Аналитический метод имитационного моделирования

ВВЕДЕНИЕ3
ГЛАВА 1. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ4
1.1. Понятия имитационного моделирования4
1.2. Виды моделей имитационных систем 7
1.3. Практическое применение имитационного моделирования9
1.4. Метод Монте-Карло как вид имитационного моделирования11
1.5. Преимущества и недостатки имитационного моделирования13
ГЛАВА 2. ПОСТРОЕНИЕ ТЕСТОВЫХ ПРОЕКТОВ
ПРОЕКТИРУЕМЫХ СЕТЕЙ 17
ЗАКЛЮЧЕНИЕ21
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ23

Весь текст будет доступен после покупки

Моделирование – метод изучения трудных систем, который основан на том, что рассматриваемая система заменяется моделью и модель изучается для получения информации об изучаемой системе. Под моделью, изучаемой организации подразумевается другая система, которая осуществляет себя, по мнению целей исследования, подобно поведению данной организации. Традиционно модель проще и доступнее для исследования, чем система, что облегчает ее исследование. Среди различных типов моделирования, которые используются для изучения трудных систем, важное место отводится имитационному моделированию. Имитационная модель – это модель, которая воспроизводит во времени все элементарные явления, структуру работы изучаемой организации, сохраняя в то же время их логическую структуру. В последние годы большое практическое значение приобрели всевозможные имитационные модели, в которых в виде модели используется компьютерная программа. Данный тип моделирования именуется моделированием системно-программного обеспечения.
Имитационное моделирование представляет собой сильным методом изучения трудных процессов бизнеса и систем и помогает решать задачи, которые сложно формализовать в период неопределенности. Следовательно, текущий метод помогает совершенствовать организации поддержки принятия решений, таким образом совершенствуя финансовые показатели организации, уменьшая риск продажи решений и экономя средства для достижения конкретной цели. Некоторые крупные организации (Xerox, Motorola, IBM, Intel, Ford) используют программы, которые модулируют принимаемые решения и которые изучают потенциальные изменения в финансовой системе вследствие процесса разных факторов. Кроме того, разные институты создают программы симуляционного обучения для подготовки экспертов и формирования их знаний принятия решений в текущих условиях.

Весь текст будет доступен после покупки

ГЛАВА 1. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
1.1. Понятия имитационного моделирования

Имитационное моделирование — это метод создания моделей, описывающих факторы такими, какими они были бы в реальности. Такую модель можно «кинуть» по времени как на тест, так и на определенный интервал от них. В этом случае результаты будут определяться выборным характером процессов. По базе можно получить довольно стабильную статистику.
Моделирование — это метод решения задач, при котором рассматриваемая система заменяется более простым объектом, описывающим реальную систему и называемым моделью.
Моделирование используется в случаях, когда невозможно или нецелесообразно проводить эксперименты на реальной системе: например, из-за хрупкости или дороговизны создания прототипа, продолжительности онлайн-эксперимента. Существует физическое и математическое моделирование. Примером физической модели является уменьшенная копия самолета, сдуваемого потоком воздуха. При заимствовании математического моделирования поведение организации описывается с помощью формул. Имитационные модели представляют собой особый вид математических моделей.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Акопов А.С. Имитационное моделирование : учебник и практикум для академического бакалавриата. – М. : Издательство Юрайт, 2014. - 389 с.
2. Акулич И.А. Математическое программирование в примерах и задачах.- М.: Высшая школа, 2007. – 224с.
3. Аронович А.Б., Афанасьев М.Ю., Суворов Б.П. Сборник задач по исследованию операций. – М.: Изд-во МГУ, 2008. – 256с.
4. Гинзбург А.И. Экономический анализ: Предмет и методы. Моделирование ситуаций. Оценка управленческих решений: учебное пособие. –СПб.: Питер, 2003. -622 с.
5. Грабовый П.Г. Риски в современном бизнесе. –М.: Финансы и статистика, 2000. -200 с.
6. Дубров А.М., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рискованных ситуаций в экономике и бизнесе. –М.: Финансы и статистика, 2004. -224 с.
7. Емельянов А.А., Емельянова Н.З. Имитационное моделирование и компьютерный анализ экономических процессов – ПРАКТИКУМ: Учебное пособие. – Смоленск: Универсум, 2014. – 230 с.
8. Емельянов А.А., Емельянова Н.З. Имитационное моделирование и компьютерный анализ экономических процессов: Учебное пособие. –– Смоленск: Универсум, 2013. – 266 с.

Весь текст будет доступен после покупки