Описание элементов выходного файла 4 страница

3. Очереди к каждому экскаватору организованы по принципу «первым пришёл – первым обслужен». В очереди к измельчителю приоритет имеют большегрузные самосвалы.

Цель. Разработать GPSSV-модель и проимитировать функционирование описанной системы добычи руды карьерным способом в течение единиц времени для оценки средней загрузки экскаваторов и измельчителя и оценки средних длин очередей в системе.

Первоначальный перечень экспериментов: .

ЗАДАНИЕ 99.* Моделирование процесса функционирования грузового аэропорта.

Исходные данные

1. Грузы прибывают для отправки в аэропорт в контейнерах: случайные длительности промежутков между прибытиями двух контейнеров распределены по равномерному закону . В грузовом аэропорту нет фиксированного расписания, а каждый самолёт отправляется в момент его полной загрузки.

2. Для перевозки грузов из данного аэропорта в аэропорт назначения используются два типа самолётов. Есть самолётов с грузоподъёмностью контейнеров и самолётов повышенной грузоподъёмности контейнеров. Время полёта каждого самолёта туда и обратно является случайной величиной, имеющей усеченное на гаусовское распределение .

3. Управляющий аэропортом старается, как можно чаще использовать самолёты меньшей грузоподъёмности. Самолёты, поднимающие контейнеров, используются лишь при отсутствии других.

4. Время погрузки каждого контейнера в самолёт случайно и имеет равномерное распределение .

Цель. Разработать GPSSV-модель и осуществить имитацию процесса функционирования грузового аэропорта на отрезке времени для оценки среднего времени “простоя” самолётов каждого типа.

Первоначальный перечень экспериментов: мин, мин, час, час, час, час, мин, мин.

ЗАДАНИЕ 100.* Моделирование статистически регулируемого технологического процесса штамповки.

Исходные данные

1. Время изготовления одного изделия на участке штамповки распределено экспоненциально с интенсивностью изделий/сек. На наладку ТП в начале смены уходит мин.

2. Через каждые мин. после начала работы рабочий берёт на контроль выборки изделий, с помощью специальных шаблонов подсчитывает число дефектных изделий и наносит полученное значение на контрольную карту.

Глава 6. Статистическое моделирование в финансовом анализе.

В детерминированном финансовом анализе параметры финансовой операции такие как, первоначальная сумма, продолжительность ссуды, ставка процентов, считаются заданными. Теория таких расчетов хорошо развита [ ].

Однако в реальных ситуациях часть из этих параметров, а то и все параметры в целом, могут быть не полностью определены в силу различных причин. Чтобы сделать обоснованные выводы о ходе таких финансовых операций, необходимы дополнительные априорные предположения о поведении таких не вполне определенных параметров. В данном разделе мы будем считать, что не вполне определенные параметры финансовой операции являются случайными величинами с заданными, либо спрогнозированными законами распределения вероятностей. Тогда и результат финансовой операции (наращенная сумма, современная величина) будут также случайными величинами и для их оценки можно успешно применять аппарат статистического моделирования. Исследователя будут интересовать такие числовые характеристики, например, наращенной суммы, как минимальное и максимальное значение, среднее значение, дисперсия и вероятность попадания наращенной суммы в заданный интервал. По результатам статистического моделирования эти числовые характеристики могут быть оценены.

В финансовой математике, в силу ряда причин [ ], наибольшее применение находят два типа распределений случайных величин: дискретное распределение и “трапецеидальное” распределение Tr(a,b;c,d), a<=c<=d<=b. Распределение Tr (a, b; c, d) -это абсолютно-непрерывное распределение с плотностью распределения заданной на интервале [a, b] и принимающей постоянное значение 2/(b+d-a-c) на интервале [c, d], линейно возврастающее на интервале [a, c] и линейно убывающее на интервале [d, b]. Если a = c, d = b, то ‘’трапецеидальное’’ распределение обращается в равномерное распределение на отрезке [a, b]. Если c = d, то "трапецеидальное’’ распределение трансформируется в “треугольное” распределение. Наконец, если c = d = (a+b)/2, то имеем стандартное “треугольное” распределение.

Эти типы распределений, имеющие хорошую экономическую интерпретацию, легко моделируются.

Дата добавления: 2017-02-01