Исследование операций. Линейное, динамическое программирование


Исследование операций - часть 132


Обе характеристики будут меньше, чем для исходной n-канальной СМО (будут представлять собой «оптимистические» оценки). От них, деля на ?, можно перейти к «оптимистическим» оценкам для времени пребывания в СМО и в очереди.

 

ГЛАВА 7

СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ (МЕТОД МОНТЕ-КАРЛО)

§ 22. Идея, назначение и область применимости метода

В предыдущих главах мы научились строить некоторые аналитические модели операций со стохастической («доброкачественной») неопределенностью. Эти модели позволяют установить аналитическую (формульную) зависимость между условиями операции, элементами решения и результатом (исходом) операции, который характеризуется одним пли несколькими показателями эффективности. Во многих операциях системы массового обслуживания или другие, аналогичные им (например, технические устройства с узлами, выходящими из строя), фигурируют как «подсистемы» или «части» общей управляемой системы. Польза и желательность построения аналитических моделей (хотя бы приближенных) сомнению не подлежат. Беда в том, что их удается построить только для самых простых, «незатейливых» систем, и, самое главное, они требуют допущения о марковском характере процесса, что далеко не всегда соответствует действительности. В случаях, когда аналитические методы неприменимы (или же требуется проверить их точность), приходится прибегать к универсальному методу статистического моделирования или, как его часто называют, методу Монте-Карло.

Идея метода чрезвычайно проста и состоит она в следующем. Вместо того чтобы описывать процесс с помощью аналитического аппарата (дифференциальных или алгебраических уравнений), производится «розыгрыш» случайного явления с помощью специально организованной процедуры, включающей в себя случайность и дающей случайный результат. В действительности конкретное осуществление (реализация) случайного процесса складывается каждый раз по-иному; так же и в результате статистического моделирования («розыгрыша») мы получаем каждый раз новую, отличную от других реализацию исследуемого процесса.


Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин