Класификация на имитационните модели - Редакционна история

Detelina Staneva: /* Източници */

2014-03-06T10:20:27Z

Източници

Detelina Staneva в 10:20, 6 март 2014

2014-03-06T10:20:15Z

Detelina Staneva: /* Статичен, динамичен */

2014-03-06T10:19:52Z

Статичен, динамичен

Detelina Staneva в 12:53, 28 февруари 2014

2014-02-28T12:53:44Z

Detelina Staneva: Нова страница: ==Класификация== Имитационните модели се класифицират по три основни критерия: *Статичен, д...

2014-02-28T12:52:34Z

Нова страница: ==Класификация== Имитационните модели се класифицират по три основни критерия: *Статичен, д...

Нова страница

==Класификация==

Имитационните модели се класифицират по три основни критерия:

*Статичен, динамичен

Статичен - системата се разглежда в определен момент от време – т.е. времето не се взема под внимание като фактор (например по метода [[Монте Карло]]).

Динамичен - системата се разглежда с промените, които настъпват във времето.

*Детерминиран, стохастически

Детерминиран - моделът не съдържа вероятностни (случайни) компоненти. Такъв модел е системата от диференциални уравнения, описващи определен процес. В този случай се получава решение при наличие на всички необходими входни величини.

Стохастически - въвеждат се входни данни, които са случайни величини. В тези случаи се получават резултати, които по своя характер са оценки на търсените параметри и се определят доверителните интервали за тези величини.

*Непрекъснат, дискретен

Непрекъснат - процесът се разглежда във времето, при което всяка променлива на състоянието се променя плавно и непрекъснато. Най-често моделът се изразява чрез диференциални уравнения относно променливата “време” (съдържа функции на времето). В случаите, когато аналитичното решение не е възможно, се прилагат методи за числено [[интегриране]].

Дискретен - дискретният модел отразява изменението на състоянието на обекта, респективно на променливите на състоянието в определени моменти от времето. Когато тези промени се разглеждат като резултат от настъпването на определени събития, моделите се определят като дискретно-събитийни.
==Вижте още==

*[[Етапи при разработване на имитационен модел]]
* [[Производствен процес]]
* [[Анализ]]
* [[Стратегия]]
* [[Подход]]
* [[Алтернатива]]
* [[Творческо мислене]]
*[[Симулация]]
*[[Моделиране]]
*[[Прогнозиране]]
*[[Модел]]
*[[Имитационно моделиране]]

==Източници==

* Averill M. Law, Ph.D. - Simulation Modeling and Analysis (Fourth Edition) McGraw-Hill, 2007 (768 pages)
* Bernard P. Zeigler (Author), Herbert Praehofer (Author), Tag Gon Kim (Author) - Theory of Modeling and Simulation, Second Edition [Hardcover]
* John A. Sokolowski - Principles of Modeling and Simulation: A Multidisciplinary Approach
* Jerry Banks - Discrete-Event System Simulation (5th Edition)
* Nigel Gilbert - Agent-Based Models (Quantitative Applications in the Social Sciences)
* Louis G. Birta - Modelling and Simulation: Exploring Dynamic System Behaviour
* Averill Law - Simulation Modeling and Analysis with Expertfit Software
*Доц. Антон Петров, Лекции по компютърни архитектури, Факултет по математика и информатика СУ, 2010
*Andrew Hunt, David Thomas, The Pragmatic Programmer: From Journeyman to Master
* Доц д-р Христов, Х., „Измерване ефективността на публичните организации” , статия.
* Kaplan R., D. Norton, The Balanced Scorecard: translating strategy into action, 1996.
* Kaplan R., D. Norton, The strategy-focused organization: how balanced scorecard companies thrive in the new business environment, 2001.

==Външни препратки==

* [http://www.cadlaboratory.hit.bg/stati/article2.pdf.pdf Траекторно изследване на товароподемен манипулатор чрез симулационно моделиране с COSMOS MOTION]
* [http://www.mtc-aj.com/conf_2008/dok_307.pdf Изследване на качеството на обслужване на IP телеграфични системи]
* [http://www.spisanie.org/%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB-%D0%BD%D0%B0-%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B0-%D0%B7%D0%B0-%D1%83%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B9%D1%87%D0%B8%D0%B2%D0%BE-%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%B2.html Модел на програмата за устойчиво развитие на туризма на местно равнище]
* [http://www.spisanie.org/%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%B8%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B5-%D0%BD%D0%B0-%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B0%D1%82%D0%B0-%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8.html Проектиране на базата дани]
* [http://ci.fmi.uni-sofia.bg/VasilGeorgiev/datagrid/grids13.pdf Симулационно моделиране с GPSS]
* [http://vasko.nbu.bg/nbunew2010/single_Course_Info.asp?P_ID=1190&KID=20411&K_Name=%CC%E0%F2%E5%EC%E0%F2%E8%F7%E5%F1%EA%EE%20%E8%20%F1%E8%EC%F3%EB%E0%F6%E8%EE%ED%ED%EE%20%EC%EE%E4%E5%EB%E8%EB%F0%E0%ED%E5&P_Sign=CSTB805 Математическо и симулационно моделилране]
* [http://www.iwatchbulgaria.com/index.php?lang=bg Индърстри Уоч]
* [http://www.bma-bg.org/ Българска макроикономическа асоциация]
* [http://library.ime.bg/pages/home/ Икономическа библиотека]
* [http://www.cepr.net/ Център за икономически и политически изследвания (САЩ)]
* [http://edirc.repec.org/ Икономически департаменти, институции и изследователски центрове в света]
* [http://data.worldbank.org/ Данни на световната банка]
* [http://www.wto.org/ Световна търговска организация]

[[category:Управленски решения и риск]][[category: Икономикс]][[category:Моделиране и прогнозиране в управлението]]

@@ Ред 9: / Ред 9: @@
 ==Детерминиран, стохастически==
-Детерминиран - моделът не съдържа вероятностни (случайни) компоненти. Такъв модел е системата от диференциални уравнения, описващи определен процес. В този случай се получава решение при наличие на всички необходими входни величини.
+*Детерминиран - моделът не съдържа вероятностни (случайни) компоненти. Такъв модел е системата от диференциални уравнения, описващи определен процес. В този случай се получава решение при наличие на всички необходими входни величини.
-Стохастически - въвеждат се входни данни, които са случайни величини. В тези случаи се получават резултати, които по своя характер са оценки на търсените параметри и се определят доверителните интервали за тези величини.
+*Стохастически - въвеждат се входни данни, които са случайни величини. В тези случаи се получават резултати, които по своя характер са оценки на търсените параметри и се определят доверителните интервали за тези величини.
 ==Непрекъснат, дискретен==
-Непрекъснат - процесът се разглежда във времето, при което всяка променлива на състоянието се променя плавно и непрекъснато. Най-често моделът се изразява чрез диференциални уравнения относно променливата “време” (съдържа функции на времето). В случаите, когато аналитичното решение не е възможно, се прилагат методи за числено [[интегриране]].
+*Непрекъснат - процесът се разглежда във времето, при което всяка променлива на състоянието се променя плавно и непрекъснато. Най-често моделът се изразява чрез диференциални уравнения относно променливата “време” (съдържа функции на времето). В случаите, когато аналитичното решение не е възможно, се прилагат методи за числено [[интегриране]].
-Дискретен - дискретният модел отразява изменението на състоянието на обекта, респективно на променливите на състоянието в определени моменти от времето. Когато тези промени се разглеждат като резултат от настъпването на определени събития, моделите се определят като дискретно-събитийни.
+*Дискретен - дискретният модел отразява изменението на състоянието на обекта, респективно на променливите на състоянието в определени моменти от времето. Когато тези промени се разглеждат като резултат от настъпването на определени събития, моделите се определят като дискретно-събитийни.
 ==Вижте още==

@@ Ред 3: / Ред 3: @@
 ==Статичен, динамичен ==
-Статичен - системата се разглежда в определен момент от време – т.е. времето не се взема под внимание като фактор (например по метода [[Монте Карло]]).
+*Статичен - системата се разглежда в определен момент от време – т.е. времето не се взема под внимание като фактор (например по [[метод Монте Карло|метода Монте Карло]]).
-Динамичен - системата се разглежда с промените, които настъпват във времето.
+*Динамичен - системата се разглежда с промените, които настъпват във времето.
 ==Детерминиран, стохастически==

@@ Ред 37: / Ред 37: @@
 * Averill M. Law, Ph.D. - Simulation Modeling and Analysis (Fourth Edition) McGraw-Hill, 2007 (768 pages)
-* Bernard P. Zeigler (Author), Herbert Praehofer (Author), Tag Gon Kim (Author) - Theory of Modeling and Simulation, Second Edition [Hardcover]
+* Bernard P. Zeigler (Author), Herbert Praehofer (Author), Tag Gon Kim (Author) - Theory of Modeling and Simulation, Second Edition
 * John A. Sokolowski - Principles of Modeling and Simulation: A Multidisciplinary Approach
 * Jerry Banks - Discrete-Event System Simulation (5th Edition)