например, по соотношению затрат и результатов) по центрам ответственности, привлекать для анализа методы непараметрической статистики (ранговой корреляции) и динамические нормативы, ориентировать любую хозяйственную систему не на пресловутую базу , а на перспективу сбалансированного экономического роста [33, 57].  [c.92]

При имитационном динамическом моделировании строится модель, адекватно отражающая внутреннюю структуру моделируемой системы затем поведение модели проверяется на ЭВМ на сколь угодно продолжительное время вперед. Это дает возможность исследовать поведение как системы в целом, так и ее составных частей. Имитационные динамические модели используют специфический аппарат, позволяющий отразить причинно-следственные связи между элементами системы и динамику изменений каждого элемента. Модели реальных систем обычно содержат значительное число переменных, поэтому их имитация осуществляется на компьютере.  [c.82]

При имитации функционирования систем на ЭВМ построенная математическая модель преобразуется в моделирующий алгоритм, в котором сохраняются логическая структура, последовательность протекания процесса во времени, характер и состав информации о состояниях процесса. ЭВМ представляют собой устройства дискретного типа, а потому и моделирующий алгоритм должен являться дискретной аппроксимацией построенной математической модели функционирования системы. Прямой путь решения данной задачи весьма прост. Интервал времени [0 Т], в течение которого рассматривается работа системы, разбивается на интервалы длиной At, из-за чего данный способ решения получил название принципа At. В пределах каждого интервала последовательно вычисляются приращения всех процессов в модели и производится, если это нужно, изменение состояния отдельных элементов модели. При достаточно малых Д получаем хорошее приближение имитируемых процессов к процессам в реальной системе с параллельным выполнением операций. При таком способе построения моделирующего алгоритма точность моделирования достигается ценой больших затрат машинного времени. Обычно такой способ построения имитационных моделей используется при моделировании непрерывных динамических систем. Принцип Д является наиболее универсальным принципом построения моделирующих алгоритмов, хотя и наименее экономичным с точки зрения вычислений на ЭВМ. 105  [c.195]

При имитационном моделировании динамические процессы системы-оригинала подменяются процессами, имитируемыми моделирующим алгоритмом в абстрактной модели, но с соблюдением таких же соотношений длительностей, логических и временных последовательностей, как и в реальной системе. Поэтому метод имитационного моделирования мог бы называться алгоритмическим или операционным. Кстати, такое название было бы более удачным, поскольку имитация (в переводе с латинского — подражание) — это воспроизведение чего-либо искусственными средствами, т. е. моделирование. В связи с этим широко используемое в настоящее время название имитационное моделирование является тавтологическим.  [c.77]

В процессе имитации функционирования исследуемой системы, как при эксперименте с самим оригиналом, фиксируются определенные события и состояния, по которым вычисляются затем необходимые характеристики качества функционирования изучаемой системы. Для систем, например, информационно-вычислительного обслуживания в качестве таких динамических характеристик могут быть определены  [c.77]

Динамическая модель - вид машинной имитации, расчет поведения модели в течение продолжительных периодов времени.  [c.9]

Для учета процентной ставки Т в предыдущие рассуждения необходимо внести поправку. Дело в том, что при имитации опциона посредством фьючерсов компенсации денежных потоков по опционным и фьючерсным позициям, как это наблюдалось в процедуре динамического хеджа, не происходит. На накопления или потери по маржевым выплатам ежедневно начисляется процент. Эта ситуация близка к рассмотренной в разделе 5.2, где речь шла об опционе с уплатой премии, только в данном случае рассматривается как бы одна часть портфеля, связанная с маржевыми выплатами. Для того чтобы окончательный результат операции не зависел от траектории движения фьючерсной цены, а только от конечного значения, необходимо определять коэффициент А по формулам, относящимся к опционам с уплатой премии.  [c.58]

Каждый из четырех подходов к динамическому инвестированию имеет в себе нечто привлекательное. Решающие правила гораздо проще для реализации, а соответствующие оптимизационные задачи не заставляют нас прибегать к крупномасштабным процедурам линейного и нелинейного программирования. Они могут быть без труда протестированы на выбранных сценариях (путем имитации) и обеспечивают приемлемые доверительные интервалы для рекомендаций. Они интуитивно ясны для большинства профессиональных инвесторов. Однако они способны привести к невыпуклым моделям оптимизации, которые требуют интенсивных расчетов для нахождения глобально-оптимального решения. Кроме того, правила, естественно, могут привести к субоптимальному поведению. Стохастическое программирование дает основу для построения моделей общего назначения, которые могут принимать во внимание особенности реального мира, такие как ограничения на оборотные средства опера-  [c.20]

ДИНАМИЧЕСКАЯ ИМИТАЦИЯ [dynami simulation] — вид машинной имитации, расчет поведения модели в течение продолжительных периодов времени, обычно без изменения условий эксперимента (ср. Статическая имитация).  [c.83]

СТАТИЧЕСКАЯ ИМИТАЦИЯ [stati simulation] — многократное повторение расчета по имитационной модели при различных условиях проведения эксперимента (ср. Динамическая имитация).  [c.345]

И.м. является динамической моделью в том смысле, что в ней присутствует время — когда проигрывается серия вариантов развития исследуемого объекта. С другой стороны, И.м., как правило, является адаптивной моделью (см. Адаптация), ибо совершенствуется, уточняется в процессе использования. Она может быть детерминированной, но чаще—вероятностной (т.е. содержащей стохастические элементы) часто она содержит наряду с машинными также блоки, где решения принимаются человеком. См. Валидация модели, Верификация модели, Машинная имитация.  [c.120]

Если в область абсолютного минимума попадают другие локальные минимумы, отделенные от него потенциальным барьером Л J 9, то при наличии флюктуации динамическая система не может отличить их от абсолютного минимума. Чтобы избежать этого, используют имитацию отжига системы [87], постепенно понижая температуру J и устремляя ее к нулю. Чтобы длительность отжига, гарантирующего правильное отыскание глобального минимума J, не была экспоненциально велика, его нужно начинать с температуры J = JmaK.  [c.152]

Она представляет собой метод моделирования и имитации сложных динамических систем, отличающихся нелинейными и сильно разветвленными структурами контуров регулирования. Этот метод, основанный на отображении в пространстве состояний, был предложен Дж. Форрестером. Основная идея Форрестера состоит в том, что социально-экономические и другие системы не поддаются исследованию чисто интуитивными методами, поскольку поведение таких систем, обладающих сложной и динамичной структурой.  [c.334]

Прежде всего это позволит повысить действенность традиционного бухгалтерского учета, поскольку минимизирует временные разрывы между возникновением фактов хозяйственной жизни и их отражением в учете. Далее на этой основе можно продолжить исследования и шире применять на практике имитацию хозяйственных процессов для оптимизации управления ими. Применение моделирования и других методов, известных из теории и практики экономического анализа, уже сейчас позволяет наиболее опытным аудиторам осуществлять такую имитацию. Она должна быть основана на добротном программном обеспечении, на машинной и автоматизированной обработке учетно-аналитичес-кой информации, что дает им возможность в считанные минуты решать задачи огромной размерности (например, по применению динамических нормативов и ранговой корреляции), о самой постановке которых раньше не могло быть и речи.  [c.91]

Для имитации формы объекта хорошо подходят механические образы (копии, макеты и т. п.), графические ("видеомодели"), вербальные и звуковые образы ("аудиомодели"). А чтобы адекватно воспроизвести содержание объекта, помимо уже перечисленных средств ЛПР может прибегнуть или к специально построенным "мыслительным технологиям" (например, прибегнуть к фантазиям и эвристикам в ходе "мозгового штурма"), или использовать математические символы и операции над ними, т. е. построить математическую модель. Если же существо управляемого или изучаемого процесса, явления определяется тем, какие конкретно действия предпримут какие-то определенные субъекты операции, то ЛПР целесообразно назначить специальных людей выполнять в упрощенном виде главные из реальных функций тех субъектов, существенно упростить исследуемую ситуацию с сохранением ее главных черт и воспроизвести моделирование в специальной динамической форме, так называемой игровой модели. Понятно, что динамические модели предмета более информативны, даже если это касается воспроизведения его формы. Например, анимация местности с изменяющимся масштабом изображения от "птичьего полета" до "взгляда с высоты муравья" дает более выразительный образ местности, чем ее статический макет. Способы моделирования, рекомендуемые для того или иного типа модели, представлены в последней колонке табл. 1.3.2.  [c.134]

Выработка принципов композиции решений в цепочки. Создание правил имитации ситуационных описаний при изменениях на объекте и при реализации решений. Создание динамической модели типа ДСС и Экстраполятора.  [c.252]

Место имитационного моделирования в составе экономико-математических методов. 2.Мысленные и машинные модели социально экономических систем. 3.Социально-экономические процессы как объекты моделирования. 4. Структура и классификация имитационных моделей. 5.Основные этапы процесса имитации. 6.Определение системы, постановка задачи, формулирование модели и оценка ее адекватности. 7.Экспериментирование с использованием ИМ, механизм регламентации, интерпретация и реализация результатов. 8.Организационные аспекты имитационного моделирования. 9.Основные компоненты динамической мировой модели Форрестера. 10.Концепция петля обратной связи . И.Структура модели мировой системы. 12. Каноническая модель предприятия. 13.Моделирование затрат предприятия. 14.Моделирование налогообложения. 15.Использование имитационного моделирования для планирования. 16.Содержание процессов стратегического и тактического планирования. 17.Основные модули системы поддержки принятия решений. 18.Сущность статистического ИМ. 19.Метод Монте-Карло. 20.Идентификация закона распределения. 21.Классификация систем МО. 22.Сущность метода экспериментальной оптимизации. 23.Формирование концептуальной модели. 24.Принципы выбора критерия оптимальности, разработка алгоритма оптимизации. 25.Эвристические алгоритмы поиска решений. 26.Управленческие имитационные игры, их природа и сущность. 27. Структура и порядок разработки управленческих имитационных игр.  [c.121]

Приблизительно нулевая вариационная маржа по портфелю в таблице 9.3 означает, что вариационная маржа по фьючерсным позициям достаточно точно воспроизводит уменьшение или увеличение стоимости 100 проданных опционов. Из этого следует, что покупку или продажу опционов можно имитировать, постоянно поддерживая открытую фьючерсную позицию равной А опционов. Эта процедура называется воспроизведением опционов (option repli ation te hnique). Динамический хедж в рассмотренном выше примере по существу представляет собой единовременную покупку настоящих опционов и имитацию продажи тех же опционов с помощью фьючерсов.  [c.58]

Экономико-математическое моделирование и оптимальное программирование Дескриптивные (описательные), предикат) ные (предсказательные, прогностические нормативные модели системный анализ, машинная имитация линейное, нелинейж динамическое, выпуклое программирован  [c.15]

Экономико-математический словарь Изд.5 (2003) -- [ c.83 , c.190 ]