Метод Монте-Карло

[su_box style=»glass»]Метод Монте-Карло — это группа численных методов, основанных на получении большого числа реализаций случайного процесса, который формируется таким образом, чтобы его вероятностные характеристики совпадали с аналогичными величинами решаемой задачи.

Метод в современной оболочке был разработан в конце 1940-х польским математиком еврейского происхождения Станиславом Уламом. В то время он работал над разработкой водородной бомбы для США.

Моделирование по методу Монте-Карло предназначено для учета риска в процессе количественного анализа и принятия решений. Эта методика применяется в разных областях, например: финансы, менеджмент, энергетика, производство, проектирование, страхование, транспорт, охрана окружающей среды и некоторых других.

В рамках метода Монте-Карло анализ риска выполняется с помощью моделирования возможных результатов. В таких моделях любой фактор, которому свойственна неопределенность, заменяется диапазоном значений — распределением вероятностей. Затем выполняются расчеты результатов, причем каждый раз используется другой набор случайных значений функций вероятности.

Иногда для полного моделирования требуется произвести десятки тысяч перерасчетов — в зависимости от количества неопределенностей и установленных для них диапазонов значений. Моделирование по методу Монте-Карло позволяет получить распределения значений возможных последствий.

Смысл метода в имитации всех возможных реализаций процесса, для чего моделируется многократное повторение самого процесса.

Например, при проектировании супермаркета учитывается разное количество покупателей, работающих касс, средней стоимости покупки и других параметров для того, чтобы подсчитать, к примеру, график работы кассиров или даже глобальный план здания.

Моделирование по методу Монте-Карло дает гораздо более полное представление о возможных событиях. Оно позволяет судить не только о том, что может произойти, но и о том, какова вероятность того или иного исхода.

Характер полученных данных при использовании метода позволяет создавать графики различных последствий, а также вероятностей их наступления. Преимущество метода в том, что после финальных расчетов можно увидеть, какие факторы оказывают наибольшее воздействие на итоговые результаты.[/su_box]

Оставить комментарий