моделирование

Статистические методы моделирования. В случае, если система массового обслуживания не является пуассоновской, ее расчет с помощью аналитических методов становится очень сложным. Искомое решение легче получить, используя метод статистических испытаний — численный метод решения математических задач при помощи моделирования случайных процессов и событий, который получил название метод Монте-Карло. Метод Монте-Карло начал использоваться в 1944 г. в связи с работами по созданию атомного реактора американскими учеными Дж. фон Нейманом и С.Уламом. Широкое распространение этот метод получил только после появления быстродействующих ЭВМ.

В методе Монте-Карло особую роль играет моделирование случайных величин с заданными распределениями (время обслуживания, время ожидания и т.д.). Как правило, такое моделирование осуществляется путем преобразования одного или нескольких независимых значений случайного числа …, распределенного равномерно в интервале [0, 1]. Последовательности «выборочных» значений … обычно получают на ЭВМ с помощью специальных алгоритмов. Такие числа называются псевдослучайными.

Аналитические методы моделирования. Для пуассоновских систем массового обслуживания разработаны методы, позволяющие достаточно просто аналитически рассчитывать их характеристики.

Системы с отказом в обслуживании являются наиболее простыми. В таких системах каждое поступающее требование либо обслуживается, если обслуживающее устройство свободно, либо теряется. Характерным примером такой системы является традиционная телефонная связь. Если абонент свободен, поступающий звонок соединяется с ним, если занят, звонок приходится повторять.

Коэффициент загрузки системы определяет минимальное число обслуживающих устройств, которое необходимо иметь в системе для предотвращения роста очереди на обслуживание:

Моделирование в логистической системе

Под логистической моделью понимается любой образ (абстрактный или материальный) логистического процесса или системы, используемый в качестве их заместителя.

Моделирование логистической системы можно проводить различными методами и приходить в итоге к разным моделям, однако при построении моделей необходимо соблюдать следующие общие принципы:

При планировании перевозок возникает необходимость в определении кратчайших расстояний между АТО, пунктами потребления и пунктами отправления грузов. Кратчайшие расстояния между пунктами являются основой для оплаты клиентами транспортных услуг, для учета расхода топлива, определения грузооборота АТО, расчета заработной платы водителей и т.д.

Имитационное моделирование логистических систем

Термином «имитационное моделирование» может быть обозначено почти любое воспроизведение ситуации. По определению Р. Шеннона, имитационное моделирование - это процесс создания модели реальной системы и проведения экспериментов с этой моделью для того, чтобы понять поведение этой системы, либо для оценки разных стратегий в рамках ограничений, установленных критериев или наборов критериев функционирования системы.

Использование SADT-методологии в моделировании логистических бизнес-процессов

SADT -методология является основой структурно-функционального моделирования. SADT - это аббревиатура слов Structured Analysis and Design Technique (технология структурного анализа и проектирования).

Общая схема имитационного моделирования

Общая схема имитационного моделирования включает восемь этапов:

Оценка точности результатов имитационного моделирования

Важное значение для эффективного использования модели имеет оценка ее пригодности. На этом этапе решаются две задачи. Одна из них — проверка адекватности машинной программы структуре реального процесса, решаемая, например, таким образом: случайные величины в программе заменяются детерминированными и результаты сопоставляются с результатами, полученными немашинным путем.

Имитационное моделирование - особенности и возможности метода

Модели сложных экономических процессов, достаточно полно отражающих реальность, настолько сложны, что решение оптимизационных задач в рамках этих моделей затруднительно.

Моделирование случайных событий

Моделирование случайных событий сводится к моделированию дискретных случайных величин.

Экономико-математическое моделирование

Искусство математического моделирования состоит в умении перевести реальную задачу на математический язык, перевести адекватно, не теряя основных свойств оригинала. Плодотворность метода математического моделирования подтверждена всей человеческой практикой, это великое средство научного исследования, применение которого невозможно отвергать ни в какой конкретной области науки.

Модель и моделирование

Существенную роль в логистических исследованиях играют понятия «модель» и «моделирование». По существу, почти любая тема курса математики заканчивается построением некоторой математической модели, причем для ее построения используются как индуктивный, так и дедуктивный методы. Получая в результате рассуждений некоторую формулу, схему, график, таблицу, чертеж, алгоритм и т. п., мы тем самым имеем дело с построением математической модели.

Логистическое моделирование процесса сбыта готовой продукции

Логистическое моделирование процесса сбыта готовой продукции строится на базе системотехники и целевой ориентации на конечные результаты распределения. Упрощенно логистическую модель процесса сбыта можно представить как сетевую модель (рис. 6.1) [4].

Методы моделирования ритма производственного цикла выполнения заказа

Известны три метода моделирования ритма производственного цикла выполнения заказа: статистический, статический и динамический.

Классификация моделей управления запасами и этапы их моделирования

Модели управления запасами весьма разнообразны и это обусловлено различиями реальных условий реализации логистических процессов, наличием большого количества внешних возмущений, многообразием экзогенных и эндогенных параметров, создающих множество возможных вариантов решения этих задач.

Программирование и моделирование в системе логистических связей

Исследование логистических хозяйственных связей нередко предполагает предварительное изучение процесса выработки рациональных маршрутов перевозки и составление оптимальных графиков доставки продукции потребителям. В этих целях применяют и сетевые модели.