РЕЗУЛЬТАТЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА ГРР [c.214]
Результаты имитационного моделирования процесса управления портфелем на основе модели [5] по биржевой статистике изложены в [6]. [c.721]
Для решения глобальных и общих задач применяются методы линейного программирования, функционально-стоимостного анализа, имитационного моделирования и другие. Результаты анализа соответствующих исследований и разработок применяются при проектировании объектов инфраструктуры, разработке технологий и средств автоматизации производственных, транспортно-складских процессов, компьютеризации управления, а также при создании эффективных организационных структур и систем управления. [c.41]
Таким образом, имитационное моделирование динамики функционирования организации позволяет определять близкие к оптимальным результаты управленческих решений, задавать их в качестве плановых целей, прогнозировать динамику фактических результатов. Вычислительные эксперименты на основе системы имитационных моделей, управленческих и исследовательских, делают возможным оценить отклонения от поставленных целей и тем самым реализовать идею управления по отклонениям на этапе прогнозирования последствий альтернативных управленческих решений. Это позволяет повысить эффективность принимаемых управленческих решений и процесса управления в целом. [c.140]
Имитационное моделирование как один из методов анализа систем применяется в тех случаях, когда сложно или просто невозможно использовать другие виды анализа и нужно проследить за ходом протекающих процессов, а постановка эксперимента на физической модели по каким-либо причинам невозможна. Для имитационного моделирования необходимо определить изучаемую систему, установив ее границы, переменные и константы, показатели эффективности, подобрать подходящую модель, описать модель на языке, приемлемом для ЭВМ, спланировать эксперимент и провести его, убедившись по первым пробным результатам в адекватности отображения действительных процессов в имитационной модели, обработать результаты экспериментальных данных. [c.186]
Подготовка отчета об имитационном моделировании в терминах данного объекта или процесса и планирование внедрения результатов моделирования в практику. [c.41]
Учебное пособие написано с использованием опыта работы, накопленного авторами в процессе преподавания учебных дисциплин, связанных с имитационным моделированием, управлением рисками, исследованием систем управления, при подготовке и издании в вузах учебных пособий и учебно-методических материалов. В книге нашли отражение результаты авторских научных исследований и разработок. [c.4]
Сложность реальных экономических процессов и обилие противоречивых условий существования этих процессов (от сотен до тысяч) приводят к следующему результату. Если воспользоваться алгоритмическим подходом при создании имитационной модели с использованием обычных языков программирования (Бейсик, Фортран и др.), то сложность и объем моделирующих программ будут очень велики, а логика модели слишком запутана. Для создания такой имитационной модели требуется значительный период времени (иногда - многие годы). Поэтому имитационное моделирование в основном применялось только в научной деятельности. [c.9]
Основа концепции имитационного инструментария, с помощью которого можно проводить структурный анализ и имитационное моделирование, заключается в механизмах, позволяющих агрегировать элементарные процессы и устанавливать между ними функциональные связи (причинно-следственные, информационные, финансовые и иные). Ниже предлагается сетевая концепция, существенно отличающаяся от аналитического аппарата, рассмотренного в литературе по теории массового обслуживания, использующая удачные результаты теории стохастических сетей и численные методы, основанные на диффузной аппроксимации процессов массового обслуживания. [c.40]
Методы, позволяющие оценить форму распределения вероятностей (профиль риска) метод сценариев, построение дерева решений, имитационное моделирование. В процессе применения этих методов анализируется некоторое множество вариантов развития событий, в результате аналитик получает в свое распоряжение кривую вероятностей в виде графика или таблицы. В зависимости от точности исходных данных и достоверности предположений, с той или иной степенью уверенности по этой кривой можно оценить параметры риска инвестиций (стандартное отклонение, асимметрию кривой риска и др.). Вероятностные оценки риска, которые можно получить с использованием данных методов, являются наиболее удобными для восприятия менеджеров и обеспечения принятия инвестиционных решений. [c.655]
В долгосрочном плане задача оптимального определения уровня запасов в силу вероятностного характера колебаний потребности в запасах может быть решена только на основе применения методов имитационного моделирования, что необходимо для определения характеристик производительности системы в условиях случайности процессов (см. параграф 5.3). В краткосрочном плане задача управления запасами решается в результате применения методов динамической диагностики и мониторинга, которые позволяют в каждый момент времени на базе оперативной информации о состоянии заказов, запасов и возможностях предприятия и поставщиков принимать оперативные решения по поддержанию запасов на необходимом уровне. [c.126]
В настоящее время в литературе имеется несколько сообщений о имитационных системах, осуществляющих вероятностное моделирование геологоразведочных работ на нефт и газ. Эти системы разнятся принципами, заложенными в их основу, моделями поисково—разведочного процесса, составом прогнозируемых показателей и т.д. Характерной чертой такого рода систем является отсутствие специальной теоретической базы для моделирования поисковых процессов, что обусловило очень жесткую структуру построенных систем, значительные затруднения в адаптации используемых моделей к конкретным районам и учете поступающей информации. Построенные системы весьма громоздкими, не поддающимися проверке в простых случаях аналитическими средствами. Однако главным недостатком большинства таких систем являются неточности и погрешности, допущенные при использовании кого аппарата теории вероятностей, что сводит до ма ценность результатов, получаемых при [c.76]
Ставится задача выявления и исследования факторов развития хозяйствующего субъекта и установления степени их влияния на различные результатные показатели (например, прибыль). Для этого используется имитационная модель, предназначенная для перспективного анализа формирования и распределения доходов предприятия. В укрупненном виде модель представляет собой многомерную таблицу важнейших показателей деятельности объекта в динамике. В подлежащем таблицы находятся взаимоувязанные показатели либо в номенклатуре статей формы № 2, либо в более детализированном виде. В сказуемом таблицы находятся результаты прогнозных расчетов по схеме "ч/ио будет, если. ..". Иными словами, в режиме имитации в модель вводятся прогнозные значения факторов в различных комбинациях, в результате чего рассчитывается ожидаемое значение прибыли. По результатам имитации может выбираться один или несколько вариантов действий при этом значения факторов, использованные в процессе моделирования, будут служить прогнозными ориентирами в последующих действиях. Модель реализуется на персональном компьютере в среде табличного процессора в соответствии с намеченным сценарием. [c.55]
Одним из наиболее важных моментов в процессе работы с имитационной моделью является анализ ее чувствительности. Под ним понимается определение степени изменчивости значений целевых показателей модели по отношению к колебаниям входных параметров. Так, если при относительно небольших изменениях исходных данных происходят значительные изменение в результатах моделирования, то это является достаточным основанием для дополнительных более детальных исследований взаимосвязей между соответствующими переменными. [c.214]
Эти подходы противопоставляются гипотезе эффективного рынка, которая предполагает, что движение финансовых цен - это немедленное и непредубежденное отражение поступающих новостей о будущей перспективе дохода. Согласно гипотезе эффективного рынка, отклонения от случайных блужданий, наблюдаемые эмпирически, просто отражают сходные отклонения в посторонних сигналах, поступающих на рынок. Моделирование на компьютерах позволяет нам проверить эту гипотезу на искусственных рынках акций. Несмотря на тот факт, что процесс появления новостей является процессом случайных блужданий, характеристики неслучайных движений цены появляются спонтанно, в результате нелинейных и имитационных взаимодействий между инвесторами. Это говорит, что не следует предполагать, будто сложный информационный поток объясняет сложность ценовых структур самоорганизации рыночной динамики достаточно, чтобы создать эту сложность эндогенно. [c.139]
Пример 7.1. Использование F-отношения. Рассмотрим результаты моделирования инвестиционного процесса по двум вариантам бизнес-планов инвестиционного проекта. Оба варианта в конечном итоге приводят к получению одного и того же показателя чистого приведенного дохода NPV. По варианту 1 было проведено ni = 10 опытов с имитационной моделью, а по варианту 2 проведено л2 = 15 опытов. Обе серии опытов, естественно, имеют какое-то отклонение от требуемого значения NPV. Дисперсии были подсчитаны, и оказалось, что s2 =9,6 млн руб., s2 =5,7 млн руб. Откуда [c.254]
Моделирование имитационное (9.1.) — воспроизведение с помощью ЭВМ поведения исследуемой системы и ее описание по результатам процесса имитации. [c.345]
При реализации имитационной модели, как правило, рассматриваются не все реально осуществляемые функциональные действия (ФД) системы, а только те из них, которые являются наиболее существенными для исследуемой операции. Кроме того, реальные ФД аппроксимируются упрощенными действиями ФД, причем степень этих упрощений определяется уровнем детализации учитываемых в модели факторов. Названные обстоятельства порождают ошибки имитации процесса функционирования реальной системы, что, в свою очередь, обусловливает адекватность модели объекту-оригиналу и достоверность получаемых в ходе моделирования результатов. [c.395]
Если в исходной ситуации, кроме решения D можно использовать некоторые другие решения, то для всех них строится имитационный процесс, порождающий свое дерево такого же типа, как и на рис. 5.10. Далее по некоторому решающему правилу оцениваются полученные в результате моделирования оценки gi и выбирается то решение D, для которого решающее правило дает наилучший результат. [c.244]
Изложенные недостатки имитационного моделирования процесса распределения ресурсов требуют создания оптимиза-ционных моделей, не допускающих воздействия субъекта управления при их формировании и использовании на получение результата в качестве единственно возможного. В некоторой мере этот недостаток устранен в экономико-математической модели, предлагаемой для распределения комплектующих изделий, основанной на использовании системы приоритетов в сочетании с решением оптимизационной задачи. [c.146]
При построении модели на первом этапе необходимо идентифицировать типовые блоки работ по реализации нововведения, относящиеся по своему содержанию к различным функциональным сферам деятельности предприятия (НИОКР, маркетинг, товародвижение, логистика), с четкой регламентацией целей и результатов каждого этапа. Далее, необходимо построить различные варианты структурных и функциональных связей и отношений между составными блоками инновационного цикла, адекватные объективным процессам адаптации хозяйствующих субъектов к устойчивому функционированию в рыночной среде. Следующий этап построения модели состоит в углублении информационного представления об объекте исследования и включает в себя определение численных значений параметров и оценку вероятностных характеристик инновационного процесса. Дополнение системного описания инновационного цикла комплексом математических процедур, позволяющих осуществлять имитационное моделирование процесса на ЭВМ, является средством решения ряда математических задач определения наиболее вероятных сроков и затрат, связанных с созданием и выводом на рынок конкретного изделия. [c.195]
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ. Все описанные выше модели подразумевают применение имитации в широком смысле, поскольку все являются заменителями реальности. Тем не менее как метод моделирования, ИМИТАЦИЯ конкретно обозначает процесс создания модели и ее экспериментальное применение для определения изменений реальной ситуации. Как указывает Н. Пол Лумба Главная идея имитации состоит в использовании некоего устройства для имитации реальной системы для того, чтобы исследовать и понять ее свойства, поведение и характерист-ки . Аэродинамическая труба — пример физически осязаемой имитационной модели, используемой для проверки характеристик разрабатываемых самолетов и автомобилей. Специалисты по производству и финансам могут разработать модели, позволяющие имитировать ожидаемый прирост производительности и прибылей в результате применения новой технологии или изменения состава рабочей силы. Специалист по маркетингу может создать модели для имитации ожидаемого объема сбыта в связи с изменением цен или рекламы продукции. В этом и последующих курсах по бизнесу вы можете отшлифовать свое умение принимать решения в ходе одной из сложных компьютеризированных имитационных деловых игр. [c.232]
Имитационное моделирование является относительно новым и быстро развивающимся методом исследования поведения систем управления. Этот метод состоит в том, что с помощью ЭВМ воспроизводится поведение исследуемой системы управления, а исследователь-системотехник, управляя ходом процесса имитации и обозревая получаемые результаты, делает вывод о ее свойствах и качестве поведения. Поэтому под имитацией следует понимать численный метод проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями, описывающими поведение системы управления для определения интересующих нас функциональных характеристик. Появление имитационного моделирования и превращение его в эффективное средство анализа сложных систем было, с одной стороны, обусловлено потребностями практики, а с другой стороны, обеспечено развитием метода статистических испытаний (метода Монте-Карло) [3], открывшего возможность моделирования случайных факторов, которыми изобилуют реальные системы, а также развитием электронной вычислительной техники, являющейся базой для проведения статистических экспериментов. [c.190]
Имитационное моделирование является относительно новым и быстро развивающимся методом исследования поведения систем управления. Этот метод состоит в том, что с помощью ЭВМ воспроизводится поведение исследуемой системы управления, а исследователь-системотехник, управляя ходом процесса имитации и обозревая получаемые результаты, делает вывод о ее свойствах и качестве поведения. [c.209]
Развитие информационных технологий позволяет воспользоваться для целей проведения управленческого анализа результатами исследований в области построения имитационных моделей, способных решать слабоструктурируемые задачи. Имитационное моделирование предоставляет возможность экспериментировать с производственно-финансовыми процессами (существующими или предполагаемыми) в тех случаях, когда делать это на реальном объекте либо невозможно, либо не целесообразно, а именно [c.37]
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]
Последний пример (оптимизация продолжительности) может служить иллюстрацией и здесь. Необходимо выбрать такой план, который обеспечивал бы минимальную продолжительность процесса при заданной заранее стоимости. Обычная бухгалтерия не в состоянии предоставить данные, достаточные для решения подобного рода задачи. Рассмотрим здесь еще один пример. Когда-то автор и двое его коллег получили заказ проверить для одного проекта, который связан с разработкой программного обеспечения, что выгоднее использовать быстрые прототипы или фазовую модель без прототипов. Задача решалась с помощью имитационного моделирования. В результате автор пришел к выводу, что только использование опытных данных позволяет получить приемлемый результат. И это действительно так. Соудер [И] по этому поводу писал Модели, требующие данных, которые по каким-либо причинам отсутствуют, обычно имеют низкий потенциал. [c.91]
Велика вероятность ложной имитации. Процессы в логистических системах носят вероятностный характер и поддаются моделированию только при введении определенного рода допущений. Например, разрабатывая имитационную модель товароснабжения района и принимая среднюю скорость движения автомобиля на маршруте, равную 25 км/ч, мы исходим из допущения, что дорожные условия хорошие. В действительности погода может испортиться и, в результате наступившего гололеда, скорость на маршруте упадет до 15 км/ч. Реальный процесс пойдет иначе. [c.105]
И, наконец, еще одна особенность Экстраполятора — его работа должна быть тесно увязана с работой других блоков системы ситуационного управления и прежде всего с работой Классификатора и системы выбора решений. Это означает, что имитационный процесс в системах ситуационного управления протекает таким образом, что движение по дереву типа дерева, показанного на рис. 5.10, осуществляется не только с учетом самого объекта, но и с привлечением процедур классификации ситуаций, возникающих по ходу моделирования, и применения процедур формирования решений на основе результатов этой классификации. [c.245]