Mô hình mô phỏng trong kinh tế học. Các lĩnh vực áp dụng phương pháp mô phỏng mô phỏng

Gửi công việc tốt của bạn trong cơ sở kiến thức là đơn giản. Sử dụng biểu mẫu bên dưới

Các sinh viên, nghiên cứu sinh, các nhà khoa học trẻ sử dụng nền tảng tri thức trong học tập và làm việc sẽ rất biết ơn các bạn.

Đăng trên http://www.allbest.ru/

dự án khóa học

Chủ đề: "Mô hình hóa sản xuất và quá trình kinh tế»

Về chủ đề: "Mô phỏng các quá trình kinh tế"

Giới thiệu

1.1 Khái niệm về mô hình hóa

1.2 Khái niệm về một mô hình

IV. Phần thực hành

4.1 Tuyên bố về vấn đề

4.2 Giải quyết vấn đề

Sự kết luận

Đăng kí

Giới thiệu

Mô hình mô phỏng, lập trình tuyến tính và phân tích hồi quy, xét về phạm vi và tần suất sử dụng, từ lâu đã chiếm ba vị trí hàng đầu trong số tất cả các phương pháp nghiên cứu hoạt động trong kinh tế học. Trong mô hình mô phỏng, thuật toán thực hiện mô hình tái tạo quá trình của hệ thống hoạt động trong thời gian và không gian, và các hiện tượng cơ bản tạo nên quá trình được mô phỏng trong khi vẫn duy trì cấu trúc thời gian hợp lý của nó.

Hiện nay, mô hình hóa đã trở thành một phương tiện khá hiệu quả để giải quyết các vấn đề phức tạp về tự động hóa nghiên cứu, thí nghiệm và thiết kế. Nhưng để làm chủ mô hình hóa như một công cụ làm việc, khả năng rộng lớn của nó và để phát triển thêm phương pháp mô hình hóa chỉ có thể thực hiện được khi nắm vững đầy đủ các kỹ thuật và công nghệ cho giải pháp thực tế của các vấn đề mô hình hóa các quá trình hoạt động của hệ thống trên máy tính. Mục tiêu này được theo đuổi bởi hội thảo này, tập trung vào các phương pháp, nguyên tắc và các giai đoạn chính của mô hình hóa trong khuôn khổ của một phương pháp mô hình hóa chung, cũng như thảo luận về việc mô hình hóa các biến thể cụ thể của hệ thống và nâng cao kỹ năng sử dụng công nghệ mô hình hóa trong thực tế thực hiện các mô hình hoạt động của hệ thống. Các vấn đề hệ thống được xem xét xếp hàng, dựa trên mô hình mô phỏng các hệ thống kinh tế, thông tin, công nghệ, kỹ thuật và các hệ thống khác. Các phương pháp mô hình xác suất của ngẫu nhiên và rời rạc số lượng liên tục, giúp có thể tính đến các tác động ngẫu nhiên lên hệ thống khi mô hình hóa các hệ thống kinh tế.

Các yêu cầu của xã hội hiện đại đối với một chuyên gia trong lĩnh vực kinh tế đang ngày càng tăng lên. Hiện tại, hoạt động thành công trong hầu hết các lĩnh vực của nền kinh tế không thể thực hiện được nếu không mô hình hóa hành vi và động lực của sự phát triển của các quá trình, nghiên cứu các đặc điểm của sự phát triển của các đối tượng kinh tế và xem xét hoạt động của chúng trong các điều kiện khác nhau. Phần mềm và phần cứng nên là những trợ lý đầu tiên ở đây. Thay vì học hỏi từ sai lầm của chính mình hoặc từ sai lầm của người khác, bạn nên củng cố và kiểm chứng kiến thức thực tế bằng kết quả thu được trên mô hình máy tính.

Mô hình mô phỏng là minh họa rõ ràng nhất; nó được sử dụng trong thực tế để lập mô hình máy tính về các phương án giải quyết các tình huống nhằm thu được các giải pháp hiệu quả nhất cho các vấn đề. Mô hình hóa mô phỏng cho phép bạn nghiên cứu hệ thống được phân tích hoặc thiết kế theo sơ đồ nghiên cứu hoạt động, bao gồm các bước có liên quan với nhau:

phát triển một mô hình khái niệm;

phát triển và triển khai phần mềm Mô hình mô phỏng;

Kiểm tra tính đúng đắn, độ tin cậy của mô hình và đánh giá độ chính xác của kết quả mô phỏng;

lập kế hoạch và tiến hành các thí nghiệm;

· Ra quyết định.

Điều này làm cho nó có thể sử dụng mô hình mô phỏng như một cách tiếp cận phổ biến để đưa ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn, có tính đến các yếu tố khó chính thức hóa trong mô hình, cũng như áp dụng các nguyên tắc cơ bản của cách tiếp cận có hệ thống để giải quyết các vấn đề thực tế.

Việc triển khai rộng rãi phương pháp này trong thực tế bị cản trở bởi nhu cầu tạo phần mềm triển khai các mô hình mô phỏng nhằm tái tạo lại động lực học của hệ thống mô phỏng trong thời gian mô hình.

không giống phương pháp truyền thống lập trình, sự phát triển của một mô hình mô phỏng đòi hỏi phải tái cấu trúc các nguyên tắc của tư duy. Không phải vô cớ mà các nguyên tắc cơ bản của mô hình mô phỏng đã tạo động lực cho sự phát triển của lập trình đối tượng. Do đó, nỗ lực của các nhà phát triển phần mềm mô phỏng là nhằm đơn giản hóa việc triển khai phần mềm của các mô hình mô phỏng: các ngôn ngữ và hệ thống chuyên dụng được tạo ra cho các mục đích này.

Các công cụ phần mềm mô phỏng đã thay đổi qua nhiều thế hệ trong quá trình phát triển của chúng, từ ngôn ngữ mô hình hóa và các công cụ tự động hóa xây dựng mô hình đến trình tạo chương trình, hệ thống tương tác và thông minh cũng như hệ thống mô hình phân tán. Mục đích chính của tất cả các công cụ này là giảm độ phức tạp của việc tạo phần mềm triển khai các mô hình mô phỏng và thử nghiệm với các mô hình.

Một trong những ngôn ngữ mô hình hóa đầu tiên tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình viết các chương trình mô phỏng là ngôn ngữ GPSS, được tạo ra như một sản phẩm cuối cùng bởi Jeffrey Gordon tại IBM vào năm 1962. Hiện tại có các trình dịch cho hệ điều hành DOS - GPSS / PC, cho OS / 2 và DOS - GPSS / H và cho Windows - GPSS World. Học ngôn ngữ này và tạo mô hình cho phép bạn hiểu các nguyên tắc phát triển chương trình mô phỏng và học cách làm việc với các mô hình mô phỏng.

GPSS (Hệ thống mô phỏng mục đích chung - hệ thống mô phỏng mục đích chung) là một ngôn ngữ mô hình hóa được sử dụng để xây dựng các mô hình mô phỏng rời rạc dựa trên sự kiện và tiến hành các thí nghiệm bằng máy tính cá nhân.

Hệ thống GPSS là một ngôn ngữ và một phiên dịch. Giống như mọi ngôn ngữ khác, nó chứa từ vựng và ngữ pháp để có thể phát triển các mô hình của một số loại hệ thống nhất định.

I. Các khái niệm cơ bản về lý thuyết mô hình hóa các hệ thống và quy trình kinh tế

1.1 Khái niệm về mô hình hóa

Mô hình hóa đề cập đến quá trình xây dựng, nghiên cứu và áp dụng các mô hình. Nó có liên quan chặt chẽ đến các phạm trù như trừu tượng, loại suy, giả thuyết, v.v ... Quá trình mô hình hóa nhất thiết phải bao gồm việc xây dựng các khái niệm trừu tượng, và kết luận bằng loại suy, và xây dựng các giả thuyết khoa học.

Đặc điểm chính của mô hình hóa là nó là một phương pháp nhận thức gián tiếp với sự trợ giúp của các đối tượng proxy. Mô hình hoạt động như một loại công cụ của tri thức, mà nhà nghiên cứu đặt giữa mình và đối tượng, và với sự trợ giúp của việc nghiên cứu đối tượng mà anh ta quan tâm. Bất kỳ hệ thống kinh tế - xã hội nào cũng là một hệ thống phức tạp, trong đó hàng chục, hàng trăm quá trình kinh tế, kỹ thuật và xã hội tác động qua lại, biến đổi không ngừng dưới tác động của các điều kiện bên ngoài, trong đó có tiến bộ khoa học và công nghệ. Trong điều kiện đó, việc quản lý hệ thống sản xuất và kinh tế xã hội trở thành một nhiệm vụ hết sức khó khăn đòi hỏi những công cụ và phương pháp đặc biệt. Mô hình hóa là một trong những phương pháp nhận thức chủ yếu, là một hình thức phản ánh hiện thực, bao gồm việc làm rõ hoặc tái hiện một số thuộc tính của vật thể, đối tượng và hiện tượng thực bằng cách sử dụng các đối tượng, quá trình, hiện tượng khác hoặc sử dụng mô tả trừu tượng dưới dạng một hình ảnh, kế hoạch, bản đồ, bộ phương trình, thuật toán và chương trình.

Theo nghĩa chung nhất, mô hình được hiểu là một mô tả logic (bằng lời nói) hoặc toán học về các thành phần và chức năng phản ánh các thuộc tính thiết yếu của đối tượng hoặc quá trình được mô hình hóa, thường được coi là hệ thống hoặc phần tử của một hệ thống từ một điểm nhất định. của chế độ xem. Mô hình được sử dụng như một hình ảnh có điều kiện được thiết kế để đơn giản hóa việc nghiên cứu đối tượng. Về nguyên tắc, không chỉ toán học (tượng trưng), mà còn mô hình vật liệu tuy nhiên, các mô hình vật liệu chỉ có giá trị trình diễn.

Có hai quan điểm về bản chất của mô hình:

* đây là nghiên cứu các đối tượng của tri thức trên các mô hình;

* Đây là việc xây dựng và nghiên cứu các mô hình của các đối tượng và hiện tượng trong cuộc sống thực, cũng như các đối tượng giả định (được xây dựng).

Các khả năng của mô hình hóa, nghĩa là việc chuyển các kết quả thu được trong quá trình xây dựng và nghiên cứu mô hình sang bản gốc, dựa trên thực tế là mô hình theo một nghĩa nào đó hiển thị (tái tạo, mô hình hóa, mô tả, bắt chước) một số đặc điểm của đối tượng mà nhà nghiên cứu quan tâm. Mô hình hóa như một hình thức phản ánh thực tế đang phổ biến và việc phân loại khá đầy đủ các loại mô hình có thể có là vô cùng khó khăn, nếu chỉ vì sự mơ hồ của khái niệm “mô hình”, vốn được sử dụng rộng rãi không chỉ trong khoa học và công nghệ, mà còn trong nghệ thuật và trong cuộc sống hàng ngày.

Từ "mô hình" bắt nguồn từ Từ la tinh"modulus" có nghĩa là "thước đo", "mẫu". Ý nghĩa ban đầu của nó gắn liền với nghệ thuật xây dựng và hầu hết Ngôn ngữ châu âu nó được sử dụng để biểu thị một hình ảnh hoặc nguyên mẫu, hoặc một thứ tương tự ở một khía cạnh nào đó đối với một thứ khác.

Trong số các hệ thống kinh tế - xã hội, nên tách riêng hệ thống sản xuất (PS), không giống như các hệ thống của các giai cấp khác, chứa đựng như là yếu tố quan trọng nhất một cách có ý thức. người diễn xuất, thực hiện các chức năng của quản lý (ra quyết định và kiểm soát chúng). Theo đó, các bộ phận khác nhau của doanh nghiệp, bản thân doanh nghiệp, tổ chức nghiên cứu và thiết kế, hiệp hội, ngành công nghiệp và trong một số trường hợp, nền kinh tế quốc dân nói chung, có thể được coi là PS.

Bản chất của sự giống nhau giữa đối tượng được mô hình hóa và mô hình khác nhau:

* vật lý - đối tượng và mô hình giống nhau hoặc tương tự Bản chất vật lý;

* cấu trúc - có sự tương đồng giữa cấu trúc của đối tượng và cấu trúc của mô hình; * chức năng - đối tượng và mô hình thực hiện các chức năng tương tự với tác động thích hợp;

* động - có sự tương ứng giữa các trạng thái thay đổi liên tục của đối tượng và mô hình;

* xác suất - có sự tương ứng giữa các quá trình xác suất trong đối tượng và mô hình;

* hình học - có sự tương ứng giữa các đặc điểm không gian của đối tượng và mô hình.

Mô hình hóa là một trong những cách phổ biến nhất để nghiên cứu các quá trình và hiện tượng. Mô hình hóa dựa trên nguyên tắc loại suy và cho phép bạn nghiên cứu một đối tượng trong những điều kiện nhất định và có tính đến quan điểm một chiều không thể tránh khỏi. Một đối tượng khó nghiên cứu không được nghiên cứu trực tiếp mà thông qua việc xem xét một đối tượng khác, tương tự và dễ tiếp cận hơn - một mô hình. Bằng các thuộc tính của mô hình, thông thường có thể phán đoán các thuộc tính của đối tượng đang nghiên cứu. Nhưng không phải về tất cả các thuộc tính, mà chỉ về những thuộc tính tương tự về cả mô hình và đối tượng, đồng thời có ý nghĩa quan trọng đối với nghiên cứu.

Các thuộc tính như vậy được gọi là bản chất. Có cần mô hình toán học của nền kinh tế không? Để được thuyết phục về điều này, chỉ cần trả lời câu hỏi: liệu có thể hoàn thành một dự án kỹ thuật mà không có kế hoạch hành động, tức là bản vẽ không? Tình hình tương tự cũng diễn ra trong nền kinh tế. Có phải chứng minh nhu cầu sử dụng kinh mô hình toán họcđể chấp nhận Tính quyết đoán trong quản lý trong lĩnh vực kinh tế?

Trong những điều kiện này, mô hình kinh tế-toán học hóa ra là phương tiện chính để nghiên cứu thực nghiệm nền kinh tế, vì nó đã các thuộc tính sau:

* bắt chước một quá trình kinh tế thực (hoặc hành vi của một đối tượng);

* có chi phí tương đối thấp;

* có thể được tái sử dụng;

* có tính đến các điều kiện khác nhau của đối tượng hoạt động.

Mô hình có thể và nên phản ánh cấu trúc bên trong của một đối tượng kinh tế theo các quan điểm đã cho (nhất định), và nếu nó chưa được biết, thì chỉ hành vi của nó, sử dụng nguyên tắc "Hộp đen".

Về cơ bản, bất kỳ mô hình nào cũng có thể được xây dựng theo ba cách:

* là kết quả của việc quan sát và nghiên cứu trực tiếp các hiện tượng của thực tế (phương pháp hiện tượng học);

* cô lập từ một mô hình tổng quát hơn (phương pháp suy diễn);

* khái quát về các mô hình cụ thể hơn ( cách quy nạp, tức là chứng minh bằng quy nạp).

Các mô hình, vô hạn trong sự đa dạng của chúng, có thể được phân loại theo nhiều tiêu chí khác nhau. Trước hết, tất cả các mô hình có thể được chia thành vật lý và mô tả. Và với những người đó, và với những người khác, chúng tôi liên tục đối phó. Cụ thể, mô hình mô tả bao gồm các mô hình trong đó đối tượng được mô hình hóa được mô tả bằng cách sử dụng từ ngữ, hình vẽ, các phụ thuộc toán học, v.v. Các mô hình đó bao gồm văn học, mỹ thuật và âm nhạc.

Trong quản lý các quá trình kinh tế, các mô hình kinh tế và toán học được sử dụng rộng rãi. Không có định nghĩa chính xác về mô hình toán học kinh tế trong tài liệu. Hãy lấy định nghĩa sau đây làm cơ sở. Mô hình toán học kinh tế là một mô tả toán học của một quá trình hoặc đối tượng kinh tế, được thực hiện để nghiên cứu hoặc quản lý chúng: một hồ sơ toán học về vấn đề kinh tế đang được giải quyết (do đó, các thuật ngữ và mô hình thường được sử dụng như từ đồng nghĩa).

Mô hình cũng có thể được phân loại theo các tiêu chí khác:

* Các mô hình mô tả trạng thái nhất thời của nền kinh tế được gọi là tĩnh. Các mô hình thể hiện sự phát triển của đối tượng được mô hình hóa được gọi là động.

* Các mô hình có thể được xây dựng không chỉ ở dạng công thức ( đại diện phân tích), mà còn ở dạng ví dụ số (biểu diễn số), dưới dạng bảng (biểu diễn ma trận), dưới dạng một loại đồ thị đặc biệt, biểu diễn mạng).

1.2 Khái niệm về một mô hình

Hiện tại, không thể gọi tên một lĩnh vực hoạt động của con người mà ở đó các phương pháp mô hình hóa sẽ không được sử dụng ở mức độ này hay mức độ khác. Trong khi đó, không có định nghĩa chung được chấp nhận về khái niệm mô hình. Theo ý kiến của chúng tôi, định nghĩa sau đây đáng được ưu tiên: một mô hình là một đối tượng thuộc bất kỳ bản chất nào được nhà nghiên cứu tạo ra nhằm thu được kiến thức mới về đối tượng ban đầu và chỉ phản ánh các thuộc tính cơ bản (theo quan điểm của nhà phát triển) của nguyên bản.

Phân tích nội dung của định nghĩa này, chúng ta có thể rút ra các kết luận sau:

1) bất kỳ mô hình nào cũng mang tính chủ quan, nó mang dấu ấn cá nhân của nhà nghiên cứu;

2) bất kỳ mô hình nào là đồng hình, tức là nó không phản ánh tất cả mọi thứ, mà chỉ những thuộc tính bản chất của đối tượng ban đầu;

3) Có thể tồn tại nhiều mô hình của cùng một đối tượng ban đầu, khác nhau về mục tiêu nghiên cứu và mức độ đầy đủ.

Mô hình được coi là phù hợp với đối tượng ban đầu nếu nó phản ánh tính quy luật của quá trình hoạt động của một hệ thống thực trong môi trường bên ngoài với mức độ gần đúng đủ ở mức độ hiểu biết về quá trình được mô hình hóa bởi nhà nghiên cứu.

Các mô hình toán học có thể được chia thành phân tích, thuật toán (mô phỏng) và kết hợp. Đối với mô hình phân tích, đặc trưng là các hệ phương trình đại số, vi phân, tích phân hoặc sai phân hữu hạn được sử dụng để mô tả các quá trình hoạt động của hệ thống. Mô hình phân tích có thể được khảo sát bằng các phương pháp sau:

a) phân tích, khi họ cố gắng đạt được nhìn chung phụ thuộc rõ ràng cho các đặc tính mong muốn;

b) dạng số, khi không thể giải phương trình ở dạng tổng quát, họ cố gắng đạt được kết quả số với dữ liệu ban đầu cụ thể;

c) định tính, khi mà không có nghiệm ở dạng tường minh, có thể tìm thấy một số tính chất của nghiệm (ví dụ, để ước tính độ ổn định của dung dịch). Trong mô hình thuật toán (mô phỏng), quá trình của hệ thống hoạt động theo thời gian được mô tả và các hiện tượng cơ bản tạo nên quá trình được mô phỏng, đồng thời duy trì cấu trúc và trình tự logic của chúng theo thời gian. Các mô hình mô phỏng cũng có thể mang tính xác định và thống kê.

Mục tiêu chung của việc lập mô hình trong quá trình ra quyết định đã được hình thành trước đó - đây là việc xác định (tính toán) các giá trị của chỉ số hiệu suất đã chọn cho các chiến lược khác nhau để tiến hành một hoạt động (hoặc các tùy chọn để thực hiện hệ thống đã thiết kế). Khi phát triển một mô hình cụ thể, mục đích của việc lập mô hình cần được tinh chỉnh có tính đến tiêu chí hiệu quả được sử dụng. Do đó, mục đích của mô hình hóa được xác định bởi cả mục đích của hoạt động đang nghiên cứu và bởi cách thức sử dụng kết quả nghiên cứu có kế hoạch.

Ví dụ, một tình huống vấn đề đòi hỏi một quyết định được xây dựng như sau: để tìm một phương án xây dựng mạng máy tính có chi phí tối thiểu trong khi đáp ứng các yêu cầu về hiệu suất và độ tin cậy. Trong trường hợp này, mục đích của mô hình hóa là để tìm các tham số mạng cung cấp giá trị nhỏ nhất của PE, đó là chi phí.

Vấn đề có thể được xây dựng theo cách khác: chọn một trong những đáng tin cậy nhất từ một số biến thể của cấu hình mạng máy tính. Ở đây, một trong các chỉ số độ tin cậy (thời gian trung bình giữa các lần hỏng hóc, xác suất hoạt động không hỏng hóc, v.v.) được chọn làm PE và mục đích của mô hình là đánh giá so sánh các tùy chọn mạng cho chỉ số này.

Các ví dụ được đưa ra cho phép chúng ta nhớ lại rằng việc lựa chọn một chỉ số hiệu quả tự nó chưa xác định "kiến trúc" của mô hình tương lai, vì ở giai đoạn này, khái niệm của nó chưa được hình thành, hoặc, như người ta nói, mô hình khái niệm của hệ thống đang nghiên cứu không được xác định.

II. Các khái niệm cơ bản về lý thuyết mô hình hóa các hệ thống và quy trình kinh tế

2.1 Cải thiện và phát triển hệ thống kinh tế

Mô hình hóa mô phỏng là phương pháp phổ biến và mạnh mẽ nhất để nghiên cứu và đánh giá hiệu quả của các hệ thống mà hành vi của chúng phụ thuộc vào tác động của các yếu tố ngẫu nhiên. Hệ thống như vậy bao gồm phi cơ, và quần thể động vật, và một doanh nghiệp hoạt động trong điều kiện quan hệ thị trường được điều tiết yếu kém.

Mô hình mô phỏng dựa trên một thí nghiệm thống kê (phương pháp Monte Carlo), thực tế là không thể thực hiện được nếu không sử dụng công nghệ máy tính. Do đó, bất kỳ mô hình mô phỏng nào cuối cùng cũng là một sản phẩm phần mềm ít nhiều phức tạp.

Tất nhiên, giống như bất kỳ chương trình nào khác, mô hình mô phỏng có thể được phát triển trên bất kỳ ngôn ngữ phổ quát lập trình, ngay cả trong hợp ngữ. Tuy nhiên, nhà phát triển phải đối mặt với các vấn đề sau trong trường hợp này:

* kiến thức không chỉ được yêu cầu về lĩnh vực chủ đề mà hệ thống đang nghiên cứu thuộc về, mà còn về ngôn ngữ lập trình, và ở mức độ khá cao;

* Việc phát triển các quy trình cụ thể để cung cấp một thử nghiệm thống kê (tạo ra các hiệu ứng ngẫu nhiên, lập kế hoạch thử nghiệm, xử lý kết quả) có thể tốn không ít thời gian và nỗ lực hơn so với việc phát triển chính mô hình hệ thống.

Và cuối cùng, một vấn đề nữa, có lẽ là quan trọng nhất. Trong nhiều vấn đề thực tế, không chỉ (và không quá nhiều) việc đánh giá định lượng hiệu quả của hệ thống được quan tâm, mà còn là hành vi của nó trong một tình huống nhất định. Đối với một quan sát như vậy, nhà nghiên cứu phải có "cửa sổ quan sát" thích hợp có thể đóng lại nếu cần, di chuyển đến nơi khác, thay đổi quy mô và hình thức của các đặc điểm quan sát, v.v., mà không cần đợi kết thúc thí nghiệm mô phỏng hiện tại. Mô hình mô phỏng trong trường hợp này đóng vai trò như một nguồn trả lời cho câu hỏi: "điều gì sẽ xảy ra nếu ...".

Việc triển khai các tính năng như vậy trong một ngôn ngữ lập trình phổ thông là một nhiệm vụ rất khó khăn. Hiện nay, có khá nhiều sản phẩm phần mềm cho phép mô hình hóa các quy trình. Các gói này bao gồm: Pilgrim, GPSS, Simplex và một số gói khác.

Đồng thời, hiện nay, thị trường công nghệ máy tính Nga có một sản phẩm có thể giải quyết những vấn đề này rất hiệu quả - gói MATLAB, chứa công cụ mô hình trực quan Simulink.

Simulink là một công cụ cho phép bạn nhanh chóng mô phỏng một hệ thống và nhận các chỉ số về hiệu quả mong đợi và so sánh chúng với nỗ lực cần thiết để đạt được chúng.

Có nhiều loại mô hình khác nhau: vật lý, tương tự, trực quan, v.v. Nơi đặc biệt trong số đó có các mô hình toán học, mà theo Viện sĩ A.A. Samarsky, "là thành tựu vĩ đại nhất của cuộc cách mạng khoa học và công nghệ của thế kỷ 20." Các mô hình toán học được chia thành hai nhóm: phân tích và thuật toán (đôi khi được gọi là mô phỏng).

Hiện tại, không thể gọi tên một lĩnh vực hoạt động của con người mà ở mức độ này hay cách khác, các phương pháp mô hình hóa sẽ không được sử dụng. Hoạt động kinh tế cũng không ngoại lệ. Tuy nhiên, trong lĩnh vực mô phỏng các quá trình kinh tế vẫn còn gặp một số khó khăn.

Theo chúng tôi, tình huống này được giải thích bởi những lý do sau.

1. Các quá trình kinh tế phần lớn diễn ra một cách tự phát, không kiểm soát được. Họ không cho phép mình thực hiện tốt những nỗ lực nhằm kiểm soát ý chí mạnh mẽ của các nhà lãnh đạo chính trị, nhà nước và kinh tế đối với các ngành riêng lẻ và nền kinh tế của đất nước nói chung. Vì lý do này, các hệ thống kinh tế rất khó để nghiên cứu và mô tả chính thức.

2. Các chuyên gia trong lĩnh vực kinh tế, theo quy định, không được đào tạo đầy đủ về toán học nói chung và về các vấn đề mô hình toán họcđặc biệt. Hầu hết họ không biết cách mô tả chính thức (chính thức hóa) các quá trình kinh tế quan sát được. Đến lượt nó, điều này không cho phép chúng ta xác định xem mô hình toán học này hay mô hình toán học kia có phù hợp với hệ thống kinh tế được xem xét hay không.

3. Các chuyên gia trong lĩnh vực mô hình toán học, không có một mô tả chính thức về quá trình kinh tế theo ý của họ, không thể tạo ra một mô hình toán học thích hợp cho nó.

Các mô hình toán học hiện có, thường được gọi là mô hình của các hệ thống kinh tế, có thể được chia thành ba nhóm.

Nhóm thứ nhất bao gồm các mô hình phản ánh khá chính xác bất kỳ mặt nào của một quá trình kinh tế nhất định xảy ra trong một hệ thống có quy mô tương đối nhỏ. Về mặt toán học, chúng là những mối quan hệ rất đơn giản giữa hai hoặc ba biến. Thông thường đây là các phương trình đại số bậc 2 hoặc bậc 3, trong trường hợp cực hạn là hệ phương trình đại số cần sử dụng phương pháp lặp để giải ( xấp xỉ liên tiếp). Họ tìm thấy ứng dụng trong thực tế, nhưng không được quan tâm từ quan điểm của các chuyên gia trong lĩnh vực mô hình toán học.

Nhóm thứ hai bao gồm các mô hình mô tả các quá trình thực tế xảy ra trong các hệ thống kinh tế có quy mô vừa và nhỏ, chịu sự tác động của các yếu tố ngẫu nhiên và bất định. Sự phát triển của các mô hình như vậy đòi hỏi phải đưa ra các giả định để giải quyết các yếu tố không chắc chắn. Ví dụ, yêu cầu xác định các phân phối của các biến ngẫu nhiên liên quan đến các biến đầu vào. Hoạt động nhân tạo này, ở một mức độ nhất định, làm nảy sinh nghi ngờ về độ tin cậy của kết quả mô phỏng. Tuy nhiên, không có cách nào khác là tạo ra một mô hình toán học.

Trong số các mô hình trong nhóm này Phổ biến nhấtđã nhận được các mô hình của cái gọi là hệ thống xếp hàng. Có hai loại mô hình này: phân tích và thuật toán. Các mô hình phân tích không tính đến hành động của các yếu tố ngẫu nhiên và do đó chỉ có thể được sử dụng làm mô hình xấp xỉ đầu tiên. Với sự trợ giúp của các mô hình thuật toán, quá trình đang nghiên cứu có thể được mô tả với bất kỳ mức độ chính xác nào ở mức độ hiểu biết của người tạo vấn đề.

Nhóm thứ ba bao gồm các mô hình hệ thống lớn và rất lớn (kinh tế vĩ mô): các doanh nghiệp và hiệp hội thương mại và công nghiệp lớn, các lĩnh vực của nền kinh tế quốc dân và nền kinh tế nói chung của đất nước. Tạo ra một mô hình toán học của một hệ thống kinh tế ở quy mô này là một nhiệm vụ phức tạp. vấn đề khoa học, điều này chỉ có thể được giải quyết bởi một cơ sở nghiên cứu lớn.

2.2 Các thành phần của mô hình mô phỏng

Mô hình số xử lý ba loại giá trị: dữ liệu ban đầu, giá trị tính toán của biến và giá trị tham số. Trên trang tính Excel, các mảng có các giá trị này chiếm các khu vực biệt lập.

Dữ liệu thực ban đầu, mẫu hoặc chuỗi số, thu được bằng cách quan sát trực tiếp tại hiện trường hoặc trong các thí nghiệm. Trong khuôn khổ của thủ tục mô hình hóa, chúng không thay đổi (rõ ràng là, nếu cần, bạn có thể bổ sung hoặc giảm bớt các bộ giá trị) và đóng một vai trò kép. Một số trong số chúng (các biến môi trường độc lập, X) làm cơ sở để tính toán các biến mô hình; thông thường, đó là các đặc điểm của các yếu tố tự nhiên (thời gian, chu kỳ quang, nhiệt độ, lượng thức ăn phong phú, liều lượng chất độc hại, khối lượng chất ô nhiễm thải ra, v.v.). Phần khác của dữ liệu (các biến phụ thuộc của đối tượng, Y) là đặc tính định lượng của trạng thái, phản ứng hoặc hành vi của đối tượng nghiên cứu, được thu thập trong những điều kiện nhất định, dưới ảnh hưởng của các yếu tố môi trường đã đăng ký. Theo nghĩa sinh học, nhóm ý nghĩa thứ nhất độc lập với ý nghĩa thứ hai; ngược lại, các biến đối tượng phụ thuộc vào các biến môi trường. Dữ liệu được nhập vào trang tính Excel từ bàn phím hoặc từ tệp ở chế độ bảng tính bình thường.

Dữ liệu tính toán mô hình tái tạo trạng thái có thể hình dung về mặt lý thuyết của đối tượng, được xác định bởi trạng thái trước đó, mức độ của các yếu tố môi trường được quan sát và được đặc trưng bởi các thông số chính của quá trình đang nghiên cứu. Trong trường hợp thông thường, khi tính toán các giá trị mô hình (Y M i) cho mỗi bước thời gian (i), các tham số (A), các đặc điểm của trạng thái trước đó (Y M i -1) và mức hiện tại của các yếu tố môi trường (X i) được sử dụng:

Y M i = f (A, Y M i-1, X i, i),

f () - dạng được chấp nhận của tỷ lệ các tham số và biến môi trường, loại mô hình,

i = 1, 2, ... T hoặc i = 1, 2, ... n.

Tính toán các đặc trưng của hệ thống bằng cách sử dụng công thức mô hình cho từng bước thời gian (cho mỗi trạng thái) giúp tạo ra một mảng các biến mô hình rõ ràng (Y M), chính xác sẽ lặp lại cấu trúc của mảng các biến phụ thuộc thực (Y) , cần thiết cho việc điều chỉnh các thông số mô hình tiếp theo. Các công thức để tính toán các biến mô hình được nhập vào các ô của trang tính Excel theo cách thủ công (xem phần Kỹ thuật Hữu ích).

Các tham số mô hình (A) tạo thành nhóm giá trị thứ ba. Tất cả các tham số có thể được biểu diễn dưới dạng một tập hợp:

A = (a 1, a 2,…, a j,…, a m),

trong đó j - số tham số,

m? Tổng số thông số,

và được đặt trong một khối riêng biệt. Rõ ràng là số lượng các tham số được xác định bởi cấu trúc của các công thức mô hình được thông qua.

Chiếm một vị trí riêng biệt trên trang tính Excel, chúng đóng vai trò quan trọng nhất trong việc lập mô hình. Các tham số nhằm đặc trưng cho bản chất, cơ chế thực hiện của các hiện tượng quan sát được. Các thông số phải có ý nghĩa sinh học (vật lý). Đối với một số tác vụ, cần phải so sánh các tham số được tính toán cho các mảng dữ liệu khác nhau. Điều này có nghĩa là đôi khi chúng phải đi kèm với các sai số thống kê của riêng chúng.

Mối quan hệ giữa các thành phần của hệ thống mô phỏng tạo thành một thể thống nhất chức năng tập trung vào việc đạt được mục đích thông thường- ước lượng các tham số của mô hình (Hình 2.6, Bảng 2.10). Trong việc thực hiện các chức năng riêng lẻ, được biểu thị bằng các mũi tên, một số yếu tố được tham gia đồng thời. Để không làm lộn xộn bức tranh, sơ đồ không phản ánh các khối biểu diễn đồ họa và ngẫu nhiên. Hệ thống mô phỏng được thiết kế để phục vụ bất kỳ thay đổi nào trong thiết kế của mô hình mà nhà nghiên cứu có thể thực hiện nếu cần thiết. Các cấu trúc cơ bản của hệ thống mô phỏng, cũng như các cách có thể để phân rã và tích hợp chúng, được trình bày trong phần Khung của hệ thống mô phỏng.

mô phỏng mô phỏng chuỗi kinh tế

III. Các nguyên tắc cơ bản về mô phỏng

3.1 Mô hình mô phỏng và các tính năng của nó

Mô hình mô phỏng là một loại mô hình tương tự được thực hiện bằng cách sử dụng một bộ công cụ toán học mô phỏng đặc biệt chương trình máy tính và các công nghệ lập trình cho phép, bằng các quy trình tương tự, tiến hành nghiên cứu có mục tiêu về cấu trúc và chức năng của một quy trình phức tạp thực sự trong bộ nhớ máy tính ở chế độ "mô phỏng", để tối ưu hóa một số tham số của nó.

Mô hình mô phỏng là một mô hình kinh tế và toán học, việc nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp thực nghiệm. Thử nghiệm bao gồm việc quan sát các kết quả tính toán cho các giá trị nhất định khác nhau của các biến ngoại sinh được giới thiệu. Mô hình mô phỏng là một mô hình động do thực tế là nó chứa một tham số như thời gian. Mô hình mô phỏng còn được gọi là một gói phần mềm đặc biệt cho phép bạn mô phỏng hoạt động của bất kỳ đối tượng phức tạp nào. Sự xuất hiện của mô hình mô phỏng gắn liền với "làn sóng mới" trong mô hình kinh tế học chuyên đề. Các vấn đề của khoa học kinh tế và thực tiễn trong lĩnh vực quản lý và giáo dục kinh tế, một mặt, và sự phát triển của hiệu suất máy tính, mặt khác, gây ra mong muốn mở rộng phạm vi của các phương pháp kinh tế và toán học "cổ điển". Có một số thất vọng về khả năng của các mô hình quy chuẩn, cân bằng, tối ưu hóa và mô hình lý thuyết trò chơi, mà thoạt đầu, điều này đáng được thu hút bởi thực tế là chúng đưa ra một bầu không khí rõ ràng và khách quan về mặt lôgic vào nhiều vấn đề của quản lý kinh tế, và cũng dẫn đến sự “hợp lý ”(Cân bằng, tối ưu, giải pháp thỏa hiệp). Không phải lúc nào cũng có thể hiểu được đầy đủ các mục tiêu tiên nghiệm và thậm chí hơn thế nữa, chính thức hóa tiêu chí tối ưu và (hoặc) các hạn chế đối với các giải pháp khả thi. Do đó, nhiều nỗ lực vẫn áp dụng các phương pháp như vậy bắt đầu dẫn đến các giải pháp không thể chấp nhận được (mặc dù tối ưu). Khắc phục những khó khăn nảy sinh đã đi theo con đường từ bỏ việc chính thức hóa hoàn toàn (như được thực hiện trong các mô hình quy phạm) các thủ tục ra quyết định kinh tế - xã hội. Bắt đầu ưu tiên sự tổng hợp hợp lý giữa khả năng trí tuệ của một chuyên gia và sức mạnh thông tin của máy tính, vốn thường được thực hiện trong các hệ thống tương tác. Một xu hướng theo hướng này là chuyển đổi sang các mô hình người-máy đa tiêu chí “bán chuẩn”, xu hướng thứ hai là chuyển trọng tâm từ các mô hình mô tả theo định hướng sơ đồ “điều kiện-quyết định” sang các mô hình mô tả trả lời câu hỏi “ điều gì sẽ xảy ra, nếu ... ”.

Mô hình mô phỏng thường được sử dụng trong trường hợp sự phụ thuộc giữa các phần tử của hệ thống được mô phỏng quá phức tạp và không chắc chắn đến mức chúng không thể được mô tả chính thức bằng ngôn ngữ của toán học hiện đại, tức là sử dụng các mô hình phân tích. Do đó, các nhà nghiên cứu các hệ thống phức tạp buộc phải sử dụng mô hình mô phỏng khi nó hoàn toàn là Phương pháp phân tích hoặc không áp dụng hoặc không được chấp nhận (do sự phức tạp của các mô hình tương ứng).

Trong mô hình hóa mô phỏng, các quá trình động của hệ thống ban đầu được thay thế bằng các quá trình được bắt chước bởi thuật toán mô hình hóa trong mô hình trừu tượng, nhưng với cùng tỷ lệ thời lượng, trình tự logic và thời gian như trong hệ thống thực. Do đó, phương pháp mô phỏng có thể được gọi là thuật toán hoặc hoạt động. Nhân tiện, một cái tên như vậy sẽ thành công hơn, vì bắt chước (dịch từ tiếng Latinh - bắt chước) là sự tái tạo một thứ gì đó bằng phương tiện nhân tạo, tức là mô hình hóa. Về vấn đề này, cái tên được sử dụng rộng rãi hiện nay "mô hình hóa mô phỏng" là một cái tên có tính nguyên lý. Trong quá trình mô phỏng hoạt động của hệ thống đang nghiên cứu, như trong thí nghiệm với bản gốc, các sự kiện và trạng thái nhất định được ghi lại, theo đó các đặc điểm cần thiết về chất lượng hoạt động của hệ thống đang nghiên cứu sẽ được tính toán. Đối với các hệ thống, ví dụ, dịch vụ thông tin và máy tính, các đặc tính động như vậy có thể được định nghĩa là:

* hiệu suất của các thiết bị xử lý dữ liệu;

* độ dài của hàng đợi dịch vụ;

* thời gian chờ đợi dịch vụ trong hàng đợi;

* số lượng ứng dụng đã rời khỏi hệ thống mà không có dịch vụ.

Trong mô hình mô phỏng, các quy trình ở bất kỳ mức độ phức tạp nào cũng có thể được tái tạo nếu mô tả của chúng được đưa ra dưới bất kỳ hình thức nào: công thức, bảng, đồ thị hoặc thậm chí bằng lời nói. Đặc điểm chính của các mô hình mô phỏng là quá trình đang nghiên cứu, như nó đã từng, được “sao chép” vào máy tính, do đó, các mô hình mô phỏng, không giống như các mô hình phân tích, cho phép:

* Tính đến trong các mô hình một số lượng lớn các yếu tố mà không có các giả định và đơn giản hóa tổng thể (và do đó, tăng tính đầy đủ của mô hình đối với hệ thống đang nghiên cứu);

* Chỉ cần tính đến yếu tố không chắc chắn trong mô hình, gây ra bởi tính chất ngẫu nhiên của nhiều biến mô hình;

Tất cả điều này cho phép chúng tôi rút ra một kết luận tự nhiên rằng các mô hình mô phỏng có thể được tạo ra cho một loại đối tượng và quy trình rộng hơn.

3.2 Bản chất của mô phỏng

Bản chất của mô hình mô phỏng là thử nghiệm có mục đích với mô hình mô phỏng bằng cách "chơi" trên đó các tùy chọn khác nhau cho hoạt động của hệ thống với phân tích kinh tế tương ứng của chúng. Chúng tôi lưu ý ngay rằng kết quả của các thí nghiệm đó và các phân tích kinh tế tương ứng nên được trình bày dưới dạng bảng, biểu đồ, hình ảnh, v.v., giúp đơn giản hóa quá trình ra quyết định dựa trên kết quả mô phỏng.

Đã liệt kê ở trên một số ưu điểm của mô hình mô phỏng và mô hình mô phỏng, chúng tôi cũng lưu ý những nhược điểm của chúng, cần phải ghi nhớ khi công dụng thực tế mô hình hóa mô phỏng. Nó:

* việc thiếu các nguyên tắc có cấu trúc tốt để xây dựng các mô hình mô phỏng, đòi hỏi phải nghiên cứu kỹ từng trường hợp cụ thể của việc xây dựng nó;

* khó khăn về phương pháp luận của việc tìm kiếm giải pháp tối ưu;

* Yêu cầu tăng lên đối với tốc độ của máy tính mà trên đó các mô hình mô phỏng được thực hiện;

* khó khăn liên quan đến việc thu thập và chuẩn bị các số liệu thống kê đại diện;

* tính độc đáo của các mô hình mô phỏng, không cho phép sử dụng các mô hình làm sẵn sản phẩm phần mềm;

* mức độ phức tạp của việc phân tích và hiểu các kết quả thu được do thử nghiệm tính toán;

* tiêu tốn khá nhiều thời gian và tiền bạc, đặc biệt là khi tìm kiếm quỹ đạo tối ưu cho hành vi của hệ thống đang nghiên cứu.

Số lượng và thực chất của những thiếu sót này là rất ấn tượng. Tuy nhiên, với sự quan tâm lớn của giới khoa học đối với các phương pháp này và sự phát triển cực kỳ chuyên sâu của chúng trong những năm trước, chúng ta có thể tự tin giả định rằng nhiều nhược điểm trên của mô hình mô phỏng có thể được loại bỏ cả về mặt khái niệm và ứng dụng.

Mô hình hóa mô phỏng của một quá trình được kiểm soát hoặc đối tượng được kiểm soát là một công nghệ thông tin cấp cao cung cấp hai loại hành động được thực hiện bằng máy tính:

1) làm việc trên việc tạo ra hoặc sửa đổi một mô hình mô phỏng;

2) hoạt động của mô hình mô phỏng và giải thích kết quả.

Mô hình mô phỏng các quá trình kinh tế thường được áp dụng trong hai trường hợp:

* Để quản lý một quá trình kinh doanh phức tạp, khi mô hình mô phỏng của một đối tượng kinh tế được quản lý được sử dụng như một công cụ trong đường nét của một hệ thống quản lý thích ứng được tạo ra trên nền tảng công nghệ thông tin;

* khi tiến hành các thí nghiệm với các mô hình rời rạc-liên tục của các đối tượng kinh tế phức tạp để thu thập và theo dõi động thái của chúng trong tình huống khẩn cấpđi kèm với rủi ro, mô hình hóa quy mô đầy đủ là điều không mong muốn hoặc không thể thực hiện được.

Có thể nêu ra các nhiệm vụ điển hình sau đây được giải quyết bằng các công cụ mô hình hóa mô phỏng trong quản lý các đối tượng kinh tế:

* mô hình hóa các quy trình hậu cần để xác định các thông số thời gian và chi phí;

* quản lý quá trình thực hiện một dự án đầu tư ở các giai đoạn khác nhau của vòng đời tính đến các rủi ro có thể xảy ra và các chiến thuật phân bổ vốn;

* phân tích các quy trình bù trừ trong hoạt động của một mạng lưới các tổ chức tín dụng (bao gồm cả việc áp dụng các quy trình bù trừ lẫn nhau trong điều kiện của Nga hệ thống ngân hàng);

* Dự báo kết quả tài chính của doanh nghiệp trong một khoảng thời gian cụ thể (với phân tích động thái của số dư trên các tài khoản);

* tái cấu trúc hoạt động kinh doanh của một doanh nghiệp phá sản (thay đổi cấu trúc và nguồn lực của một doanh nghiệp phá sản, sau đó, sử dụng mô hình mô phỏng, bạn có thể đưa ra dự báo về kết quả tài chính chính và đưa ra các khuyến nghị về tính khả thi của một hoặc một phương án khác để tái thiết, đầu tư hoặc cho vay hoạt động sản xuất);

Hệ thống mô phỏng cung cấp việc tạo ra các mô hình để giải quyết các nhiệm vụ trên phải có các đặc tính sau:

* khả năng sử dụng các chương trình mô phỏng kết hợp với các mô hình và phương pháp kinh tế, toán học đặc biệt dựa trên lý thuyết quản lý;

* các phương pháp công cụ để tiến hành phân tích cấu trúc của một quá trình kinh tế phức tạp;

* khả năng mô hình hóa các quy trình và dòng chảy vật chất, tiền tệ và thông tin trong một mô hình duy nhất, nói chung, thời gian mô hình;

* khả năng giới thiệu một phương thức tinh chỉnh liên tục khi thu thập dữ liệu đầu ra (các chỉ số tài chính chính, đặc điểm thời gian và không gian, thông số rủi ro, v.v.) và tiến hành một thử nghiệm khắc nghiệt.

Nhiều hệ thống kinh tế về cơ bản là hệ thống xếp hàng (QS), tức là các hệ thống trong đó, một mặt, có các yêu cầu về hiệu suất của bất kỳ dịch vụ nào và mặt khác, các yêu cầu này được đáp ứng.

IV. Phần thực hành

4.1 Tuyên bố về vấn đề

Điều tra động thái của một chỉ số kinh tế dựa trên việc phân tích chuỗi thời gian một chiều.

Nhu cầu Y (t) (triệu rúp) đối với nguồn tín dụng của công ty tài chính đã được ghi nhận trong chín tuần liên tiếp. Chuỗi thời gian Y (t) của chỉ số này được cho trong bảng.

Yêu cầu:

1. Kiểm tra các quan sát bất thường.

2. Xây dựng mô hình tuyến tính Y (t) = a 0 + a 1 t, các tham số được ước tính bởi LSM (Y (t)) - các giá trị được tính toán, mô phỏng của chuỗi thời gian).

3. Đánh giá tính đầy đủ của các mô hình đã xây dựng bằng cách sử dụng các đặc tính độc lập của thành phần dư, tính ngẫu nhiên và tính tương ứng luật bình thường phân phối (khi sử dụng tiêu chí R / S, lấy các ranh giới lập bảng từ 2,7-3,7).

4. Đánh giá độ chính xác của các mô hình dựa trên việc sử dụng sai số xấp xỉ tương đối trung bình.

5. Dựa trên hai mô hình đã xây dựng, thực hiện dự báo nhu cầu trong hai tuần tới (tính khoảng tin cậy của dự báo ở mức tin cậy p = 70%)

6. Trình bày các giá trị thực của chỉ tiêu, kết quả mô hình hóa và dự báo bằng đồ thị.

4.2 Giải quyết vấn đề

một). Sự hiện diện của các quan sát dị thường dẫn đến sai lệch kết quả mô phỏng, do đó cần đảm bảo rằng không có dữ liệu dị thường nào. Để làm điều này, chúng tôi sử dụng phương pháp Irwin và tìm số đặc trưng () (bảng 4.1).

Các giá trị được tính toán được so sánh với các giá trị dạng bảng của tiêu chí Irwin và nếu chúng lớn hơn các giá trị dạng bảng, thì giá trị tương ứng của mức chuỗi được coi là bất thường.

Phụ lục 1 (Bảng 4.1)

Tất cả các giá trị thu được được so sánh với các giá trị dạng bảng, không vượt quá chúng, nghĩa là không có quan sát bất thường.

2) Xây dựng mô hình tuyến tính, các tham số được ước tính bằng bình phương nhỏ nhất (- các giá trị được tính toán, mô phỏng của chuỗi thời gian).

Để làm điều này, chúng tôi sử dụng Phân tích dữ liệu trong Excel.

Phụ lục 1 ((Hình 4.2). Hình 4.1)

Kết quả của phân tích hồi quy có trong bảng

Phụ lục 1 (bảng 4.2 và 4.3.)

Trong cột thứ hai của Bảng. 4.3 chứa các hệ số của phương trình hồi quy a 0 và 1, trong cột thứ ba - các sai số tiêu chuẩn của các hệ số của phương trình hồi quy và trong thống kê thứ tư - t - được sử dụng để kiểm tra mức độ ý nghĩa của các hệ số của phương trình hồi quy .

Phương trình hồi quy của sự phụ thuộc (nhu cầu về nguồn tín dụng) vào (thời gian) có dạng.

Phụ lục 1 (Hình 4.5)

3) Đánh giá mức độ đầy đủ của các mô hình đã xây dựng.

3.1. Hãy kiểm tra tính độc lập (thiếu tự tương quan) bằng cách sử dụng tiêu chí d Durbin-Watson theo công thức:

Phụ lục 1 (Bảng 4.4)

Tại vì giá trị được tính toán d nằm trong khoảng từ 0 đến d 1, tức là trong phạm vi từ 0 đến 1,08, khi đó thuộc tính độc lập không được thỏa mãn, các mức của một loạt các phần dư chứa tự tương quan. Do đó, mô hình bị thiếu sót ở tiêu chí này.

3.2. Chúng tôi sẽ kiểm tra tính ngẫu nhiên của các mức độ của một loạt các dư lượng dựa trên tiêu chí của các bước ngoặt. P>

Số bước ngoặt là 6.

Phụ lục 1 (hình.4.5)

Bất đẳng thức thỏa mãn (6> 2). Do đó, thuộc tính ngẫu nhiên được thỏa mãn. Mô hình phù hợp với tiêu chí này.

3.3. Sự tương ứng của một số phần dư với luật phân phối chuẩn được xác định bằng cách sử dụng tiêu chí RS:

Mức tối đa của một số dư lượng,

Mức tối thiểu của một loạt các dư lượng,

độ lệch chuẩn,

Giá trị được tính toán nằm trong khoảng (2,7-3,7), do đó, thuộc tính chuẩn phân phối được đáp ứng. Mô hình phù hợp với tiêu chí này.

3.4. Kiểm tra xem kỳ vọng toán học của các mức của một loạt các dư lượng có bằng 0 hay không.

Do đó, trong trường hợp của chúng ta, giả thuyết về sự bằng nhau của kỳ vọng toán học của các giá trị của chuỗi số dư bằng 0 được thực hiện.

Bảng 4.3 tóm tắt các phân tích về một số dư lượng.

Phụ lục 1 (Bảng 4.6)

4) Ước tính độ chính xác của mô hình dựa trên việc sử dụng sai số xấp xỉ tương đối trung bình.

Để đánh giá độ chính xác của mô hình kết quả, chúng tôi sẽ sử dụng chỉ báo của sai số xấp xỉ tương đối, được tính theo công thức:

Tính toán sai số xấp xỉ tương đối

Phụ lục 1 (Bảng 4.7)

Nếu sai số tính theo công thức không vượt quá 15% thì độ chính xác của mô hình được coi là chấp nhận được.

5) Theo mô hình đã xây dựng, thực hiện dự báo nhu cầu trong hai tuần tới (tính khoảng tin cậy của dự báo ở mức độ tin cậy p = 70%).

Hãy sử dụng hàm STUDRASP trong Excel.

Phụ lục 1 (Bảng 4.8)

Để xây dựng dự báo khoảng thời gian, chúng tôi tính toán khoảng tin cậy. Do đó, chúng tôi lấy giá trị của mức ý nghĩa, mức độ tự tin bằng 70% và tiêu chí của Học sinh bằng 1,12.

Độ rộng của khoảng tin cậy được tính theo công thức:

(tìm từ bảng 4.1)

Chúng tôi tính toán ranh giới trên và giới hạn dưới của dự báo (Bảng 4.11).

Phụ lục 1 (Bảng 4.9)

6) Trình bày các giá trị thực của chỉ tiêu, kết quả mô hình hóa và dự báo bằng đồ thị.

Hãy biến đổi biểu đồ lựa chọn, bổ sung nó với dữ liệu dự báo.

Phụ lục 1 (Bảng 4.10)

Sự kết luận

Mô hình kinh tế được định nghĩa là một hệ thống các hiện tượng kinh tế có liên quan với nhau được thể hiện trong đặc điểm định lượng và được biểu diễn trong hệ phương trình, tức là là một hệ thống mô tả toán học chính thức hóa. Để nghiên cứu có mục đích các hiện tượng và quá trình kinh tế và xây dựng các kết luận kinh tế - cả lý thuyết và thực tiễn, nên sử dụng phương pháp mô hình toán học. Mối quan tâm đặc biệt được thể hiện trong các phương pháp và công cụ của mô hình hóa mô phỏng, gắn liền với việc cải tiến công nghệ thông tin được sử dụng trong các hệ thống mô phỏng: sự phát triển của vỏ đồ họa để xây dựng mô hình và giải thích kết quả đầu ra của mô hình hóa, việc sử dụng các công cụ đa phương tiện, Internet giải pháp,… Trong phân tích kinh tế, mô phỏng mô phỏng là công cụ linh hoạt nhất trong hoạch định tài chính, chiến lược, lập kế hoạch kinh doanh, quản lý và thiết kế sản xuất. Mô hình toán học của các hệ thống kinh tế Tính chất quan trọng nhất của mô hình toán học là tính phổ quát của nó. Phương pháp này cho phép, ở các giai đoạn thiết kế và phát triển một hệ thống kinh tế, hình thành các phiên bản khác nhau của mô hình của nó, tiến hành nhiều thử nghiệm với các biến thể thu được của mô hình để xác định (dựa trên các tiêu chí cụ thể cho hoạt động của hệ thống ) những thông số hệ thống đã tạo cần thiết để đảm bảo hiệu quả và độ tin cậy của nó. Điều này không yêu cầu mua hoặc sản xuất bất kỳ thiết bị hoặc phần cứng nào để thực hiện phép tính tiếp theo: bạn chỉ cần thay đổi các giá trị số của các tham số, điều kiện ban đầu và các phương thức hoạt động của các hệ thống kinh tế phức hợp đã được nghiên cứu.

Về mặt phương pháp, mô hình toán học bao gồm ba loại chính: mô hình phân tích, mô phỏng và mô hình kết hợp (phân tích-mô phỏng). Một giải pháp phân tích, nếu có thể, sẽ cho một bức tranh minh họa và đầy đủ hơn, giúp có thể thu được sự phụ thuộc của kết quả mô phỏng vào tập dữ liệu ban đầu. Trong tình huống này, người ta nên chuyển sang sử dụng các mô hình mô phỏng. Về nguyên tắc, mô hình mô phỏng cho phép bạn tái tạo toàn bộ quá trình vận hành của hệ thống kinh tế với việc bảo toàn cấu trúc logic, mối liên hệ giữa các hiện tượng và trình tự của dòng chảy của chúng theo thời gian. Mô hình hóa mô phỏng có thể tính đến một số lượng lớn các chi tiết thực về hoạt động của đối tượng mô phỏng và không thể thiếu ở giai đoạn cuối cùng của việc tạo ra một hệ thống, khi tất cả các vấn đề chiến lược đã được giải quyết. Có thể lưu ý rằng mô hình mô phỏng được thiết kế để giải quyết các vấn đề về tính toán các đặc tính của hệ thống. Số lượng các phương án được đánh giá nên tương đối nhỏ, vì việc thực hiện mô phỏng cho mỗi phương án để xây dựng một hệ thống kinh tế đòi hỏi nguồn tài nguyên tính toán đáng kể. Thực tế là đặc điểm cơ bản của mô hình mô phỏng là để thu được các kết quả có ý nghĩa, cần phải sử dụng các phương pháp thống kê. Cách tiếp cận này yêu cầu lặp đi lặp lại quá trình mô phỏng với các giá trị thay đổi của các yếu tố ngẫu nhiên, tiếp theo là tính trung bình thống kê (xử lý) kết quả của các phép tính đơn lẻ riêng lẻ. Đăng kí phương pháp thống kê, điều không thể tránh khỏi trong mô hình mô phỏng, đòi hỏi nhiều thời gian máy tính và tài nguyên tính toán.

Một nhược điểm khác của phương pháp mô hình hóa mô phỏng là thực tế là để tạo ra các mô hình đủ ý nghĩa của hệ thống kinh tế (và ở các giai đoạn tạo hệ thống kinh tế khi sử dụng mô hình mô phỏng, cần có các mô hình rất chi tiết và có ý nghĩa), cần có những nỗ lực lập trình và khái niệm đáng kể. được yêu cầu. Mô hình kết hợp cho phép bạn kết hợp các ưu điểm của mô hình phân tích và mô phỏng. Để tăng độ tin cậy của kết quả, nên sử dụng phương pháp kết hợp dựa trên sự kết hợp của các phương pháp mô hình phân tích và mô phỏng. Trong trường hợp này, các phương pháp phân tích cần được áp dụng ở các giai đoạn phân tích các đặc tính và tổng hợp hệ thống tối ưu. Do đó, theo quan điểm của chúng tôi, cần có một hệ thống đào tạo toàn diện cho sinh viên về các phương tiện và phương pháp của cả mô hình phân tích và mô phỏng. Tổ chức lớp học thực hành Sinh viên học cách giải các bài toán tối ưu hóa rút gọn thành các bài toán lập trình tuyến tính. Sự lựa chọn của phương pháp mô hình hóa này là do sự đơn giản và rõ ràng của cả công thức có ý nghĩa của các vấn đề liên quan và phương pháp giải quyết chúng. Trong quá trình thực hiện các công việc trong phòng thí nghiệm, sinh viên giải quyết các công việc điển hình sau: nhiệm vụ vận chuyển; nhiệm vụ phân bổ các nguồn lực của doanh nghiệp; nhiệm vụ đặt thiết bị, v.v. 2) Nghiên cứu cơ bản về mô hình mô phỏng sản xuất và hệ thống sản xuất xếp hàng trong môi trường GPSS World (General Purpose System Simulation World). Các vấn đề về phương pháp luận và thực tiễn của việc tạo và sử dụng các mô hình mô phỏng trong phân tích và thiết kế các hệ thống kinh tế phức tạp và ra quyết định trong việc thực hiện các hoạt động thương mại và tiếp thị được xem xét. Nghiên cứu cách thức mô tả và hình thức hóa hệ thống mô phỏng, các giai đoạn và công nghệ xây dựng và sử dụng mô hình mô phỏng, tổ chức các nghiên cứu thực nghiệm có mục tiêu trên mô hình mô phỏng.

Danh sách tài liệu đã sử dụng

Chính

1. Akulich I.L. Lập trình toán học trong các ví dụ và nhiệm vụ. - M.: Trung học, 1986

2. Vlasov M.P., Shimko P.D. Mô hình hóa các quá trình kinh tế. - Rostov-on-Don, Phoenix - 2005 (sách giáo khoa điện tử)

3. Yavorsky V.V., Amirov A.Zh. Hệ thống thông tin và tin học kinh tế ( xưởng thí nghiệm) - Astana, Tome, 2008

4. Simonovich S.V. Khoa học máy tính, Peter, 2003

5. Vorobyov N.N. Lý thuyết trò chơi dành cho các nhà kinh tế - điều khiển học. - M.: Nauka, 1985 (sách giáo khoa điện tử)

6. Alesinskaya T.V. Các phương pháp và mô hình kinh tế - toán học. - Tagan Rog, 2002 (sách giáo khoa điện tử)

7. Gershgorn A.S. Lập trình toán học và ứng dụng của nó trong tính toán kinh tế. -M. Kinh tế học, 1968

Ngoài ra

1. Darbinyan M.M. Hàng hóa dự trữ trong thương mại và sự tối ưu hóa của chúng. - M. Kinh tế học, 1978

2. Johnston D.Zh. Các phương pháp kinh tế. - M.: Tài chính và thống kê, 1960

3. Epishin Yu.G. Các phương pháp kinh tế-toán học và kế hoạch hợp tác tiêu dùng. - M.: Kinh tế, 1975

4. Zhitnikov S.A., Birzhanova Z.N., Ashirbekova B.M. Mô hình và phương pháp toán kinh tế: SGK. - Karaganda, nhà xuất bản KEU, 1998

5. Zamkov O.O., Tolstopyatenko A.V., Cheremnykh Yu.N. Các phương pháp toán học trong kinh tế. - M.: DIS, 1997

6. Ivanilov Yu.P., Lotov A.V. Các phương pháp toán học trong kinh tế. - M.: Nauka, 1979

7. Kalinina V.N., Pankin A.V. Thống kê toán học. M.: 1998

8. Kolemaev V.A. kinh tế toán học. M., 1998

9. Kremer N.Sh., Putko B.A., Trishin I.M., Fridman M.N. Nghiên cứu hoạt động trong kinh tế. Sách giáo khoa - M .: Ngân hàng và sàn giao dịch, UNITI, 1997

10. Spirin A.A., Fomin G.P. Các phương pháp và mô hình kinh tế - toán học trong thương mại. - M.: Kinh tế, 1998

Phần đính kèm 1

Bảng 4.1

Bảng 4.2

Tài liệu tương tự

Mô hình kinh tế lượng của chi phí căn hộ ở khu vực Moscow. Nghiên cứu động lực của một chỉ số kinh tế dựa trên việc phân tích chuỗi thời gian một chiều. Các tham số hồi quy theo cặp tuyến tính. Đánh giá mức độ đầy đủ của mô hình, việc thực hiện dự báo.

thử nghiệm, thêm 09/07/2011

Mô hình kinh tế lượng của chi phí căn hộ ở khu vực Moscow. Ma trận hệ số tương quan ghép đôi. Tính toán các tham số của hồi quy cặp tuyến tính. Nghiên cứu động lực của một chỉ số kinh tế dựa trên việc phân tích chuỗi thời gian một chiều.

kiểm tra, bổ sung 19/01/2011

Nghiên cứu khái niệm về mô hình mô phỏng. Mô hình mô phỏng chuỗi thời gian. Phân tích các chỉ tiêu về động thái phát triển của các quá trình kinh tế. Mức độ bất thường của loạt bài. Tự tương quan và độ trễ thời gian. Đánh giá mức độ đầy đủ và chính xác của các mô hình xu hướng.

hạn giấy, bổ sung 26/12/2014

Nghiên cứu và thực hành các kỹ năng mô hình toán học của các quá trình ngẫu nhiên; nghiên cứu mô hình thực tế và các hệ thống sử dụng hai loại mô hình: phân tích và mô phỏng. Các phương pháp phân tích chính: phân tán, tương quan, hồi quy.

hạn giấy, bổ sung 19/01/2016

Thực chất và nội dung của phương pháp mô hình hóa, khái niệm mô hình. Ứng dụng các phương pháp toán học để dự báo và phân tích các hiện tượng kinh tế, tạo ra các mô hình lý thuyết. Các tính năng chính đặc trưng cho việc xây dựng mô hình toán kinh tế.

kiểm soát công việc, thêm 02/02/2013

Sự phân chia mô hình thành hai lớp chính - vật chất và lý tưởng. Hai cấp độ cơ bản của các quá trình kinh tế trong mọi hệ thống kinh tế. Các mô hình toán học lý tưởng trong kinh tế học, ứng dụng các phương pháp tối ưu hóa và mô phỏng.

tóm tắt, bổ sung 06/11/2010

Chủ nghĩa đồng tính - cơ sở phương pháp luận làm mẫu. Các hình thức biểu diễn của hệ thống. Trình tự phát triển của mô hình toán học. Mô hình như một phương tiện phân tích kinh tế. Mô hình hóa hệ thống thông tin. Khái niệm về mô hình hóa mô phỏng.

bản trình bày, thêm 19/12/2013

Cơ sở lý thuyết của dự báo toán học để thúc đẩy các công cụ đầu tư. Khái niệm về một hệ thống mô phỏng. Các giai đoạn xây dựng mô hình các quá trình kinh tế. Đặc điểm của LLC "Bryansk-Capital". Đánh giá mức độ đầy đủ của mô hình.

hạn giấy, bổ sung ngày 20 tháng 11 năm 2013

Mô hình hóa mô phỏng như một phương pháp để phân tích các hệ thống kinh tế. Khảo sát trước dự án của một công ty cung cấp dịch vụ in ấn. Nghiên cứu hệ thống nhất định sử dụng mô hình quy trình Markov. Tính toán thời gian phục vụ cho một yêu cầu.

hạn giấy, thêm 10/23/2010

Ứng dụng các phương pháp tối ưu hóa để giải quyết các vấn đề sản xuất, kinh tế và quản lý cụ thể bằng cách sử dụng mô hình kinh tế và toán học định lượng. Giải mô hình toán học của đối tượng đang nghiên cứu bằng Excel.

Emelyanov A.A., Vlasova E.A., Duma R.V. Mô hình hóa mô phỏng các quá trình kinh tế. M.: Tài chính và thống kê, 2002.
Alexandrovsky N.M., Egorov S.V., Kuzin R.E. Hệ thống điều khiển thích ứng cho các quá trình công nghệ phức tạp. M.: NRE, 1973.
Buslenko N.P. Mô hình hóa các hệ thống phức tạp. Matxcova: Nauka, 1978.
ĐI 24,702? 85. Hiệu quả của hệ thống điều khiển tự động. Các điều khoản cơ bản. ? Matxcova: Nhà xuất bản Tiêu chuẩn, 1985.
Emelyanov A.A., Vlasova E.A., Duma R.V. Mô hình hóa mô phỏng trong hệ thống thông tin kinh tế. Hướng dẫn. - M.: MESI, 1996.
Emelyanov A.A. Kỹ thuật phát triển và phân tích các chương trình được kiểm soát. Moscow: Nhà xuất bản AtomInform, 1984.
Emelyanov A.A. Hệ thống mô phỏng cho rời rạc và rời rạc quy trình liên tục(PILGRIM). 10785338.00027-01 92 01-LU. Tver: Mobility, 1992.
Lipaev V.V., Yashkov S.F. hiệu quả của các phương pháp tổ chức quá trình tính toán của hệ thống điều khiển tự động. M.: Tài chính và thống kê, 1975.
Nazin A.V., Poznyak A.S. Sự lựa chọn thích ứng của các phương án. Matxcova: Nauka, 1986.
Pritsker A. Giới thiệu về mô hình mô phỏng và ngôn ngữ SLAM P. M .: Mir, 1987.
Robert F.S. Các mô hình toán học rời rạc với các ứng dụng cho các vấn đề sinh học và sinh thái xã hội. Matxcova: Nauka, 1986.
Shannon R. Mô phỏng hệ thống: khoa học và nghệ thuật. M.: Mir, 1978.
Mô hình mô phỏng các yếu tố ngẫu nhiên [Văn bản]: phương pháp. hướng dẫn các bài tập thực hành trong khóa học "Mô phỏng các quá trình kinh tế" / Voronezh. tiểu bang kỹ thuật viên. acad .; comp. A. S. Dubrovin, M. E. Semenov. Voronezh, 2005. 32 tr.
Afanasiev, M. Yu Nghiên cứu hoạt động trong nền kinh tế: mô hình, nhiệm vụ, giải pháp [Text]: SGK. trợ cấp / M. Yu. Afanasiev, B. P. Suvorov. - M.: INFRA-M, 2003. - 444 tr. (Loạt bài. Giáo dục đại học).
Varfolomeev, V. I. Mô hình thuật toán các yếu tố của hệ thống kinh tế [Văn bản]: workshop: SGK. trợ cấp / V. I. Varfolomeev, S. V. Nazarov; Ed. S. V. Nazarova. - M.: Tài chính và thống kê, 2004. - 264 tr.
Emelyanov, A. A. Mô hình mô phỏng trong hệ thống thông tin kinh tế [Văn bản] / A. A. Emelyanov, E. A. Vlasova, R. V. Duma; Ed. A. A. Emelyanova. - M.: Tài chính và thống kê, 2002.
Maksimey, I. V. Mô phỏng máy tính [Văn bản] / I. V. Maksimey. - M.: Phát thanh và truyền thông, 1988. - 232 tr.
Naylor, T. Thí nghiệm mô phỏng máy với các mô hình của hệ thống kinh tế [Văn bản] / T. Naylor. - M.: Mir, 1975.
Fomin, G.P. Hệ thống và mô hình xếp hàng trong hoạt động thương mại [Văn bản]: SGK. trợ cấp / G. P. Fomin. - M .: Tài chính và thống kê, 2000.
Buslenko, N. P. Mô hình hóa các hệ thống phức tạp [Văn bản] / N. P. Buslenko. - M.: Nauka, 1978.
Novikov, O. A. Các câu hỏi ứng dụng của lý thuyết xếp hàng [Văn bản] / O. A. Novikov, S. I. Petukhov. - M.: Đài phát thanh Xô Viết, 1969. - 400 tr.
Riordan, J. Hệ thống xếp hàng xác suất [Văn bản] / J. Riordan. - M.: Truyền thông, 1966. - 184 tr.
Sovetov, B. Ya. Hệ thống mô hình hóa [Văn bản]: sách giáo khoa cho các trường đại học / B. Ya. Sovetov, S. A. Yakovlev. - M .: Trường đại học, 1998.
Shannon, R. Mô phỏng hệ thống - nghệ thuật và khoa học [Văn bản] / R. Shannon. - M.: Mir, 1978.
Hemdy A. Taha Chương 18. Mô phỏng // Giới thiệu về Nghiên cứu hoạt động = Nghiên cứu hoạt động: Giới thiệu. - ấn bản thứ 7. - M.: "Williams", 2007.
Strogalev V. P., Tolkacheva I. O. Mô hình hóa mô phỏng. - MSTU im. Bauman, 2008.
Thấp A, Kelton W. Mô hình mô phỏng. Petersburg: Nhà xuất bản: Piter, 2004. - 848 tr.

Phương pháp mô hình hóa mô phỏng và các tính năng của nó. Mô hình mô phỏng: biểu diễn cấu trúc và động lực của hệ thống mô phỏng

Phương pháp mô hình hóa mô phỏng là một phương pháp thực nghiệm để nghiên cứu một hệ thống thực sử dụng mô hình máy tính của nó, phương pháp này kết hợp các đặc điểm của phương pháp thực nghiệm và các điều kiện cụ thể để sử dụng công nghệ máy tính.

Mô hình hóa mô phỏng là một phương pháp mô hình hóa máy tính, trên thực tế, nếu không có máy tính thì nó chưa bao giờ tồn tại, và chỉ có sự phát triển của công nghệ thông tin mới dẫn đến sự xuất hiện của loại hình mô hình hóa máy tính này. Định nghĩa trên tập trung vào bản chất thực nghiệm của sự bắt chước, việc sử dụng phương pháp mô phỏng trong nghiên cứu (thực nghiệm được thực hiện với mô hình). Thật vậy, trong mô phỏng vai trò quan trọng không chỉ đóng vai trò tiến hành, mà còn đóng vai trò lập kế hoạch thử nghiệm trên mô hình. Tuy nhiên, định nghĩa này không làm rõ bản thân mô hình mô phỏng là gì. Chúng ta hãy thử tìm hiểu xem mô hình mô phỏng có những thuộc tính nào, thực chất của mô hình mô phỏng là gì.

Trong quá trình lập mô hình mô phỏng (Hình 1.2), nhà nghiên cứu đề cập đến bốn yếu tố chính:

hệ thống thực;
mô hình logic-toán học của đối tượng được mô hình hóa;
mô hình (máy) mô phỏng;
Máy tính thực hiện mô phỏng được chỉ đạo

thí nghiệm tính toán.

Nhà nghiên cứu nghiên cứu hệ thống thực, phát triển mô hình logic-toán học của hệ thống thực. Bản chất mô phỏng của nghiên cứu cho thấy sự hiện diện mô hình lôgic hoặc lôgic-toán học,đã mô tả quá trình (hệ thống) được nghiên cứu. Để máy có thể thực hiện được, dựa trên mô hình toán học logic hệ thống phức tạpđang xây dựng thuật toán mô hình hóa, mô tả cấu trúc và logic của sự tương tác của các phần tử trong hệ thống.

Cơm. 1.2.

Việc triển khai phần mềm của thuật toán mô hình hóa là Mô hình mô phỏng. Nó được biên dịch bằng cách sử dụng các công cụ tự động hóa mô hình hóa. Công nghệ mô hình hóa mô phỏng và các công cụ mô hình hóa - ngôn ngữ và hệ thống mô hình hóa được sử dụng để thực hiện các mô hình mô phỏng - sẽ được thảo luận chi tiết hơn trong Chap. 3. Tiếp theo, một thí nghiệm tính toán có định hướng được thiết lập và thực hiện trên một mô hình mô phỏng, kết quả là thông tin cần thiết cho việc đưa ra quyết định nhằm tác động đến hệ thống thực được thu thập và xử lý.

Ở trên chúng tôi đã xác định hệ thống như một tập hợp các yếu tố tương tác hoạt động theo thời gian.

Bản chất tổng hợp của một hệ thống phức tạp quy định việc biểu diễn mô hình của nó dưới dạng bộ ba A, S, T>, trong đó NHƯNG - tập hợp các phần tử (bao gồm môi trường bên ngoài); S- tập hợp các liên kết có thể chấp nhận được giữa các phần tử (cấu trúc mô hình); T - tập hợp các điểm trong thời gian.

Một tính năng của mô hình mô phỏng là mô hình mô phỏng cho phép bạn tái tạo các đối tượng được mô phỏng trong khi vẫn duy trì cấu trúc logic và các thuộc tính hành vi của chúng, tức là động lực học của các tương tác giữa các phần tử.

Trong mô hình mô phỏng, cấu trúc của hệ thống mô phỏng được hiển thị trực tiếp trong mô hình và các quá trình hoạt động của nó được phát (mô phỏng) trên mô hình đã xây dựng. Việc xây dựng một mô hình mô phỏng bao gồm việc mô tả cấu trúc và hoạt động của đối tượng hoặc hệ thống được mô phỏng.

Có hai thành phần trong mô tả của mô hình mô phỏng:

mô tả tĩnh của hệ thống, về cơ bản là mô tả cấu trúc của nó. Khi xây dựng mô hình mô phỏng, cần thực hiện phân tích cấu trúc của các quá trình mô phỏng, xác định thành phần của các phần tử mô hình;
mô tả động của hệ thống, hoặc mô tả động lực tương tác của các phần tử của nó. Trên thực tế, khi biên dịch nó, cần phải xây dựng một mô hình chức năng hiển thị các quy trình động được mô phỏng.

Ý tưởng của phương pháp từ quan điểm triển khai phần mềm của nó như sau. Điều gì sẽ xảy ra nếu các phần tử của hệ thống được liên kết với một số thành phần phần mềm và trạng thái của các phần tử này được mô tả bằng cách sử dụng các biến trạng thái. Theo định nghĩa, các phần tử tương tác (hoặc trao đổi thông tin), có nghĩa là một thuật toán cho hoạt động của các phần tử riêng lẻ và sự tương tác của chúng theo các quy tắc hoạt động nhất định có thể được thực hiện - một thuật toán mô hình hóa. Ngoài ra, các phần tử tồn tại trong thời gian, có nghĩa là cần phải chỉ định một thuật toán thay đổi các biến trạng thái. Động lực học trong các mô hình mô phỏng được thực hiện bằng cách sử dụng cơ chế tăng thời gian mô hình.

Một đặc điểm khác biệt của phương pháp mô phỏng là khả năng mô tả và tái tạo sự tương tác giữa các phần tử khác nhau của hệ thống. Vì vậy, để tạo một mô hình mô phỏng, cần phải:

1) trình bày một hệ thống (quy trình) thực như một tập hợp các yếu tố tương tác;
2) mô tả theo thuật toán hoạt động của các phần tử riêng lẻ;
3) mô tả quá trình tương tác của các yếu tố khác nhau giữa chúng và với môi trường bên ngoài.

Điểm mấu chốt trong mô hình mô phỏng là việc lựa chọn và mô tả các trạng thái của hệ thống. Hệ thống được đặc trưng bởi một tập hợp các biến trạng thái, mỗi sự kết hợp của chúng mô tả một trạng thái cụ thể. Do đó, bằng cách thay đổi giá trị của các biến này, có thể mô phỏng sự chuyển đổi của hệ thống từ trạng thái này sang trạng thái khác. Như vậy, mô phỏng là sự biểu diễn hành vi động của một hệ thống bằng cách chuyển nó từ trạng thái này sang trạng thái khác theo các quy tắc vận hành đã được xác định rõ. Những thay đổi trạng thái này có thể xảy ra liên tục hoặc vào những thời điểm rời rạc. Mô hình hóa mô phỏng là sự phản ánh năng động những thay đổi trong trạng thái của hệ thống theo thời gian.

Vì vậy, chúng tôi đã tìm ra rằng trong mô hình mô phỏng, cấu trúc logic của một hệ thống thực được hiển thị trong mô hình và động lực tương tác của các hệ thống con trong hệ thống được mô phỏng cũng được mô phỏng. Đây là một tính năng quan trọng, nhưng không phải là tính năng duy nhất của mô hình mô phỏng, mà về mặt lịch sử đã xác định trước sự thành công không hoàn toàn, theo quan điểm của chúng tôi, tên của phương pháp ( mô hình mô phỏng), mà các nhà nghiên cứu thường gọi là mô hình hệ thống.

Khái niệm về mô hình thời gian. Cơ chế tăng thời gian mô hình. Mô hình mô phỏng rời rạc và liên tục

Để mô tả động lực của các quá trình được mô phỏng trong mô hình mô phỏng, cơ chế tăng thời gian mô hình. Các cơ chế này được xây dựng trong các chương trình điều khiển của bất kỳ hệ thống mô phỏng nào.

Nếu máy tính mô phỏng hành vi của một thành phần của hệ thống, thì việc thực hiện các hành động trong mô hình mô phỏng có thể được thực hiện tuần tự, bằng cách tính toán lại tọa độ thời gian. Để cung cấp sự bắt chước các sự kiện song song của một hệ thống thực, một số biến toàn cục (đảm bảo đồng bộ hóa tất cả các sự kiện trong hệ thống) / 0 được giới thiệu, được gọi là mô hình (hoặc hệ thống) thời gian.

Có hai cách chính để thay đổi tQ:

1) từng bước (áp dụng các khoảng thời gian thay đổi thời gian cố định của mô hình);
2) sự kiện theo từng sự kiện (được sử dụng khoảng thời gian thay đổi thời gian mô hình thay đổi, trong khi kích thước bước được đo bằng khoảng thời gian cho đến sự kiện tiếp theo).

Khi nào phương pháp từng bước thời gian trước xảy ra với độ dài bước không đổi tối thiểu có thể có (nguyên tắc A /). Các thuật toán này không hiệu quả lắm về mặt sử dụng thời gian của máy để thực hiện chúng.

Tại phương pháp sự kiện(nguyên tắc "trạng thái đặc biệt") tọa độ thời gian chỉ thay đổi khi trạng thái của hệ thống thay đổi. Trong các phương pháp theo sự kiện, độ dài của bước dịch chuyển thời gian là tối đa có thể. Thời gian mô hình từ thời điểm hiện tại thay đổi cho đến lần tiếp theo sự kiện tiếp theo xảy ra. Việc sử dụng phương pháp sự kiện theo từng sự kiện được ưu tiên hơn nếu tần suất của các sự kiện thấp, khi đó độ dài bước lớn sẽ tăng tốc thời gian mô phỏng. Phương pháp từng sự kiện được sử dụng khi các sự kiện xảy ra trong hệ thống được phân bổ không đều trên trục thời gian và xuất hiện trong những khoảng thời gian đáng kể. Trong thực tế, phương pháp từng sự kiện được sử dụng rộng rãi nhất.

Phương pháp cao độ cố định được sử dụng nếu:

Quy luật thay đổi theo thời gian được mô tả bằng phương trình vi phân-tích phân. Một ví dụ điển hình: giải phương trình vi phân tích phân bằng phương pháp số. Trong các phương pháp như vậy, bước mô hình hóa bằng bước tích hợp. Khi được sử dụng, động lực học của mô hình là một xấp xỉ rời rạc của các quá trình liên tục thực;
các sự kiện được phân bổ đồng đều và bạn có thể chọn bước thay đổi tọa độ thời gian;
rất khó để dự đoán sự xuất hiện của các sự kiện nhất định;
có rất nhiều sự kiện và chúng xuất hiện theo nhóm.

Do đó, do tính chất tuần tự của quá trình xử lý thông tin trong máy tính, các quá trình song song xảy ra trong mô hình được chuyển đổi thành các quá trình tuần tự bằng cách sử dụng cơ chế được xem xét. Cách biểu diễn này được gọi là quá trình bán song song.

Việc phân loại đơn giản nhất thành các loại mô hình mô phỏng chính gắn liền với việc sử dụng hai phương pháp tăng thời gian mô hình này. Có các mô hình mô phỏng liên tục, rời rạc và rời rạc liên tục.

TẠI mô hình mô phỏng liên tục các biến thay đổi liên tục, trạng thái của hệ thống mô phỏng thay đổi như một hàm liên tục của thời gian, và theo quy luật, sự thay đổi này được mô tả bằng hệ phương trình vi phân. Theo đó, sự tiến bộ của thời gian mô hình phụ thuộc vào các phương pháp số để giải phương trình vi phân.

TẠI mô hình mô phỏng rời rạc các biến thay đổi không ngừng tại một số thời điểm nhất định của thời gian mô phỏng (sự kiện xảy ra). Động lực của các mô hình rời rạc là một quá trình chuyển đổi từ thời điểm của sự kiện tiếp theo sang thời điểm của sự kiện tiếp theo.

Vì trong hệ thống thực, các quá trình liên tục và rời rạc thường không thể tách rời, mô hình rời rạc liên tục, trong đó kết hợp các cơ chế tăng thời gian đặc trưng của hai quá trình này.

Các vấn đề về lập kế hoạch chiến lược và chiến thuật của một thí nghiệm mô phỏng. Thử nghiệm tính toán trực tiếp trên mô hình mô phỏng

Vì vậy, chúng tôi đã xác định rằng phương pháp mô phỏng là một phân tích hệ thống. Nó là thứ sau đó trao quyền cho loại mô hình được coi là được gọi là mô hình hệ thống.

Ở phần đầu của phần này, chúng tôi đã đưa ra một khái niệm chung về phương pháp mô hình hóa mô phỏng và định nghĩa nó là một phương pháp thực nghiệm để nghiên cứu một hệ thống thực sử dụng mô hình mô phỏng của nó. Lưu ý rằng khái niệm phương pháp luôn rộng hơn khái niệm "mô hình mô phỏng".

Chúng ta hãy xem xét các tính năng của phương pháp thực nghiệm này (phương pháp nghiên cứu mô phỏng). Tình cờ, những từ mô phỏng”,“ Thử nghiệm ”,“ bắt chước ”một kế hoạch. Bản chất thử nghiệm của sự bắt chước cũng đã xác định trước nguồn gốc tên gọi của phương pháp. Vì vậy, mục tiêu của bất kỳ nghiên cứu nào là tìm hiểu càng nhiều càng tốt về hệ thống đang nghiên cứu, thu thập và phân tích thông tin cần thiết để đưa ra quyết định. Bản chất của việc nghiên cứu một hệ thống thực sử dụng mô hình mô phỏng của nó là thu thập (thu thập) dữ liệu về hoạt động của hệ thống do kết quả của một thí nghiệm trên mô hình mô phỏng.

Mô hình mô phỏng là mô hình chạy qua có một đầu vào và một đầu ra. Nghĩa là, nếu bạn áp dụng các giá trị tham số nhất định cho đầu vào của mô hình mô phỏng, bạn có thể nhận được kết quả chỉ hợp lệ cho các giá trị này. Trong thực tế, nhà nghiên cứu phải đối mặt với các tính năng cụ thể sau đây của mô hình mô phỏng. Mô hình mô phỏng cho kết quả chỉ có giá trị cho giá trị nhất định tham số, biến và các mối quan hệ cấu trúc được nhúng trong chương trình mô phỏng. Thay đổi một tham số hoặc mối quan hệ có nghĩa là trình mô phỏng phải được chạy lại. Do đó, để có được thông tin cần thiết hoặc kết quả, nó là cần thiết để chạy các mô hình mô phỏng chứ không phải giải quyết chúng. Mô hình mô phỏng không thể tạo ra giải pháp riêng của nó ở dạng mà nó diễn ra trong các mô hình phân tích (xem phần phương pháp nghiên cứu tính toán), nhưng có thể dùng như một phương tiện để phân tích hành vi của hệ thống trong các điều kiện được xác định bởi người thử nghiệm.

Để làm rõ, hãy xem xét các trường hợp xác định và ngẫu nhiên.

trường hợp ngẫu nhiên. Mô hình mô phỏng là một công cụ thuận tiện để nghiên cứu các hệ thống ngẫu nhiên. Hệ thống ngẫu nhiên là hệ thống có động lực học phụ thuộc vào các yếu tố ngẫu nhiên; các biến đầu vào và đầu ra của mô hình ngẫu nhiên thường được mô tả dưới dạng các biến ngẫu nhiên, hàm, quá trình, chuỗi. Chúng ta hãy xem xét các đặc điểm chính của quá trình mô hình hóa có tính đến hành động của các yếu tố ngẫu nhiên (ở đây các ý tưởng nổi tiếng về phương pháp kiểm định thống kê, phương pháp Monte Carlo được thực hiện). Kết quả mô phỏng thu được khi tái tạo một quá trình hiện thực đơn lẻ, do tác động của các yếu tố ngẫu nhiên, sẽ là hiện thực hóa các quá trình ngẫu nhiên và sẽ không thể mô tả một cách khách quan đối tượng được nghiên cứu. Do đó, các giá trị mong muốn trong nghiên cứu các quá trình bằng mô phỏng thường được xác định là giá trị trung bình dựa trên dữ liệu của một số lượng lớn các quá trình thực hiện (bài toán ước lượng). Do đó, thử nghiệm trên mô hình bao gồm một số triển khai, chạy và liên quan đến ước tính bằng tổng dữ liệu (mẫu). Rõ ràng là (theo quy luật số lớn) số lượng thực hiện càng lớn thì các ước tính thu được càng có được sự ổn định thống kê.

Vì vậy, trong trường hợp của hệ thống ngẫu nhiên, cần phải thu thập và đánh giá dữ liệu thống kê ở đầu ra của mô hình mô phỏng, và để thực hiện một loạt các lần chạy và xử lý thống kê các kết quả mô phỏng.

Trường hợp xác định. TẠI Trong trường hợp này, chỉ cần thực hiện một lần chạy với một bộ thông số cụ thể là đủ.

Bây giờ hãy tưởng tượng rằng các mục tiêu của mô hình hóa là: nghiên cứu hệ thống trong các điều kiện khác nhau, đánh giá các lựa chọn thay thế, tìm sự phụ thuộc của đầu ra của mô hình vào một số tham số, và cuối cùng, tìm kiếm biến thể tối ưu. Trong những trường hợp này, nhà nghiên cứu có thể thâm nhập vào các đặc điểm hoạt động của hệ thống mô phỏng bằng cách thay đổi giá trị của các tham số ở đầu vào của mô hình, đồng thời thực hiện nhiều lần chạy máy tính của mô hình mô phỏng.

Do đó, tiến hành thí nghiệm với một mô hình trên máy tính bao gồm việc tiến hành nhiều lần chạy trên máy tính để thu thập, tích lũy và xử lý thêm dữ liệu về hoạt động của hệ thống. Mô hình mô phỏng cho phép bạn khám phá mô hình của một hệ thống thực để nghiên cứu hành vi của nó bằng nhiều lần chạy trên máy tính trong các điều kiện khác nhau cho hoạt động của một hệ thống thực.

Ở đây nảy sinh các vấn đề sau: làm thế nào để thu thập dữ liệu này, tiến hành một loạt các hoạt động, cách tổ chức nghiên cứu thí điểm. Sản lượng thu được từ quá trình thử nghiệm như vậy có thể rất lớn. Làm thế nào để xử lý chúng? Xử lý và nghiên cứu chúng có thể biến thành một vấn đề độc lập, khó hơn nhiều so với nhiệm vụ ước tính thống kê.

Trong mô hình mô phỏng, một vấn đề quan trọng không chỉ là tiến hành mà còn là việc lập kế hoạch thực hiện thí nghiệm mô phỏng phù hợp với mục tiêu của nghiên cứu. Do đó, một nhà nghiên cứu sử dụng phương pháp mô phỏng luôn phải đối mặt với vấn đề tổ chức một thí nghiệm, tức là lựa chọn một phương pháp thu thập thông tin mang lại khối lượng yêu cầu (để đạt được mục tiêu của nghiên cứu) với chi phí thấp nhất (thêm một số lần chạy là chi phí thêm của thời gian máy). Nhiệm vụ chính là giảm thời gian dành cho hoạt động của mô hình, giảm thời gian máy tính để mô phỏng, điều này phản ánh chi phí tài nguyên thời gian của máy tính để thực hiện một số lượng lớn các lần chạy mô phỏng. Vấn đề này được gọi là lập kế hoạch chiến lược nghiên cứu mô phỏng. Để giải quyết vấn đề này, các phương pháp lập kế hoạch thử nghiệm, phân tích hồi quy, v.v. được sử dụng, sẽ được thảo luận chi tiết trong Phần 3.4.

Lập kế hoạch chiến lược là sự phát triển của một kế hoạch thử nghiệm hiệu quả, nhờ đó mối quan hệ giữa các biến được kiểm soát được làm rõ hoặc kết hợp các giá trị của các biến được kiểm soát để giảm thiểu hoặc tối đa hóa phản ứng (đầu ra) của Mô hình mô phỏng.

Cùng với khái niệm chiến lược còn có khái niệm lập kế hoạch chiến thuật, trong đó liên quan đến việc xác định cách thức tiến hành các cuộc chạy mô phỏng được nêu trong kế hoạch thí nghiệm: cách thức tiến hành mỗi lần chạy trong khuôn khổ kế hoạch thí nghiệm đã thiết kế. Tại đây, các công việc xác định khoảng thời gian chạy, đánh giá độ chính xác của kết quả mô phỏng, v.v. được giải quyết.

Các thí nghiệm như vậy với mô hình mô phỏng sẽ được gọi là các thí nghiệm tính toán có hướng.

Một thí nghiệm mô phỏng, nội dung của nó được xác định bởi một nghiên cứu phân tích sơ bộ (tức là, là một phần không thể thiếu của một thí nghiệm tính toán) và kết quả của chúng là đáng tin cậy và được chứng minh về mặt toán học, được gọi là thí nghiệm tính toán có chỉ đạo.

Trong ch. 3, chúng tôi sẽ xem xét chi tiết các vấn đề thực tế của việc tổ chức và thực hiện các thí nghiệm tính toán chỉ đạo trên một mô hình mô phỏng.

Sơ đồ công nghệ chung, khả năng và phạm vi của mô hình mô phỏng

Tóm lại lý luận của chúng tôi, chúng tôi có thể trình bày dưới dạng tổng quát nhất sơ đồ công nghệ mô hình mô phỏng (Hình 1.3). (Công nghệ mô phỏng sẽ được thảo luận chi tiết hơn trong Chương 3.)

Cơm. 1.3.

1 - hệ thống thực; 2 - xây dựng mô hình logic-toán học;
3 - phát triển một thuật toán mô hình hóa; 4 - xây dựng mô hình (máy) mô phỏng; 5 - lập kế hoạch và tiến hành các thí nghiệm mô phỏng; 6 - xử lý và phân tích kết quả; 7 - kết luận về hành vi của hệ thống thực (ra quyết định)

Chúng ta hãy xem xét các khả năng của phương pháp mô hình hóa mô phỏng, phương pháp này đã dẫn đến ứng dụng rộng rãi của nó trong các lĩnh vực khác nhau. Mô hình mô phỏng theo truyền thống được ứng dụng trong một loạt các nghiên cứu kinh tế: mô hình hóa hệ thống sản xuất và hậu cần, xã hội học và khoa học chính trị; mô hình hóa hệ thống giao thông, thông tin và viễn thông, và cuối cùng là mô hình hóa toàn cầu về các quá trình trên thế giới.

Phương pháp mô hình hóa mô phỏng cho phép giải quyết các vấn đề có độ phức tạp đặc biệt, cung cấp sự bắt chước của bất kỳ quy trình phức tạp và đa dạng nào, với số lượng lớn các phần tử, các phụ thuộc hàm riêng lẻ trong các mô hình như vậy có thể được mô tả bằng các quan hệ toán học rất cồng kềnh. Do đó, mô hình mô phỏng được sử dụng hiệu quả trong các bài toán nghiên cứu các hệ thống có cấu trúc phức tạp nhằm giải quyết các vấn đề cụ thể.

Mô hình mô phỏng chứa các yếu tố của hành động liên tục và rời rạc, do đó nó được sử dụng để nghiên cứu các hệ thống động lực học, khi cần phân tích các nút thắt cổ chai, nghiên cứu động lực học của hoạt động, khi muốn quan sát quá trình trên mô hình mô phỏng. thời gian

Mô hình mô phỏng là một công cụ hiệu quả để nghiên cứu các hệ thống ngẫu nhiên, khi hệ thống đang nghiên cứu có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố ngẫu nhiên có bản chất phức tạp (các mô hình toán học cho loại hệ thống này có khả năng hạn chế). Có thể tiến hành nghiên cứu trong những điều kiện không chắc chắn, với dữ liệu không đầy đủ và không chính xác.

Mô hình hóa mô phỏng là liên kết xương sống có giá trị nhất trong các hệ thống hỗ trợ quyết định, vì nó cho phép bạn khám phá một số lượng lớn các lựa chọn thay thế (tùy chọn quyết định), chơi các kịch bản khác nhau cho bất kỳ đầu vào nào. Ưu điểm chính của mô hình mô phỏng là nhà nghiên cứu, để thử nghiệm các chiến lược mới và đưa ra quyết định, đồng thời nghiên cứu các tình huống có thể xảy ra, luôn có thể nhận được câu trả lời cho câu hỏi “Điều gì sẽ xảy ra nếu? ... ”. Mô hình mô phỏng cho phép bạn dự đoán thời điểm hệ thống đang được thiết kế hoặc các quá trình phát triển đang được nghiên cứu, tức là khi hệ thống thực không tồn tại.

Trong mô hình mô phỏng, có thể cung cấp một mức độ chi tiết khác (kể cả rất cao) của các quá trình được mô phỏng. Đồng thời, mô hình được tạo ra theo từng giai đoạn, dần dần, không có thay đổi đáng kể, về mặt tiến hóa.

A.A.Emelyanov

E.A.Vlasova R.V.Duma

MÔ PHỎNG

LÀM MÔ HÌNH

THUỘC KINH TẾ

QUY TRÌNH

Do Tiến sĩ Kinh tế D.A. Emelyanova

trong Giáo dục Tin học Ứng dụng như một trợ giúp giảng dạy cho sinh viên,

sinh viên chuyên ngành "Tin học ứng dụng (theo vùng)",

một cũng trong các chuyên ngành máy tính khác

và chỉ đường

MOSCOW "TÀI CHÍNH VÀ THỐNG KÊ" 2002

UDC 330.45: 004.942 (075.8) LBC 65v6ya73

NGƯỜI ĐÁNH GIÁ:

Bộ phận "Hệ thống thông tin trong nền kinh tế" Ural tiểu bang đại học Kinh tế(trưởng phòng A.F. Shorikov,

Tiến sĩ Khoa học Vật lý và Toán học, Giáo sư);

V.N. Volkova,

Tiến sĩ Khoa học Kinh tế, Giáo sư Đại học St.Petersburg

đại học kỹ thuật, viện sĩ Học viện quốc tế khoa học giáo dục đại học

Emelyanov A.A. và vân vân.

E60 Mô phỏng các quá trình kinh tế: Proc. trợ cấp / A.A. Emelyanov, E.A. Vlasova, R.V. Tư tưởng; Ed. A.A. Emelyanov. - M.: Tài chính và thống kê, 2002. - 368 tr: ốm.

ISBN 5-279-02572-0

Đại diện khái niệm hiện đại xây dựng hệ thống mô hình hóa, các đối tượng được chính thức hóa như tài nguyên vật liệu, thông tin và tiền tệ, cũng như các công cụ ngôn ngữ để tạo mô hình mô phỏng, kỹ thuật tạo, gỡ lỗi và vận hành chúng bằng công nghệ CASE để xây dựng mô hình "không cần lập trình". Các tính năng của mô hình hóa trong không gian địa lý được hiển thị - có tham chiếu đến bản đồ hoặc kế hoạch. Kế hoạch của các thí nghiệm cực đoan được mô tả.

Đối với sinh viên đại học theo học các chuyên ngành "Tin học ứng dụng (theo vùng)", "Toán học hỗ trợ và quản trị hệ thống thông tin", cũng như các chuyên ngành máy tính khác và các lĩnh vực đào tạo chuyên nghiệp đại học.

LỜI TỰA

Hơn 25 năm đã trôi qua kể từ khi xuất bản cuốn sách "Thí nghiệm mô phỏng máy móc với các mô hình hệ thống kinh tế" của T. Naylor bằng tiếng Nga. Kể từ đó, các phương pháp mô phỏng mô hình hóa các quá trình kinh tế đã có những thay đổi đáng kể. Ứng dụng của chúng trong hoạt động kinh tế đã trở nên khác biệt. Các cuốn sách riêng biệt được xuất bản trong những năm gần đây (ví dụ: về việc sử dụng GPSS trong kỹ thuật và công nghệ, về mô hình thuật toán các yếu tố của hệ thống kinh tế trong Visual Basic) lặp lại các khái niệm về mô hình mô phỏng cách đây 30 năm bằng cách sử dụng các công cụ phần mềm mới, nhưng không phản ánh những gì đã xảy ra. thay đổi.

Mục đích của cuốn sách này là trình bày toàn diện các cách tiếp cận và phương pháp sử dụng mô hình mô phỏng trong hoạt động kinh tế dự án đã xuất hiện trong những năm gần đây, và các công cụ mới cung cấp cho các nhà kinh tế nhiều cơ hội.

Hướng dẫn bắt đầu bằng mô tả cơ sở lý thuyết mô hình hóa mô phỏng. Tiếp theo, một trong những khái niệm hiện đại về xây dựng hệ thống mô hình được xem xét. Các phương tiện ngôn ngữ để mô tả các mô hình được đưa ra. Kỹ thuật tạo, gỡ lỗi và vận hành mô hình sử dụng công nghệ CASE để xây dựng mô hình "không cần lập trình" được mô tả - với sự trợ giúp của một nhà thiết kế đồ họa hộp thoại. Có một chương đặc biệt dành cho mô hình mô phỏng trong không gian địa lý liên quan đến lãnh thổ của các vùng kinh tế. Các câu hỏi về lập kế hoạch thực nghiệm tối ưu hóa, tức là, tìm kiếm các tham số hợp lý của các quá trình với sự trợ giúp của các mô hình mô phỏng, được xem xét. Chương cuối cùng chứa một tập hợp các mô hình mô phỏng đã được gỡ lỗi cho các mục đích khác nhau, có thể là một trợ giúp tốt cho nhiều loại độc giả khác nhau. Họ sẽ giúp giáo viên phát triển phòng thí nghiệm công trình và các bài tập. Sinh viên đại học, cũng như nghiên cứu sinh và chuyên gia nghiên cứu độc lập về loại mô hình máy tính này, họ

sẽ cho phép bạn nhanh chóng chuyển sang mô hình thực tế trong lĩnh vực chủ đề của bạn.

Cuối mỗi chương là phần tóm tắt và danh sách kiểm tra để tự đánh giá. Từ điển súc tích các thuật ngữ và mục lục chủ đề cũng tạo điều kiện thuận lợi cho việc đồng hóa các tài liệu của cuốn sách.

Giáo trình được viết dựa trên kinh nghiệm của các tác giả trong quá trình giảng dạy các môn học liên quan đến mô hình mô phỏng, quản lý rủi ro, nghiên cứu hệ thống quản lý, để chuẩn bị và xuất bản trong các trường đại học. dạy học và tài liệu giảng dạy. Cuốn sách phản ánh kết quả của bản quyền nghiên cứu khoa học và sự phát triển.

A.A. Emelyanov, Tiến sĩ kinh tế, Trưởng bộ môn Lý thuyết chung hệ thống và phân tích hệ thống»MESI - chương 1 - 3, 6, 7, 8 (phần 8.1 - 8.3, 8.6, 8.7) và biên tập chung của cuốn sách.

E.A. Vlasova, Giảng viên Cao cấp, Khoa Lý thuyết Hệ thống Chung và Phân tích Hệ thống, MESI - chương 4 và 8 (phần 8.4 và 8.5).

R.V. Duma, ứng viên khoa học kinh tế, chuyên gia hàng đầu của công ty "Business-Consol" - chương 5.

Cuốn sách này có thể được giới thiệu cho sinh viên theo học các chuyên ngành máy tính và hướng dẫn.

Để tự học cuốn sách, trước hết người đọc phải làm quen với tin học, những kiến thức cơ bản về lập trình, toán học cao hơn, lý thuyết xác suất, thống kê toán học, đại số tuyến tính, lý thuyết kinh tế và ghi sổ kế toán.

GIỚI THIỆU

Mô phỏng(từ tiếng Anh. mô phỏng) là một loại mô phỏng tương tự phổ biến được thực hiện bằng cách sử dụng một bộ công cụ toán học, các chương trình máy tính mô phỏng đặc biệt và công nghệ lập trình cho phép, thông qua các quy trình tương tự, thực hiện một nghiên cứu có mục tiêu về cấu trúc và chức năng của một phức hợp thực. xử lý trong bộ nhớ máy tính ở chế độ mô phỏng, tối ưu hóa một số tham số của nó.

Mô hình mô phỏngđược gọi là một gói phần mềm đặc biệt cho phép bạn mô phỏng hoạt động của bất kỳ đối tượng phức tạp nào. Nó khởi chạy các quy trình tính toán tương tác song song trong máy tính, là các quy trình tương tự của các quy trình đang được nghiên cứu về các tham số thời gian của chúng (chính xác theo thang thời gian và không gian). Ở các quốc gia chiếm vị trí hàng đầu trong việc tạo ra các hệ thống và công nghệ máy tính mới, hướng khoa học của Khoa học Máy tính chỉ sử dụng cách giải thích mô hình mô phỏng như vậy và trong các chương trình cấp bằng thạc sĩ ở hướng này có ngành học phù hợp.

Cần lưu ý rằng bất kỳ mô hình nào cũng có các yếu tố cơ sở phương pháp luận của sự bắt chước thực tế với sự trợ giúp của một số loại biểu tượng (toán học) hoặc các phép tương tự. Do đó, đôi khi ở các trường đại học Nga, mô hình mô phỏng bắt đầu được gọi là chuỗi các phép tính đa biến có mục đích được thực hiện trên máy tính bằng cách sử dụng các mô hình và phương pháp kinh tế, toán học. Tuy nhiên, theo quan điểm của công nghệ máy tính, mô hình hóa (mô hình hóa) như vậy là các phép tính thông thường được thực hiện bằng các chương trình tính toán hoặc bộ xử lý bảng tính Excel.

Có thể thực hiện các phép tính toán học (kể cả dạng bảng) mà không cần máy tính: sử dụng máy tính, đường logarit, quy tắc các phép tính toán học và các bảng phụ trợ. Nhưng mô phỏng là một công việc hoàn toàn bằng máy tính không thể được thực hiện bằng các phương tiện ngẫu hứng.

Do đó, một từ đồng nghĩa thường được sử dụng cho loại mô hình này

mô hình máy tính.

Một mô hình mô phỏng cần được tạo. Điều này đòi hỏi một sự đặc biệt phần mềm - hệ thống mô phỏng(hệ thống mô phỏng). Tính cụ thể của một hệ thống như vậy được xác định bởi công nghệ vận hành, một bộ công cụ ngôn ngữ, chương trình dịch vụ và kỹ thuật mô hình hóa.

Mô hình mô phỏng phải phản ánh một số lượng lớn các tham số, logic và các mẫu hành vi của đối tượng mô phỏng trong thời gian. (động lực thời gian) và trong không gian (động lực học không gian). Mô hình hoá các đối tượng của nền kinh tế gắn liền với khái niệm

động lực tài chính của đối tượng.

Từ quan điểm của một chuyên gia (nhà khoa học máy tính-nhà kinh tế học, nhà toán học-lập trình viên hoặc nhà kinh tế-nhà toán học), mô hình mô phỏng quá trình được kiểm soát hoặc đối tượng được kiểm soát là một công nghệ thông tin cấp cao cung cấp hai loại hành động được thực hiện bởi máy tính:

1) làm việc trên việc tạo ra hoặc sửa đổi một mô hình mô phỏng;

2) hoạt động của mô hình mô phỏng và giải thích kết quả.

Mô hình mô phỏng (máy tính) các quá trình kinh tế thường được sử dụng trong hai trường hợp:

quản lý phức tạp một quy trình nghiệp vụ khi mô hình mô phỏng của đối tượng kinh tế được kiểm soát được sử dụng như một công cụ trong đường viền của hệ thống kiểm soát thích ứng được tạo ra trên cơ sở công nghệ thông tin (máy tính);

khi thử nghiệm với các mô hình rời rạc-liên tục của các đối tượng kinh tế phức tạp để thu thập và theo dõi động thái của chúng trong các tình huống khẩn cấp liên quan đến rủi ro, mô hình toàn diện của chúng là không mong muốn hoặc không thể thực hiện được.

Có thể nêu ra các nhiệm vụ điển hình sau đây được giải quyết bằng mô hình mô phỏng trong quản lý các đối tượng kinh tế:

mô hình hóa các quy trình hậu cần để xác định các thông số thời gian và chi phí;

quản lý quá trình thực hiện dự án đầu tư ở các giai đoạn khác nhau trong vòng đời của dự án, có tính đến các rủi ro có thể xảy ra và các chiến thuật giải ngân vốn;

phân tích các quy trình bù trừ trong hoạt động của một mạng lưới các tổ chức tín dụng (bao gồm cả việc áp dụng các quy trình bù trừ lẫn nhau trong điều kiện của hệ thống ngân hàng Nga);

dự báo kết quả tài chính của doanh nghiệp trong một thời gian cụ thể (với việc phân tích số dư động của các tài khoản);

tái cấu trúc doanh nghiệp một doanh nghiệp mất khả năng thanh toán (thay đổi cơ cấu và nguồn lực của một doanh nghiệp phá sản, sau đó, sử dụng mô hình mô phỏng, có thể đưa ra dự báo về các kết quả tài chính chính và đưa ra các khuyến nghị về tính khả thi của một hoặc một phương thức tái thiết, đầu tư, hoặc cho vay hoạt động sản xuất);

phân tích các đặc tính thích ứng và khả năng tồn tại của hệ thống thông tin ngân hàng khu vực máy tính (ví dụ, một phần không hoạt động do kết quả của thảm họa thiên nhiên hệ thống định cư và thanh toán điện tử sau trận động đất thảm khốc năm 1995 ở các đảo miền Trung Nhật Bản đã chứng tỏ khả năng sống sót cao: hoạt động trở lại sau vài ngày);

đánh giá các thông số về độ tin cậy và độ trễ trong hệ thống thông tin kinh tế tập trung có quyền truy cập tập thể (ví dụ về hệ thống bán vé máy bay có tính đến sự không hoàn hảo của tổ chức cơ sở dữ liệu và lỗi thiết bị);

phân tích các tham số hoạt động của hệ thống quản lý thông tin phòng ban đa cấp phân tán, có tính đến cấu trúc không đồng nhất, băng thông của các kênh truyền thông và sự không hoàn hảo của tổ chức vật lý của cơ sở dữ liệu phân tán tại các trung tâm vùng;

mô hình hóa các hành động của một nhóm máy bay trực thăng chuyển phát nhanh (courier) trong vùng bị ảnh hưởng bởi thiên tai hoặc sự cố công nghiệp lớn;

phân tích mô hình mạng PERT (Kỹ thuật đánh giá và rà soát chương trình) cho các dự án thay thế và điều chỉnh thiết bị sản xuất, có tính đến sự cố xảy ra;

phân tích công việc của một doanh nghiệp vận tải cơ giới tham gia vận chuyển hàng hóa thương mại, có tính đến các đặc điểm cụ thể của hàng hóa và dòng tiền trong khu vực;

tính toán các tham số độ tin cậy và độ trễ xử lý thông tin trong hệ thống thông tin ngân hàng.

danh sách trên không đầy đủ và bao gồm các ví dụ về việc sử dụng các mô hình mô phỏng được mô tả trong tài liệu hoặc được các tác giả sử dụng trong thực tế. Lĩnh vực ứng dụng thực tế của thiết bị mô phỏng mô phỏng không có giới hạn rõ ràng. Ví dụ, việc giải cứu các phi hành gia Mỹ trong trường hợp khẩn cấp trên tàu vũ trụ APOLLO chỉ có thể thực hiện được do việc “chơi” các phương án cứu hộ khác nhau trên các mô hình của khu phức hợp vũ trụ.

Hệ thống mô phỏng cung cấp việc tạo ra các mô hình để giải quyết các vấn đề trên phải có các đặc tính sau:

Khả năng sử dụng các chương trình mô phỏng kết hợp với các mô hình và phương pháp kinh tế, toán học đặc biệt dựa trên lý thuyết điều khiển; "

các phương pháp công cụ để tiến hành phân tích cơ cấu của một quá trình kinh tế phức tạp;

khả năng mô hình hóa các quy trình và dòng chảy vật chất, tiền tệ và thông tin trong một mô hình duy nhất, trong một thời gian mô hình chung;

khả năng đưa ra một phương thức tinh chỉnh liên tục khi thu thập dữ liệu đầu ra (các chỉ số tài chính chính, đặc điểm thời gian và không gian, các thông số rủi ro

và vv) và tiến hành một thí nghiệm cực đoan.

Tài liệu tham khảo lịch sử. Mô hình mô phỏng các quá trình kinh tế là một loại mô hình kinh tế và toán học. Tuy nhiên, loại mô hình này chủ yếu dựa trên công nghệ máy tính. Nhiều hệ thống mô phỏng, được phát triển về mặt tư tưởng trong những năm 1970-1980, đã phát triển cùng với công nghệ máy tính và hệ điều hành (ví dụ, GPSS - Hệ thống mô phỏng mục đích chung) và hiện đang được sử dụng hiệu quả trên các nền tảng máy tính mới. Ngoài ra, vào cuối những năm 1990 về cơ bản các hệ thống mô hình hóa mới đã xuất hiện, những khái niệm về chúng không thể xuất hiện sớm hơn - sử dụng máy tính và hệ điều hành của những năm 1970-1980.

1. Giai đoạn 1970-1980s T. Naylor là người đầu tiên sử dụng các phương pháp mô hình hóa mô phỏng để phân tích các quá trình kinh tế. Trong hai thập kỷ, nỗ lực sử dụng kiểu mô hình này trong quản lý kinh tế thực tế

các quá trình diễn ra theo từng giai đoạn do sự phức tạp của việc chính thức hóa các quá trình kinh tế:

không có sự hỗ trợ ngôn ngữ chính thức trong phần mềm máy tính để mô tả các quá trình cơ bản và chức năng của chúng tại các nút của một mạng ngẫu nhiên phức tạp của các quá trình kinh tế

Với có tính đến cấu trúc phân cấp của chúng;

không có các phương pháp phân tích hệ thống cấu trúc được chính thức hóa cần thiết để phân rã phân cấp (đa lớp) của một quá trình mô phỏng thực thành các thành phần cơ bản trong mô hình.

Các phương pháp thuật toán được đề xuất trong những năm này để lập mô hình mô phỏng đã được sử dụng không thường xuyên vì những lý do sau:

họ đã tốn nhiều thời gian để tạo ra các mô hình của các quy trình phức tạp (đòi hỏi chi phí lập trình rất lớn);

khi mô hình hóa các thành phần đơn giản của các quá trình, chúng đưa ra các giải pháp toán học ở dạng phân tích, thu được bằng các phương pháp lý thuyết xếp hàng. Các mô hình phân tích dễ thực hiện hơn nhiều dưới dạng các chương trình máy tính.

Phương pháp tiếp cận thuật toán vẫn được sử dụng trong một số trường đại học để nghiên cứu những vấn đề cơ bản của việc mô hình hóa các yếu tố của hệ thống kinh tế.

Sự phức tạp của các quá trình kinh tế thực và sự phong phú của các điều kiện mâu thuẫn cho sự tồn tại của các quá trình này (từ hàng trăm đến hàng nghìn) dẫn đến kết quả sau đây. Nếu chúng ta sử dụng phương pháp thuật toán khi tạo mô hình mô phỏng bằng cách sử dụng ngôn ngữ bình thường lập trình (Cơ bản, Fortran

và vv), khi đó độ phức tạp và khối lượng của các chương trình mô hình hóa sẽ rất lớn, và logic của mô hình sẽ quá khó hiểu. Để tạo ra một mô hình mô phỏng như vậy cần một khoảng thời gian đáng kể (đôi khi nhiều năm). Do đó, mô hình mô phỏng chủ yếu chỉ được sử dụng trong các hoạt động khoa học.

Tuy nhiên, vào giữa những năm 1970 các công cụ mô phỏng mô phỏng công nghệ khá tiên tiến đầu tiên xuất hiện, có ngôn ngữ có nghĩa là. Mạnh mẽ nhất trong số đó là hệ thống GPSS. Nó giúp tạo ra các mô hình của các quá trình và đối tượng được kiểm soát, chủ yếu cho các mục đích kỹ thuật hoặc công nghệ.

2. Giai đoạn 1980-1990s Các hệ thống mô hình hóa mô phỏng bắt đầu được sử dụng tích cực hơn vào những năm 80, khi hơn 20 các hệ thống khác nhau. Tuy nhiên, các hệ thống phổ biến nhất là GASP-IV, SIMULA-67, GPSS-V và SLAM-II có nhiều nhược điểm.

Hệ thống GASP-IV cung cấp cho người dùng một ngôn ngữ lập trình có cấu trúc tương tự như Fortran, một tập hợp các phương pháp để mô hình hóa sự kiện của các hệ thống con rời rạc của mô hình và mô hình hóa các hệ thống con liên tục bằng cách sử dụng các phương trình biến trạng thái, cũng như bộ tạo số giả ngẫu nhiên.

Hệ thống SIMULA-67 có khả năng tương tự như GASP-IV, nhưng cung cấp cho người dùng ngôn ngữ lập trình có cấu trúc tương tự như Algol-60.

Hiệu quả của các mô hình được tạo ra bằng hệ thống GASP-IV và SIMULA-67 phụ thuộc rất nhiều vào kỹ năng của nhà phát triển mô hình. Ví dụ, mối quan tâm về việc tách các quy trình mô phỏng độc lập được giao hoàn toàn cho nhà phát triển - một chuyên gia có nền tảng toán học cao. Do đó, hệ thống này chủ yếu chỉ được sử dụng trong các tổ chức khoa học.

Trong hệ thống GASP-IV và SIMULA-67, không có công cụ nào phù hợp để mô phỏng động lực học không gian của quá trình mô phỏng.

Hệ thống GPSS-V cung cấp cho người sử dụng một công nghệ thông tin hoàn chỉnh ở mức độ cao để tạo ra các mô hình mô phỏng. Hệ thống này có phương tiện mô tả chính thức các quá trình rời rạc song song dưới dạng điều kiện Hình ảnh đồ hoạ hoặc bằng cách sử dụng các toán tử ngôn ngữ mẹ đẻ. Việc điều phối các quy trình được thực hiện tự động trong một thời gian mô hình duy nhất. Người dùng, nếu cần, có thể nhập các quy tắc của riêng mình để đồng bộ hóa các sự kiện. Có các công cụ để quản lý mô hình, gỡ lỗi động và tự động hóa việc xử lý kết quả. Tuy nhiên, hệ thống này có ba khuyết điểm chính:

nhà phát triển không thể bao gồm các thành phần động liên tục trong mô hình, ngay cả khi sử dụng các quy trình bên ngoài được viết bằng ngôn ngữ PL / 1, Fortran hoặc Assembly;

không có phương tiện mô phỏng các quá trình không gian

hệ thống hoàn toàn mang tính giải thích, điều này làm giảm đáng kể hiệu suất của các mô hình.

Quy trình trở thành một phương pháp cho phép bạn xây dựng các mẫu mô tả các quy trình như thể chúng thực sự hoạt động. Áp dụng chúng, có thể thu được các số liệu thống kê ổn định và đáng tin cậy. Dựa trên những dữ liệu này, bạn có thể chọn cách tốt nhất cho sự phát triển của tổ chức.

Phương pháp mô phỏng là một phương pháp nghiên cứu trong đó hệ thống cụ thể sẽ được thay thế bằng một cái có đủ độ chính xác trong việc mô tả cái thật. Các thí nghiệm phải được thực hiện với nó để có được thông tin đáng tin cậy. Quy trình như vậy sẽ cho phép chúng ta hiểu được bản chất của hiện tượng, mà không cần dùng đến trong trường hợp này thay đổi thực sựđối tượng cho đến thời gian cần thiết.

Mô hình hóa mô phỏng các quy trình kinh doanh là một trường hợp đặc biệt của mô hình toán học. Thực tế là có một lớp đối tượng mà các mô hình phân tích chưa được phát triển vì nhiều lý do khác nhau. Hoặc, đối với họ, không có hệ thống phương pháp áp dụng một giải pháp sáng tạo. Trong những trường hợp như vậy, mô hình mô phỏng các quá trình kinh tế được sử dụng.

Nó được sử dụng trong các trường hợp:

rất tốn kém khi tiến hành các thí nghiệm với một đối tượng thực tế;
không thể xây dựng mô hình phân tích vì nhiều lý do khác nhau;
nó là cần thiết để có được kết quả và đánh giá "hành vi" của nó có tính đến khung thời gian.

Quá trình bắt chước có một số loại. Hãy xem xét chúng chi tiết hơn.

Mô hình dựa trên tác nhân là hướng đổi mới, được sử dụng rộng rãi để khám phá các hệ thống phi tập trung. Động lực hoạt động của chúng không được xác định quá nhiều bởi các luật lệ và quy tắc toàn cầu, mà ngược lại, những nguyên tắc này trở thành kết quả của các hoạt động cá nhân của các thành viên trong nhóm này.

Do đó, trong trường hợp này, mục đích và mục tiêu của các mô hình là thu được các ý tưởng về các nguyên tắc cơ bản này, hành vi của hệ thống được lựa chọn. Nhưng cần phải tiến hành từ các giả định về cá nhân, hành vi cụ thể của các đối tượng riêng lẻ của nó, cũng như các mối quan hệ của chúng trong các hệ thống.

Tác nhân trở thành một thực thể đặc biệt có hoạt động và quyền tự chủ trong hành vi, có thể đưa ra và áp dụng các quyết định phù hợp với một bộ quy tắc cụ thể, tương tác với môi trường hiện tại và tự thay đổi một cách độc lập.

Mô hình hóa sự kiện rời rạc là một cách tiếp cận mô hình hóa đề xuất trừu tượng hóa từ các sự kiện hiện có bằng cách xem xét một tập hợp các sự kiện cơ bản trong một hệ thống. Chúng ta đang nói về "chờ đợi", "xử lý đơn đặt hàng", "di chuyển với một tải", "dỡ hàng", v.v. Mô hình như vậy được phát triển rất tốt và có phạm vi ứng dụng rất lớn - từ hệ thống hậu cần và dịch vụ đến hệ thống sản xuất và vận tải. Nói chung, phương pháp này có thể phù hợp một cách lý tưởng với mọi tình huống; được thành lập bởi J. Gordon vào giữa thế kỷ XX.

Động lực học hệ thống là sự mô phỏng các quá trình kinh tế, khi đồ thị, sơ đồ, tính toán sẽ được xây dựng cho đối tượng nghiên cứu, phản ánh mối quan hệ nhân quả và ảnh hưởng toàn cục của một số chỉ tiêu đến các tiêu chí khác trong một khoảng thời gian nhất định. Hơn nữa, hệ thống được tạo trên cơ sở của chúng được mô phỏng trên máy tính. Nhờ đó, có cơ hội thực sự để hiểu bản chất của những gì đang xảy ra, và xác định các mối quan hệ hiện có của nguyên nhân và kết quả giữa các hiện tượng và đối tượng. Động lực học hệ thống giúp xây dựng các mô hình phát triển đô thị, quy trình kinh doanh, hệ thống sản xuất, phát triển hệ sinh thái, quần thể, dịch bệnh, v.v.

Mô hình mô phỏng trong kinh tế học. Các lĩnh vực áp dụng phương pháp mô phỏng mô phỏng

Gửi công việc tốt của bạn trong cơ sở kiến ​​thức là đơn giản. Sử dụng biểu mẫu bên dưới

Tài liệu tương tự

Gửi công việc tốt của bạn trong cơ sở kiến thức là đơn giản. Sử dụng biểu mẫu bên dưới