Типы имитационных процессов и моделей.

Существует несколько типов имитационных моделей. Вероятностные имитационные модели. В этих моделях одна или более независимых переменных являются вероятностными. Они следуют некоторым вероятностным распределениям. Существуют дискретные и непрерывные распределения вероятностей. Дискретные распределения включают ситуации с ограниченным числом событий или переменных, которые требуют только конечное число значений. Непрерывные распределения - это ситуации с неограниченным числом возможных событий, которые следуют, например, нормальному распределению. Вероятностная имитация проводится с помощью метода Монте - Карло.

Имитация, зависимая от времени в сравнении с имитацией, не зависимой от времени. Независимая от времени имитация относится к ситуации, в которой точное знание о том, когда событие произошло, не является важным. Например, мы не можем знать, что потребность в некотором продукте определяется в количестве три единицы в день, но нас не заботит, когда в течении дня требуется каждая единица. В некоторых время вообще может не быть существенным фактором. С другой стороны, в задачах ожидания важно знать точное время прибытия (или, например, знать, должен ли будет покупатель ожидать и сколько времени). В этом случае мы имеем дело с ситуацией, зависимой от времени.

Имитационное моделирование экономических процессов обычно применяется для управления сложным бизнес-процессом, когда имитационная модель управляемого экономического объекта используется в качестве инструментального средства в контуре адаптивной системы управления, создаваемой на основе информационных технологий, а также при проведении экспериментов с дискретно-непрерывными моделями сложных экономических объектов для получения и отслеживания их динамики в экстренных ситуациях, связанных с рисками, когда натурное моделирование невозможно[1][10].

Эвристическое программирование. Определение оптимальных решений в некоторых сложных задачах может содержать запрещенные или нереализуемые значения и количества, например, времени и стоимости. Часто оптимальное решение может быть даже невозможным. Альтернативный имитационный подход может быть продолжительным по времени реализации, сложным и даже неточным. В таких ситуациях иногда возможно достичь удовлетворительных решений более быстро и с меньшими затратами, используя эвристики.

Эвристическая процедура может быть также описана как нахождение правил, которые помогают решать сложные задачи, нахождение путей поиска и интерпретации информации в каждом опыте и нахождение методов, которые ведут к вычислительному алгоритму или общему решению.

Хотя эвристики используются в основном для решения слабо структурированных задач, они также могут использоваться для обеспечения удовлетворительных решений некоторых сложных хорошо структурированных задач (таких, как крупно масштабные комбинаторные задачи, которые имеют много потенциальных решений для исследования). Процесс решения с помощью эвристик в этих случаях может осуществляться намного быстрее и дешевле, чем оптимизационными алгоритмами. Поэтому эвристики обычно используются только для конкретных ситуаций, для которых они предназначены.

Эвристическое программирование - это подход с использованием эвристик для достижения осуществимых и приемлемых решений некоторых сложных задач. Эвристики могут быть количественными, и таким образом они играют главную роль в базовой модели системы поддержки решений. Они могут быть также качественными и тогда они играют главную роль в обеспечении знаниями экспертной системы. Эвристическое мышление включает поиск, обучение, оценку, суждение и затем снова поиск, переобучение и переоценку, как процесс исследования и апробирования.

  • [1] |уГранберг А. Г. Динамические модели народного хозяйства. М.: Экономика, 1985.
 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ   След >