Учебно-методический комплекс дисциплины «Математическая экономика и имитационное моделирование экономических процессов»






НазваниеУчебно-методический комплекс дисциплины «Математическая экономика и имитационное моделирование экономических процессов»
страница4/10
Дата публикации22.03.2015
Размер0.96 Mb.
ТипУчебно-методический комплекс
e.120-bal.ru > Документы > Учебно-методический комплекс
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10


Раздел 3. Моделирование асинхронных процессов. Сети Петри



Тема 1. Сети Петри – инструмент исследования и моделирования систем

Теория сетей Петри является достаточно известным и популярным формализмом, предназначенным для моделирования параллельных (точнее – асинхронных) процессов. Именно таковы процессы, подлежащие моделированию в различных экономических областях (например, процесс рассмотрения в банке заявки клиента на получение кредита; обслуживание покупателей в супермаркете; доставка контейнеров в порт и погрузка их на судно).

Моделирование асинхронных процессов с помощью сетей Петри, общая схема. В самом общем виде, сутью моделирования является следующее:

- в предметной области (объекте моделирования) выделяются некоторые базовые понятия (элементарные сущности), определяемые целью моделирования, «точкой зрения» на предметную область;

- подбираются адекватные изобразительные средства, базовые элементы некоторого языка моделирования;

- базовые понятия предметной области замещаются, обозначаются (и тем самым – моделируются) базовыми элементами языка моделирования;

Контрольные вопросы:

  1. Дайте определение понятия «Сеть Петри».

  2. Сформулируйте условие срабатывания перехода.

  3. Назовите содержание действий при срабатывании перехода.

  4. Должно ли выполняться равенство между количеством меток, удаленных из входных позиций перехода и количеством меток, помещенных во входные позиции перехода (при его срабатывании)?

  5. Есть ли «закон сохранения информации»?

Раздел 4. Универсальная система моделирования GPSS



Тема 1. Компьютерная система имитационного моделирования GPSS.

Концепция моделирования на GPSS. Основные элементы моделей: транзакты, приборы, многоканальные устройства, очереди. Параметры транзактов. Стандартные числовые атрибуты (СЧА). Блоки и операторы GPSS. Назначение и вычисление количественных параметров (оператор и блоки LET, LET+, LET-).

Операторы SIMULATE (моделировать), START (начать), END (закончить). Внесение транзактов в модель (блок GENERATE). Переход транзактов в блок, отличный от последующего (блок GOTO – безусловная передача; блок IF – статистическая передача). Удаление транзактов из модели (блок TERMINATE).

Занятие и освобождение приборов (блоки SEIZE и RELEASE). Моделирование многоканальных устройств: оператор STORAGE, блоки ENTER (войти) и LEAVE (выйти). Задержка во времени (блок ADVANCE). Сбор статистики при ожидании (блок ARRIVE - стать в очередь; блок DEPART -покинуть очередь).

Вывод результатов в процессе моделирования (блок PRINT). Использование таблиц (оператор TABLE и блок TABULATE). Использование арифметических выражений (оператор VARIABLE). Использование функций (оператор FUNCTION). Функции с СЧА как независимыми переменными. Встроенные математические и логические функции. Функции с адресом.

Интерактивный ввод данных (блок HELP LETSA). Создание матриц данных (блоки HELP MATIN, HELP MATRE и HELP MATUT).
Контрольные вопросы:

  1. Назовите операторы и блоки GPSS, моделирующие заявки на обслуживание. Объясните, какие операции в них выполняются.

  2. Назовите операторы и блоки GPSS, моделирующие обслуживающие устройства. Объясните, какие операции в них выполняются.

  3. Назовите блоки GPSS, моделирующие процесс выполнения заявок на обслуживание. Объясните, какие операции в них выполняются.

  4. Назовите блоки GPSS, моделирующие ввод и вывод количественных параметров СМО.

  5. Объясните, какая информация содержится в стандартных таблицах с итоговыми выходными данными процесса моделирования.


Тема 1.

Обзор материала курса. В своей деятельности – научной, практической, художественной – человек очень часто использует модели (трудно назвать те сферы деятельности, где они не используются), иными словами, создает образ того объекта (процесса или явления), с которым ему приходится иметь дело.

Моделирование есть один из методов, приемов изучения какого-либо объекта, процесса.

Безусловно, наиболее точный результат при исследовании даст непосредственное изучение самого объекта, проведение экспериментов на нем «в натуре», по крайней мере, адекватность результата будет гарантирована.

Но в подавляющем большинстве практических случаев это экспериментирование неоправданно дорого, влечет значительные издержки.

В ряде ситуаций экспериментирование «в натуре» неприемлемо в принципе - в силу своих последствий.

Наконец, без моделирования не обойтись тогда, когда объекта еще просто нет, он проектируется, создается.

Характерная сфера деятельности, где моделирование, как способ изучения, анализа ситуации, крайне востребовано – экономические процессы.

В связи с этим, можно утверждать, что владение методологией моделирования в тех областях, которые являются предметом деятельности специалистов, бакалавров и магистров образовательных программ по направлению «Прикладная информатика» (профиль «экономика»), важная составляющая их профессиональных компетенций.

В первой части лекционного курса давался анализ понятий «модель», моделирование», приведены классификации видов моделей.

Для того, чтобы сформулировать, в чем особенности имитационного моделирования, выделяющие его среди других приемов моделирования, рассматривается общая схема изучения объекта с помощью его модели:

- устанавливается перечень целевых параметров, значения которых представляют интерес и подлежат определению в процессе эксперимента на модели;

- устанавливается перечень управляемых параметров, значения которых могут задаваться и варьироваться экспериментатором;

- создается модель, устанавливающая зависимость значений целевых параметров от значений управляемых параметров;

- проводится эксперимент на модели, суть которого: для заданных значений управляемых параметров определяются значения целевых параметров.

Для понимания сущности имитационного моделирования важен ответ на следующий вопрос - каким образом может быть реализована возможность получения значений целевых параметров, исходя из значений управляемых?

Некоторые вполне полезные модели позволяют достаточно просто, аналитическими выражениями, математическими формулами задавать соответствие между управляемыми и целевыми параметрами.

Однако в большинстве случаев возможность построить аналитическое описание какой-либо предметной области (создать его аналитическую модель) - результат упрощений и допущений, зачастую - чрезмерных и исключающих практическую полезность модели. Это, в частности, весьма характерно объектов и процессов экономического характера.

Поэтому, утверждается, что особенности имитационного моделирования, выделяющие его из других видов моделирования это:

- невозможность аналитического задания способа расчета значений целевых параметров исходя из значений управляемых (как в приведенных выше примерах);

- недетерминированный (стохастический) характер моделируемого объекта: величины, характеризующие и параметры объекта, и параметры внешней среды, являются случайными;

- как следствие: взаимосвязь между значениями целевых и управляемых параметров не является строго детерминированной, а носит случайный характер, должна быть проведена серия экспериментов с целью установления статистически значимых закономерностей этой взаимосвязи.

Отдельное внимание уделяется рассмотрению метода «Монте-Карло». Это объяснятся тем, что этот метод часто упоминают в связи с методом имитационного моделирования, а зачастую – отождествляют с ним, что как представляется, не верно. Действительно, и метод «Монте-Карло» (именуемый также – метод «статистических испытаний»), и имитационное моделирование принципиально основаны на оперировании случайными величинами, в этом отношении – использование аппарата теории вероятностей - метод «Монте-Карло» и имитационное моделирование сходны.

Если же говорить о природе стохастичности, необходимости оперирования случайными величинами, то природа этой необходимости различна. В задачах имитационного моделирования стохастичность модели – следствие стохастичности предмета моделирования (объекта, среды, с которой он взаимодействует).

В методе «Монте-Карло» при определении значения величины вполне детерминированной, неслучайной (не имеющей, однако аналитического выражения для её расчета) стохастичность, неопределенность привносятся искусственно - «конструируется» специальная вспомогательная случайная величина.

В имитационном моделировании важную роль играет применение аппарата теории вероятностей, поэтому в лекционном курсе уделяется внимание некоторым разделам теории вероятностей, знакомство с которыми необходимо для решения задач имитационного моделирования.

А именно, имитационное моделирование предполагает использование аппарата теории вероятностей для решения двух типов задач:

- с одной стороны, необходимо иметь возможность разыгрывать случайные величины с заданными законами распределения (управляемые параметры имитационной модели);

- с другой, на основании серии значений величин, полученной в результате экспериментов на модели (как правило, это значения целевых параметров), необходимо дать заключение об их характеристиках как случайных величин (законах их распределения).

В качестве примеров инструментальных средств построения имитационных моделей рассмотрены аппарат Сетей Петри и классическая система имитационного моделирования GPSS .

Приведены примеры моделирования различных типов процессов, характерных для экономических приложений.
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Дальневосточный федеральный университет»

(ДВФУ)
Филиал ДВФУ в г. Большой Камень

































1   2   3   4   5   6   7   8   9   10

Похожие:

Учебно-методический комплекс дисциплины «Математическая экономика и имитационное моделирование экономических процессов» iconУчебно-методический комплекс дисциплины «математическая экономика»
Учебно-методический комплекс составлен в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта высшего профессионального...

Учебно-методический комплекс дисциплины «Математическая экономика и имитационное моделирование экономических процессов» iconПояснительная записка Дисциплина «Математическая экономика»
Математическая экономика: Учебно-методический комплекс / Автор-составитель: Носова О. А, Калининград, 2011

Учебно-методический комплекс дисциплины «Математическая экономика и имитационное моделирование экономических процессов» iconПрограмма дисциплины «Имитационное моделирование» для направления 080100. 68 «Экономика»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080100. 68 «Экономика»,...

Учебно-методический комплекс дисциплины «Математическая экономика и имитационное моделирование экономических процессов» iconИмитационное моделирование циклических процессов
Цель: анализ многообразия теоретических и статистических подходов к изучению циклических процессов и применение этих методов при...

Учебно-методический комплекс дисциплины «Математическая экономика и имитационное моделирование экономических процессов» iconУчебно-методический комплекс дисциплины «Экономика организаций (предприятий)»
Учебно-методический комплекс составлен в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта высшего профессионального...

Учебно-методический комплекс дисциплины «Математическая экономика и имитационное моделирование экономических процессов» iconУчебно-методический комплекс дисциплины экономика предприятия (организации)
Охватывает круг вопросов, связанных с овладением системы понятий, закономерностей, взаимосвязей и показателей экономических процессов...

Учебно-методический комплекс дисциплины «Математическая экономика и имитационное моделирование экономических процессов» iconУчебно-методический комплекс дисциплины «Моделирование и технический анализ финановых рынков»
Учебно-методический комплекс составлен на основании требований государственного образовательного стандарта высшего профессионального...

Учебно-методический комплекс дисциплины «Математическая экономика и имитационное моделирование экономических процессов» iconУчебно-методический комплекс учебной дисциплины «Социально-экономические...
Учебно-методический комплекс разработан кандидатом геолого-минералогических наук, доцентом кафедры минералогии и петрографии Голубовой...

Учебно-методический комплекс дисциплины «Математическая экономика и имитационное моделирование экономических процессов» iconУчебно-методический комплекс дисциплины «Методология и проектирование...
Учебно-методический комплекс составлен в соответствии с требованиями федерального государственного стандарта высшего профессионального...

Учебно-методический комплекс дисциплины «Математическая экономика и имитационное моделирование экономических процессов» iconУчебно-методический комплекс дисциплины «Геоэкологические и биологические...






При копировании материала укажите ссылку © 2016
контакты
e.120-bal.ru
..На главную