Имитационное моделирование - Экономико-математическое моделирование - Скачать бесплатно

 программы  бурения  и  определения  количества   необходимых
скважин.



Вывод.

Основным недостатком аналитических моделей является то, что они неизбежно
требуют  каких-то  допущений,  в  частности,  о  «марковости»   процесса.
Приемлемость этих допущений далеко  не  всегда  может  быть  оценена  без
контрольных расчетов, а производятся  они  методом  Монте-Карло.  Образно
говоря, метод Монте-Карло в задачах  исследования  операций  играет  роль
своеобразного ОТК. Статистические модели не требуют серьезных допущений и
упрощений. В принципе, в статистическую модель «лезет» что угодно — любые
законы  распределения,  любая  сложность  системы,   множественность   ее
состояний. Главный же недостаток статистических моделей — их громоздкость
и трудоемкость. Огромное число  реализации,  необходимое  для  нахождения
искомых параметров  с  приемлемой  точностью,  требует  большого  расхода
машинного времени. Кроме того, результаты  статистического  моделирования
гораздо труднее  осмыслить,  чем  расчеты  по  аналитическим  моделям,  и
соответственно   труднее   оптимизировать   решение    (его    приходится
«нащупывать»   вслепую).    Правильное    сочетание    аналитических    и
статистических методов в исследовании операций — дело искусства, чутья  и
опыта исследователя.  Нередко  аналитическими  методами  удается  описать
какие-то «подсистемы», выделяемые в большой системе,  а  затем  из  таких
моделей, как из «кирпичиков», строить  здание  большой,  сложной  модели.



     Список используемой литературы:


   1. Вентцель Е.С. «Исследование операций», Москва «Советское радио»
          1972 г.

   2. Соболь И.М. «Метод Монте-Карло», Москва «Наука»,1985 г.


   3. «Экономико-математические методы и прикладные модели»,
        под ред. Федосеева В.В. , Москва «Юнити» 2001 г.