Контрольная работа по дисциплине «Компьютерное моделирование в финансовой деятельности»

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ  И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ПЕРМСКИЙ ИНСТИТУТ (ФИЛИАЛ)

федерального государственного бюджетного образовательного учреждения

высшего профессионального  образования

«Российский государственный  торгово-экономический университет»

 

 

Контрольная работа

 

по дисциплине «Компьютерное моделирование в  финансовой деятельности»  

 

Вариант 20

 

Выполнила студентка 2 курса, группы ЭЗ – 24

Специальность «Экономика и управление

на предприятии (по отраслям)

Тарасова А.В. 

_________________ (подпись студента)

Оценка ___________________________

_______________________ Шабуров А.С.

 

 

 

Пермь  2011

 

 

 

Содержание

1. Типы имитационных моделей………………………………..3
2. Методы компьютерного моделирования……………………4
3. Задание 1……………………………………………………….5
4. Задание 2……………………………………………………….6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Типы имитационных моделей

Имитационное моделирование  применяется к процессам, в ход  которых может время от времени  вмешиваться человеческая воля. Человек, руководящий операцией, может в  зависимости от сложившейся обстановки, принимать те или иные решения. Затем приводится в действие математическая модель, которая показывает, какое ожидается изменение обстановки, в ответ на это решение и к каким последствиям оно приведет спустя некоторое время. Следующее текущее решение принимается уже с учетом реальной новой обстановки и т. д. В результате многократного повторения такой процедуры руководитель как бы «набирает опыт», учится на своих и чужих ошибках и постепенно выучиваться принимать правильные решения – если не оптимальные, то почти оптимальные.

В исследовании операций широко применяются  как аналитические, так и статистические модели. Каждый из этих типов имеет  свои преимущества и недостатки. Аналитические  модели более грубы, учитывают меньшее  число факторов, всегда требуют каких-то допущений и упрощений. Зато результаты расчета по ним легче обозримы, отчетливее отражают присущие явлению основные закономерности. А, главное, аналитические модели больше приспособлены для поиска оптимальных решений. Статистические модели, по сравнению, с аналитическими, более точны и подробны, не требуют столь грубых допущений, позволяют учесть большое (в теории – неограниченно большое) число факторов. Но и у них – свои недостатки: громоздкость, плохая обозримость, большой расход машинного времени, а главное, крайняя трудность поиска оптимальных решений, которые приходятся искать «на ощупь», путем догадок и проб.

Наилучшие работы в области исследования операций основаны на совместном применении аналитических и статистических моделей. Аналитическая модель дает возможность в общих чертах разобраться в явлении, наметить как бы контур основных закономерностей. Любые уточнения могут быть получены с помощью статистических моделей.

Имитационное моделирование  основано на прямом описании моделируемого  объекта. Существенной характеристикой таких моделей является структурное подобие объекта и модели. Это значит, каждому существенному с точки зрения решаемой задачи элементу объекта ставится в соответствие элемент модели. При построении имитационной модели описываются законы функционирования каждого элемента объекта и связи между ними. Работа с имитационной моделью заключается в проведении имитационного эксперимента. Процесс, протекающий в модели в ходе эксперимента, подобен процессу в реальном объекте. Поэтому исследование объекта на его имитационной модели сводится к изучению характеристик процесса, протекающего в ходе эксперимента.

Для формального представления  информационной системы при имитационном моделировании обычно используется схема с дискретными событиями. При этом процесс функционирования системы во времени отождествляется с последовательностью событий, возникающих в системе в соответствии с закономерностями ее функционирования. И формальное понятие «событие» вкладывается конкретное смысловое содержание, определяемое целями моделирования. Ценным качеством имитации является возможность управлять масштабом времени. Динамический процесс в имитационной модели протекает в так называемом системном времени. Системное время имитирует реальное время. При этом пересчет системного времени в модели можно выполнять двумя способами. Первый заключается в «движении» по времени с некоторым постоянным шагом Δt, второй - в «движении» по времени от события к событию. Считается, что в промежутках времени между событиями в модели изменении не происходит. Кроме реального и системного времени существует ещё один тип времени - машинное, т.е. время, за которое реализуется имитационный эксперимент.

Методы компьютерного моделирования

    Общеизвестно, сколь важно для решения экономических задач планирование - как при рыночной, так и при плановой экономике. Обычно для решения экономической проблемы существует много способов (стратегий), отнюдь не равноценных по затратам финансов, людских ресурсов, времени исполнения, а также по достигаемым результатам. Наилучший из способов (по отношению к выбранному критерию - одному или нескольким) называют оптимальным. Приведем простейший пример такого рода задач. 
Пример 1. На некотором предприятии могут выпускать изделия двух видов (например, мотоциклы и велосипеды). В силу ограниченности возможностей сборочного цеха в нем могут собирать за день либо 25 мотоциклов (если не собирать вообще велосипеды), либо 100 велосипедов (если не собирать вообще мотоциклы), либо какую-нибудь комбинацию тех и других, определяемую приемлемыми трудозатратами. Склад может принять не более 70 изделий любого вида в сутки. Известно, что мотоцикл стоит в 2 раза дороже велосипеда. Требуется найти такой план выпуска продукции, который обеспечил бы предприятию наибольшую выручку. 
Такого рода задачи возникают повседневно в огромном количестве, но в реальности число изделий гораздо больше двух, да и дополнительных условий тоже больше. Решить подобную задачу путем перебора всех мыслимых вариантов часто невозможно даже на ЭВМ. В нашем примере, однако, в ЭВМ нет необходимости - задача решается очень легко.

Задание 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Задание 2

 

• о состоянии очередей:

Queue - Номер или имя очереди 32

Max - Максимальная длина очереди 11 

Сont. - Текущая длина очереди 11 

Entry -Общее количество входов 32

Entry(0) Количество нулевых входов 1

Ave. Cont. -Средняя длина очереди 5,464

Ave. Time - Среднее время пребывания транзакта в очереди 81,954

Ave.(-0) - Среднее время пребывания транзакта в очереди без нулевых входов 84,598