Содержание
Введение
1. Сущность метода имитационного моделирования
1.1 Метод имитационного моделирования и его особенности. Статическое и динамическое представление моделируемой системы
1.2 Понятие о модельном времени. Механизм продвижения модельного времени. Дискретные и непрерывные имитационные модели
1.3 Моделирующий алгоритм. Имитационная модель
1.4 Проблемы стратегического и тактического планирования имитационного эксперимента. Направленный вычислительный эксперимент на имитационной модели
1.5 Общая технологическая схема имитационного моделирования
1.6 Возможности, область применения имитационного Моделирования
2. Введение в метод Монте Карло
2.1. Метод статистического моделирования на ЭВМ (метод Монте-Карло)
2.1 Выводы. Отличительные особенности моделей различных классов
Заключение
Выдержка из текста
Сложная система рассматривается как целостная совокупность элементов, характеризующаяся наличием большого количества взаимосвязанных и взаимодействующих между собой элементов.
У исследователя существует субъективная возможность разбиения системы на подсистемы, цели функционирования которых подчинены общей цели функционирования всей системы (целенаправленность систем). Целенаправленность интерпретируется, как способность системы осуществлять в условиях неопределенности и воздействия случайных факторов поведение (выбор поведения), преследующее достижение определенной цели.
Методологией исследования сложных систем является системный анализ. Один из важнейших инструментов прикладного системного анализа — компьютерное моделирование. Имитационное моделирование является наиболее эффективным и универсальным вариантом компьютерного моделирования в области исследования и управления сложными системами.
Список использованной литературы
Без СИЛ.
С этим материалом также изучают
... текста Статистический анализ работы предприятий и организаций имеет большое практическое значение. Такой анализ удобно проводить в рамках стандартного специализированного пакета имитационного моделирования, каким ...
Узнайте, как применять метод Монте-Карло для оценки рисков инвестиционных проектов в вашей курсовой работе. Наше руководство поможет вам разобраться в методологии, правильно структурировать работу и интерпретировать полученные данные для высокой оценки.
... влияние неопределенности на эффективность инвестиционного проекта, является имитационное моделирование по методу Монте-Карло. Реализация этого способа анализа рисков сложна, но результаты анализа играют важную роль как ...
... инвестиционного проекта, является имитационное моделирование по методу Монте-Карло. Реализация этого способа анализа рисков сложна, но результаты ... можем выяснить, хорошо описывает рассматриваемая модель реальную систему или нет. Различие между риском ...
... влияние неопределенности на эффективность инвестиционного проекта, является имитационное моделирование по методу Монте-Карло. Реализация этого способа анализа рисков сложна, но результаты анализа играют важную роль как ...
... Н.П. и др. Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло). М., Физматгиз. 1962. 16. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М., Наука. 1978. 17. Лифшиц А.Л., Мальц Э.А. Статистическое моделирование систем мас-сового ...
... метод Монте-Карло.метод Монте-Карло Рассмотреть применение этих методов при решении задач. Одним из методов, позволяющих учитывать влияние неопределенности на эффективность инвестиционного проекта, является имитационное моделирование по методу Монте ...
... инвестиционного проекта, является имитационное моделирование по методу Монте-Карло. Реализация этого способа анализа рисков сложна, но результаты ... рисками методом Монте-Карло в инвестиционных расчетах 12 3. Пример построение математической модели 16 ...
... системы, а также динамика взаимодействия ее элементов имитируются на модели. Целью данной курсовой работы является изучение методов имитационного моделирования. Задачи курсовой работы: - изучить понятие, цели и виды имитационного моделирования; ...
Глубокий разбор принципов, преимуществ и недостатков имитационного моделирования с фокусом на его применении в экономических информационных системах. Узнайте, как этот метод помогает анализировать бизнес-процессы, прогнозировать риски и оптимизировать работу компаний.
