- •1.Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования: метод Брауна.
- •2.Адаптивные методы среднесрочного прогнозирования модификация метода стохастической аппроксимации
- •3.Адаптивные методы среднесрочного прогнозирования: методы дисконтирования.
- •4.Адресация в сети Internet. Службы Internet.
- •5.Анализ барьеров входа-выхода
- •6.Вероятностная модель рынка с тремя состояниями.
- •7.Внутренняя норма доходности irr инвестиционного проекта
- •8.Восемь этапов проведения организационных изменений (Джон Коттер)
- •9.Генерация и удаление транзактов. Имитация обслуживания.
- •10.Графический метод решения антагонистической игры.
- •11.Графический метод решения задач линейного программирования
- •12.Двойственные задачи линейного программирования.
- •13.Дискретные функции. Непрерывные функции.
- •14.Дискриминантный анализ.
- •15.Задачи имитационного моделирования и принципы построения. Общий вид задачи имитационного моделирования.
- •2. Подготовка исходных данных
- •3. Выбор средств моделирования
- •4. Разработка программы модели
- •5. Проверка адекватности и корректировка модели
- •16.Имитация многоканальных устройств. Смешанная модель.
- •17.Инвестиционные проекты и их финансовые потоки. Основные оценки эффективности инвестиционного проекта.
- •18.Индекс доходности pi инвестиционного проекта.
- •19.Квазимонопольное поведение фирмы на рынке
- •20.Классификация информационных систем. Модели данных.
- •1.Реляционная модель данных или отношение "один к одному" (1:1).
- •2.Иерархическая модель данных или отношение "один ко многим" (1:n).
- •3.Сетевая модель данных или отношение "многие ко многим" (m:n).
- •21.Классификация средств информационных технологий по функциональному признаку. Case средства в информационных технологиях.
- •22.Классификация экспертных систем.
- •23.Кластерный анализ.
- •24.Максимин, минимакс и связывающее их неравенство.
- •25.Метод главных компонент.
- •26.Метод канонических корреляций.
- •27.Методология исследования отраслевых рынков.
- •28.Методы выбора управленческих решений с использованием моделей нелинейного программирования
- •29.Методы выделения тренда. Оценивание параметров трендовых моделей.
- •30.Множественный корреляционный анализ.
- •31.Множественный регрессионный анализ.
- •32.Модели авторегрессии.
- •33.Модели и алгоритмы дискретного программирования при управлении экономикой
- •34.Моделирование одноканальных систем массового обслуживания. Структура модели. Понятие транзакта.
- •35.Моделирование случайных чисел с равномерным распределением. Формирование случайных чисел с заданным законом распределения.
- •Метод аналитического преобразования случайных величин
- •Нормальное распределение.
- •Метод табличного преобразования случайных величин
- •36.Модель 4 сфер влияния: барьеры на пути перемен и стратегии их преодоления.
- •37.Модель делового цикла Самуэльсона-Хикса.
- •38.Модель динамического мультипликатора Кейнса.
- •39.Модель классического проведения организационных изменений.
- •40.Модель обзора четырех сфер влияния.
- •41.Модель перекрывающихся контрактов.
- •42.Модель перекрывающихся поколений: случай производственной функции типа Кобба-Дугласа и логарифмических предпочтений.
- •43.Модель управления запасами. Классификация затрат и формулы Уилсона
- •44.Неоклассическая модель экономического роста Солоу-Свэна.
- •45.Одноканальная модель с приоритетами. Одноканальная модель с различными типами транзактов.
- •46.Олигополия. Стратегическое взаимодействие фирм на рынке.
- •47.Оптимальный выбор решений на моделях линейного программирования
- •48.Основные задачи манипулирования данными в ходе управленческой деятельности.
- •49.Основные принципы поиска информации в Internet. Поисковые ресурсы Internet. Бизнес и Internet.
- •50.Основные формы представления данных в информационных технологиях.
- •51.Основные характеристики системы обслуживания с ожиданием
- •52. Основные характеристики системы обслуживания с отказом
- •53.Оценка монопольной власти фирм на рынке.
- •55.Оценка потерь общества от монополии.
- •56.Ошибки, часто совершаемые при проведении орг изменений на восьми этапах Коттера.
- •57.Парадигма «Структура – поведение - результат» и ее роль в исследовании отраслевых рынков.
- •58.Понятие антагонистической игры. Решение антагонистической игры.
- •59.Понятие седловой точки игры. Теорема о седловой точке.
- •60.Постановка задач оптимального выбора управленческих решений на статических моделях
- •61.Потоки платежей. Дисконтирование и приведенная стоимость потока. Устойчивость оценки приведенной стоимости потока.
- •62. Потоки требований и их характеристики.
- •63.Представление регулярно структурированных данных в текстовых формах.
- •64.Принципы построения и анализа имитационных моделей. Основные и вспомогательные события. Завершение моделирования. Таймер модельного времени.
- •65.Проверка гипотез о значениях параметров многомерной случайной величины.
- •66.Простые и сложные процентные ставки. Основные свойства и формулы.
- •67. Процедура «Поиск решения» и её применение для решения оптимизационных задач
- •68. Пуассоновский поток требований и его характеристики.
- •69.Регистраторы очередей. Передача транзактов
- •70.Реинжиниринг бизнес процессов на примере компании Kodak.
- •71.Сети эвм. Основные понятия. Классификация. Протоколы сети Internet.
- •72.Системы управления базами данных (субд). Структура субд.
- •73.Сравнительный анализ основных типов рыночных структур: совершенной конкуренции, монополии, монополистической конкуренции, олигополии. Индексы концентрации.
- •74.Средства и задачи формальной обработки данных.
- •75.Средства создания и сопровождения информационных систем.
- •76.Стационарные траектории и стационарные состояния динамической системы. Понятие устойчивости стационарного состояния.
- •77.Структура гипертекстового документа. Цвет и инструкции заголовка гипертекстового документа. Гиперссылки и форматирование гипертекстового документа. Пример простейшего сайта.
- •78.Структура процессов информационных технологий.
- •79.Структура ресурсов информационных технологий.
- •80.Структура средств информационных технологий.
- •81.Существование решения антагонистической игры в смешанных стратегиях.
- •82.Таймер модельного времени. Представление результатов моделирования.
- •83.Теневые цены (двойственные оценки) в задачах линейного программирования
- •84. Теоремы двойственности в линейном программировании
- •85. Технология разработки математических моделей оптимального управления экономикой
- •86.Точечные и интервальные оценки многомерных статистик.
- •87.Факторный анализ.
- •88.Финансовые ренты. Основные понятия и формулы.
- •89.Формирование видения компании: базовая идеология.
- •90.Характеристика симплекс-метода.
- •91.Ценовая дискриминация и ценовая политика фирмы на товарном рынке.
- •92.Чистый приведенный доход npv инвестиционного проекта.
- •93.Эконометрическое моделирование отраслевой функции затрат.
2. Подготовка исходных данных
При создании концептуальной модели практически параллельно формируется область исходных данных (информационное пространство). На данном этапе выявляются количественные характеристики (параметры) функционирования объекта и его элементов, численные значения которых составят исходные данные для моделирования.
3. Выбор средств моделирования
Программные и технические средства моделирования выбираются с учетом ряда критериев. Непременное условие при этом - достаточность и полнота средств для реализации концептуальной модели. Среди других критериев можно назвать доступность, простоту и легкость освоения, скорость и корректность создания программной модели.
4. Разработка программы модели
Выбор языка моделирования влечёт за собой принятие концепции авторов языка, что не может не сказаться на стратегии разработки, построения и совершенствования модели, ибо этот процесс существенно зависит от гибкости и мощности изобразительных средств языка, ресурсов, предоставляемыми пользователю.
Для моделирования на ЭВМ сложной системы нужен аппарат программирования, предусматривающий:
способы организации данных, обеспечивающие простое и эффективное моделирование;
удобные средства формализации и воспроизведения динамических свойств моделируемой системы; - возможности имитации стохастических систем, т.е. процедуры генерирования и анализа случайных величин и временных рядов.
Наиболее наглядным и простым языком является GPSS. Не менее важным достоинством GPSS является его распространенность и наличие версии языка для персональных ЭВМ.
5. Проверка адекватности и корректировка модели
Заключительные этапы работы по построению модели не менее важны по степени ответственности. Чаще всего их именуют просто оценкой адаптации разработанной системы, часто забывая, что здесь имеют место две различные по существу проблемы.
Первая - насколько близка созданная модель реально существующему явлению, вторая - насколько пригодна данная модель для исследования новых, еще не опробованных значений аргументов и параметров системы.
Решение первой задачи, называемой многими авторами верификацией, чаще всего решается ретроспективным методом или методом контрольных точек. Обычно системе задаются такие значения параметров и начальных значений, в которые она должна прийти через определенное количество шагов модельного времени к состоянию, известному тем или иным образом исследователю.
16.Имитация многоканальных устройств. Смешанная модель.
Два или более приборов часто работают рядом, выполняя аналогичное обслуживание. Такими приборами могут быть и люди и механизмы. Например, люди могут играть роль параллельно работающих приборов в качестве контролеров универсальных магазинов, служащих конторы, парикмахеров и т.п.
Прибор в GPSS используют для моделирования единственного элемента обслуживания. Два или более находящихся рядом обслуживающих элемента могут быть промоделированы на GPSS двумя или более приборами, располагаемыми рядом, т.е. параллельно.
GPSS представляет для моделирования однородных параллельных приборов специальное средство (элемент) - многоканальное устройство. В модели может быть несколько многоканальных устройств и для их однозначной идентификации каждому устройству присваивается уникальное (в рамках модели) имя. Правила образования имен аналогичны правилам образования имен приборов и регистраторов очередей. Число приборов, которое моделируется каждым из многоканальных устройств, определяется пользователем. В этом смысле употребляют термин "емкость многоканального устройства".
Использование многоканального устройства для моделирования одного из параллельно работающих приборов аналогично использованию одиночного прибора. Элементом, который занимает и использует устройство, является транзакт. При этом происходят следующие события:
Транзакт ожидает своей очереди, если необходимо.
Транзакт занимает устройство.
Устройство осуществляет обслуживание в течение некоторого интервала времени.
Транзакт освобождает устройство.
Как и в случае с прибором, разработчик использует многоканальные устройства в модели, применяя пары дополняющих друг друга блоков аналогичных SEIZE и RELEASE. Блоками, соответствующими состояниям "занято" и "освобождено", являются блоки ENTER(ВОЙТИ) и LEAVE(ВЫЙТИ).
В блоках ENTER и LEAVE операнд A - имя многоканального устройства, а операнд B имеет другое назначение.
Операнд |
Значение |
Значение или результат по умолчанию |
A |
Имя многоканального устройства |
Ошибка |
B |
Число занимаемых приборов |
1 |
Когда транзакт входит в блок ENTER интерпретатор выполняет следующие действия:
"Счетчик входов" многоканального устройства увеличивается на значение операнда B.
"Текущее содержимое" многоканального устройства увеличивается на значение операнда B.
"Доступная емкость" многоканального устройства уменьшается на значение операнда B.
Подобным образом при входе транзакта в блок LEAVE выполняются следующие действия:
"Текущее содержимое" многоканального устройства уменьшается на значение операнда B.
"Доступная емкость" многоканального устройства увеличивается на значение операнда B.
Для задания емкости многоканального устройства используется оператор STORAGE:
имя устройства STORAGE A
В поле метки записывается имя многоканального устройства, операнд A - число определяющее количество приборов в устройстве (емкость многоканального устройства). Оператор STORAGE должен размещаться в начале текста модели. Рассмотрим пример модели многоканального устройства с регистратором очереди. Пусть портовый терминал имеет 7 причалов. Приходящие большегрузные суда требуют для своего обслуживания два причала. Интенсивность прибытия судов 8±3 часа, швартовка, разгрузка и отплытие (освобождение причалов) происходит с интенсивностью 32±6 часов. Необходимо определить, сколько судов будут вынуждены стоять на рейде в ожидании разгрузки к концу десятых суток. Модель имеет вид:
JOB STORAGE 7
GENERATE 8,3
QUEUE JBG
ENTER JOB,2
DEPART JBG
ADVANCE 32,6
LEAVE JOB,2
TERMINATE
GENERATE 240
TERMINATE 1
Независимо от того, используется или нет значение операнда B, отличное от единицы в блоках ENTER и LEAVE, надо помнить, что статистика по многоканальным устройствам собирается интерпретатором относительно приборов, а не транзактов. Следовательно, ENTRIES является полным числом приборов, занимаемых в течение моделирования. Так ENTRY COUNT для блока ENTER равно 23, а ENTRIES равно 46. Это вызвано тем, что операнд B равен 2.
Соотношения "один к одному" между приборами и транзактами, использующими или нет приборы, выполняются только тогда, когда операнд B в блоках ENTER и LEAVE равен единице.
Смешанная модель.
Рассмотрим моделирование смешанной системы включающей многоканальное устройство и прибор.
В таблице представлены временные характеристики прибытия и обслуживания клиентов.
Блок |
Прибытие сек. |
Обслуживание сек. |
Устройство |
115±30 |
335±60 |
Прибор |
- |
110±25 |
Пусть исследователя интересует максимальная длина очередей и очереди по завершении восьми часового рабочего дня.
Очевидно, что модель должна состоять из трех сегментов:
Сегмент реализующий прибытие и обслуживание обычных клиентов.
Сегмент таймера модельного времени.
Блок-схема модели имеет вид:
В
операторной форме
JOB1 STORAGE 3
GENERATE 115,30
QUEUE JBG1
ENTER JOB1
DEPART JBG1
ADVANCE 335,50
LEAVE JOB1
QUEUE JBG
SEIZE JOB
DEPART JBG
ADVANCE 110,25
RELEASE JOB
TERMINATE
GENERATE 28800
TERMINATE 1
