<<
>>

4.4. Метод Монте-Карло (статистических испытаний) СУЩНОСТЬ МЕТОДА

Метод Монте-Карло представляет собой расчетный численный способ решения исследовательских задач математического характера на основе моделирования случайных величин и формализованного описания неопределенности.
Этот способ, называемый также методом статистических испытаний, на основе статистических данных и раз­личного рода ограничений позволяет сформировать имитационные модели и создать множество сценариев реализации задач исследова­ния и выбрать наиболее вероятный из них.

Название метода происходит от известного всем игорным бизне­сом города Монте-Карло, так как рулетки, используемые в казино, являются простым устройством для получения случайных величин.

Разработчиками данного метода принято считать американских математиков Дж. Неймана и С. Улама (конец 40-х гг. XX в.). В нашей стране он стал известен в 1955—1956 гг. Основа метода была извест­на в период, когда статистики начали решать задачи с помощью слу­чайных выборок. Однако широкого распространения данный метод не мог получить из-за трудоемких работ моделирова­ния случайных величин.

Только с появлением ЭВМ стало возмож­ным широкое распространение этого универсального численного метода.

СФЕРА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТОДА

Метод Монте-Карло часто применяют для анализа рисков раз­личных проектов, используя компьютерные пакеты программ. Ре­зультатом такого анализа являются рассчитанные вероятности пока­зателей реализации проекта (например, вероятность получения чис­того дисконтированного дохода).

Составленные по методу Монте-Карло имитационные модели позволяют построить математическую модель, например проекта с неопределенными значениями параметров. Зная вероятностные распределения параметров проекта, а также корреляционную связь между изменениями параметров, можно получить распределение доходности проекта.

Метод Монте-Карло позволяет моделировать любой процесс, на протекание которого влияют случайные факторы. При этом для многих математических задач, не связанных с какими-либо слу­чайностями, можно искусственно придумать вероятностную модель (и даже не одну), позволяющую решать эти задачи. Следовательно, метод Монте-Карло является универсальным методом решения ис­следовательских и управленческих задач математического ха­рактера. Однако он не позволяет решать задачи с большой точно­стью, т.е. он эффективен при решении тех из них, в которых резуль­тат нужен с небольшой точностью.

<< | >>
Источник: Мишин В.М.. Исследование систем управления: Учебник для вузов. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, - 527 с.. 2003

Еще по теме 4.4. Метод Монте-Карло (статистических испытаний) СУЩНОСТЬ МЕТОДА:

  1. 3.2. Эксперимент по методу Монте-Карло
  2. 48. МЕТОД МОНТЕ‑КАРЛО
  3. Имитационное моделирование Монте-Карло
  4. Эксперимент Монте-Карло
  5. Графический (статистический) метод
  6. 6.3. Статистические методы 6.3.1.
  7. 6.3.2. Семь простых методов статистического контроля качества
  8. Формирование выборки при использовании статистических методов
  9. Статистические методы контроля и управления качеством продукции
  10. Сущность и методы управления финансами