АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Классификация математических моделей, исходя из особенностей их поведения: детерминированные, вероятностные, игровые модели. Иные классификации моделей

Читайте также:
  1. FIRM-карта классификации рисков
  2. I. Нисходящее, или валлеровское, перерождение.
  3. IX.4. Классификация наук
  4. MxA классификация
  5. VII. Вопросник для анализа учителем особенностей индивидуального стиля своей педагогической деятельности (А.К. Маркова)
  6. Аденовирусная инфекция. Этиология, патогенез, классификация, клиника фарингоконъюнктивальной лихорадки. Диагностика, лечение.
  7. Акустические колебания, их классификация, характеристики, вредное влияние на организм человека, нормирование.
  8. Анализ и синтез систем управления с помощью математических теорий
  9. Анализ особенностей производства, использования и реализации готовой продукции растениеводства и животноводства
  10. Аналитические методы при принятии УР, основные аналитические процедуры, признаки классификации методов анализа, классификация по функциональному признаку.
  11. Атомные нарушения структуры кристалла. Классификация дефектов структуры.
  12. Безопасность технологического оборудования: классификация, требования безопасности и основные направления обеспечения безопасности

При принятии управленческих решений чаще всего используются математические модели, а точнее их компьютерные реализации. В рамках математического моделирования выделяют два основных класса моделей:

имитационные - описывающие поведение организации, технологического процесса и т.д. при реализации определенного управленческого решения и в определенных условиях внешней среды;

нормативные - задающие процедуру выбора наилучшей альтернативы среди множества допустимых вариантов.

В реальной практике имитационные модели используют для оценки альтернатив, а нормативные - для их выбора. В случае сложных решений формируется итеративный процесс, связывающий имитационные и нормативные модели, позволяющий на каждом шаге сужать множество перспективных для реализации альтернатив и уточнять последствия их реализации.

Процесс построения любой математической модели охватывает следующие этапы:

1) Постановки задачи - определение ограничений, критериев, зависимых и независимых параметров в вербальной (словесной) форме.

2) Формализации - описания постановки задачи в виде определенного набора математических или логических выражений, создание алгоритмов поиска наилучшей альтернативы (для нормативных моделей) или расчета параметров (для имитационных моделей)

3) Верификации - проверки модели на адекватность реальному миру (чаще всего статистическим данным) и на полезность ее при принятии управленческих решений.

4) Применение - использование модели для подготовки и принятия управленческих решений;

5) Модернизации и корректировки - изменение описания модели по результатам ее применения, а также под воздействием изменения самой организации и среды, в которой она функционирует.

Математические модели имеют довольно существенные различия в зависимости от уровня определенности, с которой можно прогнозировать результат. С этой точки зрения выделяют:

n детерминированные модели - описывающие поведение организации или принятие решений в условиях полной определенности, когда для каждого отдельного зависимого параметра известно как он изменится при вариации влияющего на него фактора;

n Стохастические модели (или модели в условиях риска) - описывающие поведение организации или предназначенные для принятия решений в условиях, когда изменение каждого отдельного параметра при вариации влияющего на него фактора задается как вероятностное распределение.

n Модели полной неопределенности - описывающие поведение организации или предназначенные для принятия решений в условиях, когда известны возможные границы изменение каждого отдельного параметра при вариации влияющего на него факторов, однако вероятностное распределение не известно.

Для нормативных моделей существенными при классификации являются - число критериев принятия решений (однокритериальные и многокритериальные) и зависимость принимаемых решений от числа участвующих в формировании ситуации сторон (модели исследования операций и теоретико-игровые модели). Классификация основных подклассов нормативных математических моделей представлена в табл. 2.1.

Таблица 2.1. Основные подклассы нормативных математических моделей

Число Степень Одно лицо, определяющее Несколько лиц, определяющих ситуацию
критериев риска ситуацию Условия конфликта Условия сотрудничества
Однокритериальные Определенность Задачи математического программирования Теория бескоалиционных игр Теория кооперативных игр
  Риск Задачи стохастического программирования Теория стохастических игр Теория стохастических кооперативных игр
  Неопределенность Принятие решений при полной неопределенности Теория бескоалиционных игр Теория коалиционных игр
Многокритериальные Задачи многокритериальной оптимизации Теория многокритеальных бескоалиционных игр Кооперативные игры с нетрансферабельной полезностью

 

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.)