
- •Понятие модели. Математические предпосылки создания имитационной модели. Имитационная модель как источник ответа на вопрос «что будет, если…».
- •Цели моделирования. Классификация моделей.
- •Современные парадигмы моделирования.
- •Этапы создания экономической имитационной модели.
- •Внутренние и внешние переменные и параметры модели. Выбор показателей и критериев эффективности системы.
- •Представление модели в виде «черного ящика». Причинно – следс твенные диаграммы (диаграммы влияния).
- •Детерминированные и вероятностные, дискретные и непрерывные модели.
- •Имитационные и оптимизационные модели экономических систем.
- •Разновидности моделирующих алгоритмов.
- •Проверка адекватности (достоверности) модели.
- •Метод Монте-Карло. Бросание жребия. Реализация случайного опыта. Статистика модельных данных.
- •Моделирование случайных событий. Датчики случайных чисел.
- •Процессы массового обслуживания в экономических системах. Формула Поллачека-Хинчина.
- •Поток событий. Обслуживание заявок. Имитация обслуживания посредством временных задержек.
- •Типовые системы имитационного моделирования.
- •Основные понятия имитирующей системы: граф, узел, транзакт, событие, ресурс, пространство.
- •Имитация основных процессов: генераторы, очереди, узлы обслуживания, терминаторы, ресурсы, структурные узлы.
- •Планирование компьютерного эксперимента. Масштаб времени.
- •Проведение модельных экспериментов, представление и интерпретация результатов моделирования.
- •Структурный анализ процессов на объекте экономики. Функциональная модель и ее диаграммы.
- •Прогнозы. Методы прогнозирования. Прогнозирование с помощью временных рядов и тренда.
- •Риски в экономических системах. Формирование оптимального инвестиционного портфеля по Марковицу.
- •Технология разработки имитационных моделей в среде ms Excel.
- •Система имитационного моделирования Extend lt.
- •Экспоненциальная и логистическая модели роста.
- •Модели системной динамики.
- •Динамические модели процессов микро – и макроэкономики. Динамическое моделирование экономических систем и процессов
- •Моделирование фондов и потоков в среде Vensim ple.
- •Имитация работы с неперемещаемыми и перемещаемыми материальными ресурсами.
- •Имитация работы с информационными ресурсами.
- •Имитационное решение задач минимизации затрат и других видов оптимизации.
- •Динамическая паутинообразная модель рыночного равновесия.
- •Имитационное моделирование процесса обслуживания клиентов банка.
Технология разработки имитационных моделей в среде ms Excel.
Проведение имитационных экспериментов в среде ППП EXCEL можно осуществить двумя способами - с помощью встроенных функций и путем использования инструмента "Генератор случайных чисел" дополнения "Анализ данных".
Имитационное моделирование с применением функций ППП EXCEL
Применение встроенных функций целесообразно лишь в том случае, когда вероятности реализации всех значений случайной величины считаются одинаковыми.
Функция СЛЧИС() возвращает равномерно распределенное случайное число E, большее, либо равное 0 и меньшее 1, т.е.: 0 E < 1. Вместе с тем, путем несложных преобразований, с ее помощью можно получить любое случайное вещественное число.
Функция СЛУЧМЕЖДУ(нижн_граница; верхн_граница) Как следует из названия этой функции, она позволяет получить случайное число из заданного интервала. При этом тип возвращаемого числа (т.е. вещественное или целое) зависит от типа заданных аргументов.
Функции МИН() и МАКС() вычисляют минимальное и максимальное значение для массива данных из блока ячеек, указанного в качестве их аргумента.
Функция СЧЕТЕСЛИ() осуществляет подсчет количества ячеек в указанном блоке, значения которых удовлетворяют заданному условию.
Функция
НОРМАЛИЗАЦИЯ(x; среднее; станд_откл)Эта
функция возвращает нормализованное
значение Z
величины
x,
на основании которого затем вычисляется
искомая вероятность p(E
x).
Она реализует соотношение.
Функция НОРМСТРАСП(Z) Эта функция возвращает стандартное нормальное распределение, т.е. вероятность того, что случайная нормализованная величина Е будет меньше или равна х. Она имеет всего один аргумент - Z, вычисляемый функцией НОРМАЛИЗАЦИЯ().
Имитация с инструментом "Генератор случайных чисел"
Этот инструмент предназначен для автоматической генерации множества данных (генеральной совокупности) заданного объема, элементы которого характеризуются определенным распределением вероятностей. При этом могут быть использованы 7 типов распределений: равномерное, нормальное, Бернулли, Пуассона, биномиальное, модельное и дискретное. Применение инструмента "Генератор случайных чисел", как и большинства используемых в этой работе функций, требует установки специального дополнения "Пакет анализа".
Система имитационного моделирования Extend lt.
Программный пакет Extend LT - средство имитации, позволяющее создавать динамические модели процессов реального времени в различных прикладных областях. Вы можете использовать Extend LT для:
прогнозирования протекания и результатов различных процессов/действий;
установления причин наблюдаемых явлений и процессов;
определения и уточнения проблемной области перед реализацией;
исследования возможных последствий модификации реальной системы;
оценки и выбраковки неэффективных идей;
развития креативного мышления у пользователей и разработчиков моделей.
В Extend можно создавать модели быстро, т.к. его среда разработки содержит все блоки, которые требуются для большинства задач имитации. Эти блоки действуют подобно макросам, что позволяет строить многие модели, даже не пользуясь математическими уравнениями. Однако средства Extend содержат также и редактор уравнений, так что у вас есть возможность изменять функциональность блоков, объединять функции нескольких блоков в один блок, создавать собственные библиотеки блоков для специальных применений.
В среде Extend вы получаете все необходимое для быстрого и эффективного моделирования любых систем и процессов:
полный набор строительных блоков, позволяющих быстро создавать модели;
анимация моделей',
настраиваемый графический интерфейс, показывающий связи и отношения в моделируемой системе;
неограниченная иерархическая декомпозиция, позволяющая сделать даже очень сложные системы простыми для понимания;
диалоги и записные книжки для изменения параметров модели, что позволяет быстро проверить ваши предположения и протестировать модель:
возможность изменять настройки в процессе имитации; - метод Монте-Карло, пакетный режим и анализ чувствительности для оптимизации систем;
настраиваемые отчеты для презентации и углубленного анализа и др.
Интегрированное окружение добавляет Extend ряд существенных свойств, делающих этот программный пакет одной из самых мощных систем имитации для компьютеров настольного типа:
кросс-платформенная совместимость. Модели Extend можно запускать на ПК. работающих под Windows 3.1x, Windows 95/98, Windows NT/2000, PowerMacintosh. Macintosh;
- многоцелевая имитация. Extend позволяет динамически моделировать непрерывные, дискретные, линейные, нелинейные и смешанные системы;
встроенный, компилируемый, С — подобный язык программирования ModL и редактор диалогов позволяют модифицировать блоки Extend, создавать собственные специализированные блоки и модели, встраивать в свои модели настраиваемую анимацию;
интегрированная поддержка других языков программирования. Используя встроенные в Extend интерфейсы API, вы можете получить доступ к коду, написанному на языках программирования Delphi. C++ Builder. Visual Basic. Visual C++ и др.;