Содержание

Введение 3

1. Математические модели и методы их исследования 5

2. Определение понятия «имитационное моделирование» 10

3. Этапы процесса построения математической модели сложной системы 11

4. Этапы построения имитационной модели 12

Список литературы 13

Введение

В исследовании операций широко применяются как аналитические, так и статистические модели. Каждый из этих типов имеет свои преимущества и недостатки. Аналитические модели более грубы, учитывают меньшее число факторов, всегда требуют каких-то допущений и упрощений. Зато результаты расчета по ним легче обозримы, отчетливее отражают присущие явлению основные закономерности. А, главное, аналитические модели больше приспособлены для поиска оптимальных решений. Статистические модели, по сравнению, с аналитическими, более точны и подробны, не требуют столь грубых допущений, позволяют учесть большое (в теории – неограниченно большое) число факторов. Но и у них – свои недостатки: громоздкость, плохая обозримость, большой расход машинного времени, а главное, крайняя трудность поиска оптимальных решений, которые приходятся искать «на ощупь», путем догадок и проб.

Наилучшие работы в области исследования операций основаны на совместном применении аналитических и статистических моделей. Аналитическая модель дает возможность в общих чертах разобраться в явлении, наметить как бы контур основных закономерностей. Любые уточнения могут быть получены с помощью статистических моделей.

Имитационное моделирование применяется к процессам, в ход которых может время от времени вмешиваться человеческая воля. Человек, руководящий операцией, может в зависимости от сложившейся обстановки, принимать те или другие решения, подобно тому, как шахматист, глядя на доску, выбирает свой очередной ход. Затем приводится в действие математическая модель, которая показывает, какое ожидается изменение обстановки в ответ на это решение и к каким последствиям оно приведет спустя некоторое время. Следующее «текущее решение» принимается уже с учетом реальной новой обстановки и т.д. В результате многократного повторения такой процедуры руководитель как бы «набирает опыт», учится на своих и чужих ошибках и постепенно выучивается принимать правильные решения – если не оптимальные, то почти оптимальные.

1. Математические

Список литературы

1. Ашманов С.А. "Введение в математическую экономику" М.: Наука, 1984 год

2. Емельянов В. В., Ясиновский С. И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование. Язык РДО.- М.: АНВИК, 1998. - 428 с.

3. Евгенев Г.Б. Основы компьютеризации инженерных знаний. - М.: МГТУ, 1998. - 75с.

4. Горнев В.Ф., Ковалевский В.Б. Компьютерная интеграция и интеллектуализация производств на основе их унифицированных моделей. - Программные продукты и системы. № 3, 1998. с. 12 - 19.

5. Горнев В.Ф. Унификация построения математических моделей КИП.- Вестник МГТУ. Сер. Машиностроение. - 1995. №3, с. 4 - 11.

6. Юзвишин И.И. Информациология. М., 1996

7. Савинов А.М., Кузьмин Б.В. Совмещенное проектирование на базе интегрированной инструментальной программной среды и единой модели объект - процесс - среда. - Программные продукты и системы. № 3, 1998. с. 38 - 41.

Примечаний нет.