模拟方法建模优秀论文.doc

概率统计方法建模介绍，应用水晶球软件

模拟起源：

管理学家经常使用名目繁多的工具与技术来建立复杂决策问题的模型，分析并解决它们。这些工具包括线性规划、决策分析、排队论、预测和模拟。其中有许多常要求分析者做出极为简洁的模拟假设。其他工具，如线性规划，那么只应用于有限类型的问题。线性规划适用于能以线性目标函数与线性约束来建立模型的结构明晰的情形，它不包含概率因素。此外，通常我们都假设所有数据是确定的，然而，这在现实中是极为罕见的。

实际情形很少有符合分析模型之假设的。因为我们在建立模型之前，往往是先假设有些数量是确定的，甚至我们有时候会给一个随机变量设定一个范围，然后在这个范围内确定一个常数，用以代表这个随机变量的所有数值。例如，对于一个销售商来说，因为供给商的资源消耗速度会受到天气、技术等因素的影响，因而这个变量并不可能一成不变，也是随机变量，故而，来自供给商的商品供给量就无法确定。销售商面对庞大的商品市场，最大的不确定性就是来自市场内外部的竞争，竞争会导致需求无法预测。综合供、求的不确定性，这就使预测一个销售商的利润变得相当困难。情况通常是，所研究的问题的数学形式越完美，它符合实际的程度就越低。最终就会导致，诸如排队论和线性规划这样的技术，并不能与现实的管理学相结合，换言之，这些技术在实际应用中作用不大，所以，用它们来为系统建立模型，不能提供过多的系统行为信息。因此，排队论，线性规划和其他管理学技术，尤其是规划工具，虽然有着许多重要的实际应用，却并不总是有效的分析工具。

对于那些使问题不满足分析建模的标准方法所规定的假设的情形，模拟可能是建立模型和解决问题的有价值的方法。模拟是建立系统或决策问题的数学或逻辑模型，并以该模型进行试验，用以获得有助于对系统行为的认识以及帮助解决一些决策问题的过程，是用电子计算机对真实系统在一定环境下各要素的相互作用进行有条件的模仿试验，并求得数值解的一种数量分析方法。这个定义的两个要素是模拟与试验。模拟的主要优点在于它可以将问题或系统的任何适当的假设模型化，这使它成为了最为灵活的管理学模拟工具，可以使一个模型对使用者有所启示、帮助。模拟的着重点是用模型进行试验或分析其结果。当一个问题出现了不容易分析的不确定性时，模拟就变得相当有用了。

在经济学中，对模拟有三种不同的认识：一是认为模拟就是用模型去描述经济系统的结构和行为，以研究该系统某方面的变化如何影响其他方面或整个系统；二是认为模拟就是对模型的方程组特别是动态方程组进行按期的求解，以探测模型的灵敏度，预测即为一种模拟；三是认为模拟就是在模型的范围内对所有可替换的结合方式进行有控制的试验，观察它们的后果，从中选择较好的特定结合方式。政策分析即为一种模拟。然而上述三种认识的共同点是模拟离不开模型的建立和应用。[1]

在现实经济生活中直接进行实验，或者是不可能的，或者是得不偿失的，而根据实际问题建立模型，并利用模型进行试验，比拟不同后果，选择可行方案，不失为有效的代用方法。同时由于经济数学模型日益增大和复杂化，并且更多地考虑非经济的影响，已不能用数学运算到达准确的分析解，而需要通过电子计算机模拟，用数值运算到达数字解。综合这两个方面，模拟即使间接实验有了可能，也为模型求解提供了新的方法。

在我们的周围常能看到模拟的例子，模拟常被用于预测天气和绘制气象解说图。飞行员平常可以利用能显示飞机在特定条件下对飞行员动作做出的何种反响的模拟器，这种模拟器使飞行员不必亲自面对受伤的危险，就知道如何应付紧急的情况。NASA〔美国国家航空航天局〕也利用模拟来预测火箭和卫星的轨道。像指挥军队通过旷野、操纵太空穿梭机，这样的手工模拟是十分费时的，也使人容易疲劳，且一两次模拟的结果所提供的能作为决策依据的信息又相对很少。然而，假设模拟可以在计算机上实施，使成千次的重复可以在几秒内完成，就能提供丰富的信息。随着速度更快、功能更强的计算机能力的开发应用，以及由于扩大电子表格用途而对数量建模的更深入的了解，近年来模拟在实际管理者中已经成为分析企业问题的极为普遍的方法。[2]

模拟模型是描述型的，它们是对特定输入量集合直接评估系统性能或行为的各种量度。模型的输入量包括使用者指定的可控变量，及表述问题的环境的不可控变量或常熟。模拟本身在字面上是规定系统或问题的一组假设，这与电子表格模型还是有所区别。相比普通电子表格模型，模拟模型一般包括一个或多个概率元素，且常包含系统元素之间随时间推移而发生的复杂交互作用，模型的输出将不会有唯一值，而要由概率分布来规定其特性。

进行模拟的步骤包括确定问题、收集资料、制定模型、建立模型的计算程序、鉴定和证实模型、设计模型试验、进行模拟操作和分析模拟结果。这里所说的模拟必须是模拟模型，一般地说，随机模型比确定性模型、动态模型比静态模型、非线性模型比线性模型