商務(wù)管理仿真模擬 概論ppt課件

1、第1章 概論1.1 系統(tǒng)及其模擬的概念1.2 Monte Carlo模擬1.3 系統(tǒng)模擬1.4 系統(tǒng)模擬的實(shí)例 1.1.1 系統(tǒng)模型系統(tǒng)模型 1實(shí)體模型實(shí)體模型 1直觀模型直觀模型 供展覽用的實(shí)物模型，如一個(gè)工廠、車間、倉庫、消費(fèi)供展覽用的實(shí)物模型，如一個(gè)工廠、車間、倉庫、消費(fèi)線的平面布置模型等。線的平面布置模型等。 2物理模型物理模型 根據(jù)類似原理構(gòu)造的模型，如波浪水箱中的艦艇模型、根據(jù)類似原理構(gòu)造的模型，如波浪水箱中的艦艇模型、風(fēng)洞中的飛機(jī)模型。風(fēng)洞中的飛機(jī)模型。 2符號模型符號模型 是在一些商定或假設(shè)條件下借助于專門的符號、線條等，是在一些商定或假設(shè)條件下借助于專門的符號、線條等，按一定

2、方式組合起來的模型。如地圖、電路圖、化學(xué)構(gòu)造按一定方式組合起來的模型。如地圖、電路圖、化學(xué)構(gòu)造方式等，具有簡明、方便、目的性強(qiáng)及非量化等特點(diǎn)。方式等，具有簡明、方便、目的性強(qiáng)及非量化等特點(diǎn)。2符號模型 1定量模型 定量模型即數(shù)學(xué)邏輯模型，是系統(tǒng)的各種變量的數(shù)學(xué)邏輯關(guān)系的籠統(tǒng)表述。 運(yùn)用定量模型可以對邏輯關(guān)系清楚的系統(tǒng)進(jìn)展建模，比如企業(yè)中經(jīng)常發(fā)生的排隊(duì)問題，雖然復(fù)雜，但邏輯關(guān)系可以根據(jù)通用的規(guī)那么描畫清楚。 2定性模型 a. 描畫性模型：即運(yùn)用文字方式簡明論述系統(tǒng)的構(gòu)成、所處環(huán)境、主要功能和研討目的等。 b. 流程圖和圖解式模型：通常它們顯示了系統(tǒng)組成部分相互之間的根本邏輯關(guān)系。 運(yùn)用定性模型，

3、那么可以描畫不按通用規(guī)那么運(yùn)轉(zhuǎn)的系統(tǒng)，主要表達(dá)為人們的閱歷和知識，如汽車司機(jī)對方向盤的支配、一些技藝性較強(qiáng)的工種如鉗工的操作，大體上是靠這類模型進(jìn)展的。通常所說的某些指點(diǎn)憑閱歷做決策也是如此。 2符號模型 3計(jì)算機(jī)程序 當(dāng)把定量和定性模型開發(fā)成計(jì)算機(jī)系統(tǒng)時(shí)，這些模型就轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)程序，因此，計(jì)算機(jī)程序也屬于符號模型。 a. 按系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)規(guī)律的顯著特征，上述系統(tǒng)模型又有如下的分類： 確定性模型 隨機(jī)性模型 計(jì)算機(jī)模擬方法是針對隨機(jī)性模型的。 b. 按系統(tǒng)變量隨時(shí)間變化的特征，系統(tǒng)模型分為： 離散型 延續(xù)型 離散-延續(xù)混合型 1.1.2 系統(tǒng)類型系統(tǒng)類型 1離散型系統(tǒng)離散型系統(tǒng) 在離散系統(tǒng)中，隨著時(shí)

4、間的推移，系統(tǒng)形狀只在某在離散系統(tǒng)中，隨著時(shí)間的推移，系統(tǒng)形狀只在某些詳細(xì)的時(shí)間點(diǎn)呈離散性變化，在時(shí)間點(diǎn)之間那么沒有變些詳細(xì)的時(shí)間點(diǎn)呈離散性變化，在時(shí)間點(diǎn)之間那么沒有變化，而時(shí)間可以是延續(xù)性的或離散性的，這取決于系統(tǒng)形化，而時(shí)間可以是延續(xù)性的或離散性的，這取決于系統(tǒng)形狀的離散性變化可以在任何時(shí)間點(diǎn)發(fā)生或僅能在某些特殊狀的離散性變化可以在任何時(shí)間點(diǎn)發(fā)生或僅能在某些特殊時(shí)間點(diǎn)發(fā)生。時(shí)間點(diǎn)發(fā)生。 以下圖表示了離散系統(tǒng)的形狀與時(shí)間的關(guān)系。以下圖表示了離散系統(tǒng)的形狀與時(shí)間的關(guān)系。離散型系統(tǒng)2延續(xù)型系統(tǒng) 在延續(xù)系統(tǒng)中，系統(tǒng)形狀隨時(shí)間呈延續(xù)性變化。同樣地，模擬時(shí)間可以是延續(xù)性的，也可是離散性的。 以下圖表示

5、了具有延續(xù)時(shí)間或離散時(shí)間的延續(xù)系統(tǒng)的形狀與時(shí)間的關(guān)系。 延續(xù)型系統(tǒng)(延續(xù)時(shí)間) 延續(xù)型系統(tǒng)(離散時(shí)間) 3混合型系統(tǒng) 在混合系統(tǒng)中，系統(tǒng)形狀可以作延續(xù)性及離散性的變化，或者作延續(xù)性變化并具有離散性突變。它的系統(tǒng)形狀-時(shí)間可以是延續(xù)性的或離散性的。圖1.1.4表示了混合型系統(tǒng)的例子：一個(gè)庫存控制系統(tǒng)。 以下圖闡明，在這個(gè)庫存控制系統(tǒng)中，由于滿足用戶需求或消費(fèi)的耗用，庫存量隨著時(shí)間作延續(xù)性變化減少。當(dāng)進(jìn)展庫存補(bǔ)充時(shí)，庫存量離散性添加，其增量等于庫存工程的訂貨批量。 混合型系統(tǒng)1.1.3 系統(tǒng)研討方法？系統(tǒng)研討方法？研討和分析系統(tǒng)的方法以及模型種類 1解析模型 即確定的數(shù)學(xué)模型。在解析模型中，系統(tǒng)的

6、行為表現(xiàn)輸出變量是輸入變量包括模型參數(shù)確實(shí)定函數(shù)，其結(jié)果是經(jīng)過數(shù)學(xué)計(jì)算完全確定的解。比如像下面的一元二次方程： Y = aX2 + bX + c 2模擬模型 模擬是建立系統(tǒng)或決策問題的數(shù)學(xué)或邏輯模型，并以該模型進(jìn)展實(shí)驗(yàn)，以獲得對系統(tǒng)行為的認(rèn)識，或協(xié)助處理決策問題的過程。 模擬的過程X、M、Y是不確定性?的。不確定性：1隨機(jī)的。用服從概率分布的函數(shù)描畫。 2模糊的。用模糊隸屬函數(shù)描畫。 3灰色的。 4復(fù)雜的。 問：有沒有毫無規(guī)律的不確定性？ 1.1.4 管理系統(tǒng)及其模擬管理系統(tǒng)及其模擬 1管理系統(tǒng)管理系統(tǒng) 企業(yè)的一個(gè)部門、企業(yè)的一項(xiàng)業(yè)務(wù)流程、甚至企業(yè)內(nèi)部企業(yè)的一個(gè)部門、企業(yè)的一項(xiàng)業(yè)務(wù)流程、甚至企

7、業(yè)內(nèi)部的一群人等，要從管理控制的角度來看，它們都可以稱為的一群人等，要從管理控制的角度來看，它們都可以稱為管理系統(tǒng)。管理系統(tǒng)。 管理系統(tǒng)被公以為是一種典型的復(fù)雜系統(tǒng)，其復(fù)雜性有管理系統(tǒng)被公以為是一種典型的復(fù)雜系統(tǒng)，其復(fù)雜性有兩層含義，即難解的兩層含義，即難解的Complicated和復(fù)雜的和復(fù)雜的Complex。 1難解系統(tǒng) 指那些可以被數(shù)學(xué)模型描畫的系統(tǒng)，但是由于數(shù)學(xué)模型過于復(fù)雜，以致于無法用常規(guī)方法解題。例如，一輛機(jī)動車、一部CD-player等有大量的零部件，雖然這樣的系統(tǒng)具有復(fù)雜的構(gòu)造和精細(xì)的功能，但是畢竟可以用龐大的、數(shù)學(xué)的、靜態(tài)的模型來描畫和分析。 在管理領(lǐng)域，難解系統(tǒng)在企業(yè)執(zhí)行層

8、的排隊(duì)問題中比較常見，例如車間的消費(fèi)作業(yè)方案編制、庫存控制、物流管理等。 2復(fù)雜系統(tǒng) 是指那些由具有非線性的和反響回路的關(guān)系的部件組成的系統(tǒng)，無法用數(shù)學(xué)的、靜態(tài)的模型描畫，須用復(fù)雜的相互作用的動態(tài)關(guān)系來描畫。 在管理領(lǐng)域，復(fù)雜系統(tǒng)在企業(yè)的管理層、決策層系統(tǒng)中很常見，例如人力資源管理、組織行為管理、市場營銷管理等，其中的管理系統(tǒng)面向的或處置的都是“人，這種由人類組成的系統(tǒng)，是典型的復(fù)雜系統(tǒng)，由于人類的行為帶有極大的不確定性，例如，員工上午答應(yīng)的事情，下午就能夠變卦。 對任何系統(tǒng)而言，人類是系統(tǒng)復(fù)雜性、不確定性的根源，人類系統(tǒng)是真正意義的復(fù)雜系統(tǒng)，并且在管理領(lǐng)域大量存在。為了研討上述兩類管理系統(tǒng)，

9、人們歸納出了三條學(xué)術(shù)研討途徑。 1物的研討 2人的研討 3人-物互動的研討 由于三條研討途徑都有本質(zhì)不同的特征，因此，相應(yīng)的模擬方法也顯著不同見以下圖。 研討內(nèi)容與研討方法的層次關(guān)系 2管理系統(tǒng)模擬的分類定量模擬Quantitative Simulation。基于數(shù)學(xué)模型。定性模擬Qualitative Simulation?；谌斯ぶ悄芊椒?。一 Quantitative Simulation 1蒙特卡洛模擬(Monte Carlo Simulation) 是抽樣實(shí)驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)輸出的特征值 不思索時(shí)間序列，即不思索模擬時(shí)鐘 2系統(tǒng)模擬System Simulation 思索時(shí)間序列 在時(shí)間序列上，

10、調(diào)查系統(tǒng)變量的值的變化過程二 Qualitative Simulation 三個(gè)學(xué)派： 1樸素物理學(xué)派Naive physics system based 2模糊數(shù)學(xué)學(xué)派Fuzzy mathematics based 3歸納推理學(xué)派Inductive reasoning based 1.2 蒙特卡洛模擬蒙特卡洛模擬 1概念概念 它的根本思想：為了求解數(shù)學(xué)、物理、工程技術(shù)以及消它的根本思想：為了求解數(shù)學(xué)、物理、工程技術(shù)以及消費(fèi)管理等方面的問題，首先建立一個(gè)概率模型或隨機(jī)過程，費(fèi)管理等方面的問題，首先建立一個(gè)概率模型或隨機(jī)過程，使它的參數(shù)等于問題的解；然后經(jīng)過對模型或過程的察看使它的參數(shù)等于問題的

11、解；然后經(jīng)過對模型或過程的察看或抽樣實(shí)驗(yàn)來計(jì)算所求隨機(jī)參數(shù)的統(tǒng)計(jì)特征；最后給出所或抽樣實(shí)驗(yàn)來計(jì)算所求隨機(jī)參數(shù)的統(tǒng)計(jì)特征；最后給出所求解的近似值，解的準(zhǔn)確度可用估計(jì)值的規(guī)范誤差來表示。求解的近似值，解的準(zhǔn)確度可用估計(jì)值的規(guī)范誤差來表示。 舉例：外形不規(guī)那么圖形面積的計(jì)算、民意檢驗(yàn)。舉例：外形不規(guī)那么圖形面積的計(jì)算、民意檢驗(yàn)。 思索平面上的一個(gè)邊長為1的正方形及其內(nèi)部的一個(gè)外形不規(guī)那么的圖形，如何求出這個(gè)圖形的面積呢?蒙特卡羅方法是這樣一種隨機(jī)化的方法：向該正方形隨機(jī)地投擲N個(gè)點(diǎn)，假設(shè)M個(gè)點(diǎn)落于圖形內(nèi)，那么該圖形的面積近似為M/N。 ？2步驟步驟 1對問題建立簡單而又便于實(shí)現(xiàn)的概率統(tǒng)計(jì)模型，使要求

12、的解對問題建立簡單而又便于實(shí)現(xiàn)的概率統(tǒng)計(jì)模型，使要求的解恰好是所建模型的概率分布或數(shù)學(xué)期望；恰好是所建模型的概率分布或數(shù)學(xué)期望； 2根據(jù)概率統(tǒng)計(jì)模型的特點(diǎn)和實(shí)踐計(jì)算的需求，改良模型，以根據(jù)概率統(tǒng)計(jì)模型的特點(diǎn)和實(shí)踐計(jì)算的需求，改良模型，以便減小模擬結(jié)果的方差，降低費(fèi)用，提高效率；便減小模擬結(jié)果的方差，降低費(fèi)用，提高效率； 3建立隨機(jī)變量的抽樣方法，其中包括產(chǎn)生偽隨機(jī)數(shù)及各種分建立隨機(jī)變量的抽樣方法，其中包括產(chǎn)生偽隨機(jī)數(shù)及各種分布隨機(jī)變量抽樣序列的方法；布隨機(jī)變量抽樣序列的方法； 4給出問題解的統(tǒng)計(jì)估計(jì)值及其方差或規(guī)范差。給出問題解的統(tǒng)計(jì)估計(jì)值及其方差或規(guī)范差。 3舉例舉例 復(fù)雜函數(shù)求解復(fù)雜函數(shù)求

13、解 假設(shè)需求求解以下積分：假設(shè)需求求解以下積分： badxxgI)(IabdxxgabdxxfxgabbabaX)()()()()()( 其中g(shù)(x)是一個(gè)無法經(jīng)過解析方法求解的實(shí)函數(shù)。 定義一個(gè)隨機(jī)變量： Y(b-a)g(X) 其中X是一個(gè)延續(xù)的隨機(jī)變量，在區(qū)間a,b上服從均勻分布，即XUa,b。這樣，變量Y的期望值為： E(Y) = E(b-a)g(X) = (b-a)Eg(X)其中，fX(x)是X的概率密度函數(shù)。這樣，處理該積分的問題簡化成為估計(jì)隨機(jī)變量Y的期望值E(Y)的問題。尤其是可以經(jīng)過樣本均值來估計(jì)E(Y)=I：nXgabnYnYYEniinii11)()()()(其中，n是樣本

14、容量，X1,Xn為一組服從U(a,b)的獨(dú)立的、一樣分布的隨機(jī)變量。 蒙特卡羅方法的弱點(diǎn)： 是收斂速度慢，誤差大。除此之外，對于大系統(tǒng)，蒙特卡羅法通常不適用，但其他數(shù)值方法往往很順應(yīng)，能算出較好的結(jié)果。因此，已有人將數(shù)值方法與蒙特卡羅方法結(jié)合起來運(yùn)用。 科學(xué)計(jì)算中的問題比這要復(fù)雜得多。比如金融衍消費(fèi)品期權(quán)、期貨、掉期等的定價(jià)及買賣風(fēng)險(xiǎn)估算。 蒙特卡羅方法的優(yōu)點(diǎn)： 能很好地用來對付維數(shù)的災(zāi)難，由于該方法的計(jì)算復(fù)雜性不再依賴于維數(shù)。并且，為提高方法的效率，科學(xué)家們提出了許多所謂的“方差縮減技巧。 ？ 4舉例舉例 圓周率圓周率的求解的求解 Buffon實(shí)驗(yàn)：向一個(gè)畫有平行線的桌子投擲針。L：針的長度

15、，d: 平行線之間的間隔，d L，那么針與平行線相交的概率：p = 2L/ (d)。方法如下： 找一根鐵絲，彎成圓圈，使其直徑正好等于d。 假設(shè)圓圈扔下的次數(shù)為n，那么與平行線相交的交點(diǎn)總數(shù)必為2n。 假設(shè)把圓圈拉直，變?yōu)橐粭l直線，其長度為d。 假設(shè)將該直線扔下的次數(shù)足夠大，且次數(shù)為n，那么，該直線與平行線相交的交點(diǎn)總數(shù)可望為2n。即：長度為d的直線，仍下n次，與平行線相交的交點(diǎn)總數(shù)為2n。 相交點(diǎn)總數(shù)m與直線長度L成正比，即m = kL，為求出k, k = m/L 當(dāng)L = d時(shí)，m = 2n 所以，k = 2n/L = 2n/d 帶入前面，那么：m=2nL/d 所以：p = 2L/ (d)

16、 1.3 系統(tǒng)模擬系統(tǒng)模擬 特點(diǎn)：講究時(shí)間概念、建立符號模型、按照一定的決策特點(diǎn)：講究時(shí)間概念、建立符號模型、按照一定的決策原那么或作業(yè)規(guī)那么、形狀變換。原那么或作業(yè)規(guī)那么、形狀變換。 1分類分類 1按照時(shí)間變化的分類按照時(shí)間變化的分類 離散模擬、延續(xù)模擬、離散離散模擬、延續(xù)模擬、離散-延續(xù)混合模擬延續(xù)混合模擬 2按照技術(shù)特征的分類按照技術(shù)特征的分類 從下到上的方法、從上到下的方法從下到上的方法、從上到下的方法 a. 從下到上的方法即微觀模擬方法從下到上的方法即微觀模擬方法 離散模擬、離散模擬、Agent模擬方法模擬方法 b. 從上到下的方法從上到下的方法 系統(tǒng)動力學(xué)模擬方法經(jīng)過對系統(tǒng)總體上的

17、把握，來系統(tǒng)動力學(xué)模擬方法經(jīng)過對系統(tǒng)總體上的把握，來建立描畫系統(tǒng)整體的數(shù)學(xué)模型，經(jīng)過整體數(shù)學(xué)模型的運(yùn)算，建立描畫系統(tǒng)整體的數(shù)學(xué)模型，經(jīng)過整體數(shù)學(xué)模型的運(yùn)算，來分析系統(tǒng)動態(tài)行為的變化規(guī)律。來分析系統(tǒng)動態(tài)行為的變化規(guī)律。 2輸入/輸出構(gòu)造 3 系統(tǒng)模擬的普通步驟 1.4 系統(tǒng)模擬的實(shí)例：一個(gè)手工模擬系統(tǒng)模擬的實(shí)例：一個(gè)手工模擬 假設(shè)需求被分析的系統(tǒng)是一個(gè)單效力員儲蓄所系統(tǒng)(圖1. 8)。圖1. 8 一個(gè)單效力員排隊(duì)系統(tǒng)顧客編號到達(dá)時(shí)間（分）服務(wù)時(shí)間（分）123456789103.210.913.214.817.719.821.526.332.136.63.83.54.23.12.44.32.72.12.53.4顧客的到達(dá)時(shí)間和效力時(shí)間顧客編號到達(dá)時(shí)間開始服務(wù)時(shí)間離開時(shí)間排隊(duì)時(shí)間系統(tǒng)內(nèi)停留時(shí)間123456789103.210.913.214.817.719.821.52