第八章模擬模型

1、.第八章第八章 模擬模型模擬模型.一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念二、蒙特卡洛模擬二、蒙特卡洛模擬三、系統模擬三、系統模擬四、活動掃描模擬四、活動掃描模擬五、過程驅動模擬五、過程驅動模擬主要內容主要內容.一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念決策問題的建模方法決策問題的建模方法（1 1）理論模型）理論模型 預測法、理論公式法、規(guī)劃法等預測法、理論公式法、規(guī)劃法等 對于復雜的現實通過設置各種假設條件來獲得簡化的理論模對于復雜的現實通過設置各種假設條件來獲得簡化的理論模型型 這些假設在現實世界并不存在這些假設在現實世界并不存在（2 2）模擬模型）模擬模型 模擬是建立系統行為或決策問題的數

2、學模型或邏輯模型，并模擬是建立系統行為或決策問題的數學模型或邏輯模型，并對該模型進行實驗，以獲得對系統行為的認識或幫助解決決對該模型進行實驗，以獲得對系統行為的認識或幫助解決決策問題的過程策問題的過程 需進行實驗并分析結果需進行實驗并分析結果需要統計知識需要統計知識.一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念1.模擬過程的基本步驟模擬過程的基本步驟 （1 1）建立所研究系統或問題的理論模型）建立所研究系統或問題的理論模型 （2 2）建立模擬模型）建立模擬模型 （3 3）驗證和確認模型）驗證和確認模型 常用輸入常用輸入-輸出驗證，即將模型的輸出數據和來自實際輸出驗證，即將模型的輸出數據和來自實際系

3、統的類似數據進行比較系統的類似數據進行比較 （4 4）設計利用模型的試驗）設計利用模型的試驗 （5 5）進行試驗并分析結果）進行試驗并分析結果.一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念2.模擬中隨機數的生成模擬中隨機數的生成 （1 1）生成常用分布的隨機數）生成常用分布的隨機數 常用的連續(xù)分布常用的連續(xù)分布 均勻分布均勻分布 其他01bxaabxp.一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念2.模擬中隨機數的生成模擬中隨機數的生成 均勻分布的累計概率均勻分布的累計概率 xbbxaabaxaxxF10abx0y=p(x)1/(b-a)2/2/2），方差為（均值為abbaa為位置參數，（為位置參數，

4、（b-a）為尺度參數，無形狀參數）為尺度參數，無形狀參數.一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念2.模擬中隨機數的生成模擬中隨機數的生成 均勻分布的累計概率均勻分布的累計概率 要產生要產生a a和和b b之間均勻公布的隨機數之間均勻公布的隨機數X X，可，可利用利用Rand()Rand()函數進行線性變換獲得函數進行線性變換獲得：()RandabaX.一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念2.模擬中隨機數的生成模擬中隨機數的生成 （1 1）生成常用分布的隨機數）生成常用分布的隨機數 常用的連續(xù)分布常用的連續(xù)分布 正態(tài)分布正態(tài)分布 xexpx22221.一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概

5、念2.模擬中隨機數的生成模擬中隨機數的生成 正態(tài)分布正態(tài)分布 xdtexFxt22221函數邏輯值函數邏輯值=true時，此函數為時，此函數為F(x)，若為，若為false是，此函數為是，此函數為p(x)邏輯值,xNormdist.一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念2.模擬中隨機數的生成模擬中隨機數的生成 正態(tài)分布正態(tài)分布在在Excel中提供了中提供了,minFvNor函數，可以求出給定均值和標準差的正態(tài)函數，可以求出給定均值和標準差的正態(tài)分布的某一分布函數值相應的隨機變量值，分布的某一分布函數值相應的隨機變量值，把累積分布函數把累積分布函數F的值用的值用Rand()替代，就替代，就可以

6、得到正態(tài)分布隨機就是的各種取值?？梢缘玫秸龖B(tài)分布隨機就是的各種取值。.一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念2.模擬中隨機數的生成模擬中隨機數的生成 （1 1）生成常用分布的隨機數）生成常用分布的隨機數 常用的連續(xù)分布常用的連續(xù)分布 三角分布三角分布 其他022bxccbabxbcxaacabaxxfabx0y=p(x)2/(b-a)c.一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念2.模擬中隨機數的生成模擬中隨機數的生成 三角分布三角分布 其他11022bxcacabxbcxacbabaxaxxF18/3/222bcacabcbacba，方差為均值為.一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念2.

7、模擬中隨機數的生成模擬中隨機數的生成 （1 1）生成常用分布的隨機數）生成常用分布的隨機數 常用的連續(xù)分布常用的連續(xù)分布 指數分布指數分布 000 xxexpx 0001xxexFx2/1/1，方差為均值為.一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念2.模擬中隨機數的生成模擬中隨機數的生成 指數分布指數分布 在在Excel中對應的函數為中對應的函數為Expondist(x, , 邏輯值邏輯值)。邏輯值。邏輯值=true時，為函數時，為函數F(x); 邏輯值邏輯值=false時，為函數為時，為函數為p(x)。.一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念2.模擬中隨機數的生成模擬中隨機數的生成 （1

8、1）生成常用分布的隨機數）生成常用分布的隨機數 常用的離散分布常用的離散分布 貝努里分布貝努里分布 101xpxpxp.一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念2.模擬中隨機數的生成模擬中隨機數的生成 （1 1）生成常用分布的隨機數）生成常用分布的隨機數 常用的離散分布常用的離散分布 二項分布二項分布 其他0, 2 , 1nxqpCxpxnxxn.一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念2.模擬中隨機數的生成模擬中隨機數的生成 二項分布二項分布 在在Excel中二項分布對應的函數為中二項分布對應的函數為Binomdist(x, n, p,邏輯值邏輯值)，當，當n=1時，時，就是貝努里分布。就是

9、貝努里分布。.一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念2.模擬中隨機數的生成模擬中隨機數的生成 （1 1）生成常用分布的隨機數）生成常用分布的隨機數 常用的離散分布常用的離散分布 泊松分布泊松分布 均值和方差均為均值和方差均為 其他0, 2 , 1!nxxexpx.一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念2.模擬中隨機數的生成模擬中隨機數的生成 泊松分布泊松分布 在在ExcelExcel中對應的函數為中對應的函數為Poisson(x,Poisson(x,邏輯值邏輯值) ).一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念2.模擬中隨機數的生成模擬中隨機數的生成 （2 2）特定分布的隨機數）特定分布的隨

10、機數 逆變換法原理逆變換法原理 逆變換法是利用隨機變量逆變換法是利用隨機變量x x的累積概率分的累積概率分布函數布函數F(x)F(x)性質，每一個性質，每一個x x的值都有一個與的值都有一個與之相聯系的唯一值之相聯系的唯一值F(x)F(x)，由于，由于F(x)F(x)是非降的，是非降的，所以存在它的反函數。所以存在它的反函數。.一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念2.模擬中隨機數的生成模擬中隨機數的生成 如指數分析的逆變換如指數分析的逆變換 三函數的逆變換三函數的逆變換 xeRand1() RandLNx1abx0y=p(x)2/(b-a)cxcbabaxRand2()cbabxbRand

11、21().一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念2.模擬中隨機數的生成模擬中隨機數的生成 （2 2）特定分布的隨機數）特定分布的隨機數 離散分布的查表法離散分布的查表法 利用利用Index()Index()，Match()Match()函數或函數或Vlookup()Vlookup()函函數進行操作。數進行操作。X5060708090P0.10.250.350.20.1.一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念2.模擬中隨機數的生成模擬中隨機數的生成 （2 2）特定分布的隨機數）特定分布的隨機數 用用Excel的數據分析工具生成離散的隨的數據分析工具生成離散的隨機數機數 首先加載首先加載 工具

12、工具加載宏加載宏分析工具庫分析工具庫 然后選擇然后選擇 工具工具數據分析數據分析隨機數發(fā)生器隨機數發(fā)生器.一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念用數據分析工具生成離散的隨機數用數據分析工具生成離散的隨機數 .一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念3.模擬次數的選擇和模擬結果的分析模擬次數的選擇和模擬結果的分析 （1 1）確定模擬重復的次數）確定模擬重復的次數 總體標準差已知總體標準差已知 NX21nXU/1 , 0N.一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念3.模擬次數的選擇和模擬結果的分析模擬次數的選擇和模擬結果的分析 （1 1）確定模擬重復的次數）確定模擬重復的次數 總體標準差未知總體

13、標準差未知 NStX21nSXt/服從自由度為服從自由度為n-1n-1的的t t分布，分布，等尾的置信區(qū)間為：的置信水平為可得1.一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念3.模擬次數的選擇和模擬結果的分析模擬次數的選擇和模擬結果的分析 （1 1）確定模擬重復的次數）確定模擬重復的次數 例：已知例：已知100100次模擬的利潤平均值為次模擬的利潤平均值為250250元，標準差為元，標準差為5050元，試問，如果想要保元，試問，如果想要保證利潤估計值的誤差至少有證利潤估計值的誤差至少有99%99%的把握在的把握在5 5元之內，必須模擬多少次利潤輸出值？元之內，必須模擬多少次利潤輸出值？ .一、模擬

14、模型基本概念一、模擬模型基本概念3.模擬次數的選擇和模擬結果的分析模擬次數的選擇和模擬結果的分析 （2 2）模擬結果的基本統計量）模擬結果的基本統計量 模擬結果的集中趨勢的量度模擬結果的集中趨勢的量度平均值平均值Average()Average()中位數中位數Median()Median()眾數眾數Mode()Mode() .一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念3.模擬次數的選擇和模擬結果的分析模擬次數的選擇和模擬結果的分析 （2 2）模擬結果的基本統計量）模擬結果的基本統計量 模擬結果的偏離程度的量度模擬結果的偏離程度的量度 樣本方差樣本方差Var()Var() 樣本標準差樣本標準差St

15、dev()Stdev() 變異系數變異系數Stdev()/Average()Stdev()/Average().一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念3.模擬次數的選擇和模擬結果的分析模擬次數的選擇和模擬結果的分析 （2 2）模擬結果的基本統計量）模擬結果的基本統計量 模擬結果的分布對對稱程度的量度模擬結果的分布對對稱程度的量度 偏斜系數偏斜系數Skew()Skew() 分位數分位數Quartile()3/4Quartile()3/4分位數分位數.一、模擬模型基本概念一、模擬模型基本概念3.模擬次數的選擇和模擬結果的分析模擬次數的選擇和模擬結果的分析 （2 2）模擬結果的基本統計量）模擬結果

16、的基本統計量 模擬結果的峰態(tài)程度的量度模擬結果的峰態(tài)程度的量度 峰態(tài)系數峰態(tài)系數Kurt()Kurt() 模擬結果的相關性分析模擬結果的相關性分析 相關系數相關系數Pearson()Pearson().二、蒙特卡洛模擬二、蒙特卡洛模擬 蒙特卡洛模擬基本上是抽樣試驗，其目的是估蒙特卡洛模擬基本上是抽樣試驗，其目的是估計依據若干概率輸入變量而定的結果變量的分布。計依據若干概率輸入變量而定的結果變量的分布。1.蒙特卡洛模擬的一般框架蒙特卡洛模擬的一般框架 （1）建立輸入區(qū)）建立輸入區(qū) 一般在工作表的左上角，其內容為模擬模型中一般在工作表的左上角，其內容為模擬模型中所要用到的全部參數。所要用到的全部參

17、數。 直接輸入固定值的參數直接輸入固定值的參數 用控件控制的參數用控件控制的參數 模擬需要生成一些隨機分布而設置的一組參數模擬需要生成一些隨機分布而設置的一組參數.二、蒙特卡洛模擬二、蒙特卡洛模擬（2 2）建立生成區(qū)）建立生成區(qū) 隨機數生成，三種方法隨機數生成，三種方法 一是利用一是利用ExcelExcel內建的分布函數生成，如內建的分布函數生成，如Rand()Rand()，Norminv()Norminv()等；等； 二是利用逆變換法；二是利用逆變換法； 三是利用三是利用ExcelExcel的查表函數通過查表法生成離的查表函數通過查表法生成離散分布或經驗分布的隨機數。散分布或經驗分布的隨機數

18、。.二、蒙特卡洛模擬二、蒙特卡洛模擬（3 3）建立輸出區(qū)）建立輸出區(qū) 存放模型所要計算結果的一組目標公式，存放模型所要計算結果的一組目標公式，其具體形式是模型的分析設計者對問題的最其具體形式是模型的分析設計者對問題的最終理解和解答。終理解和解答。 目標公式中的參數來源于兩個區(qū)域目標公式中的參數來源于兩個區(qū)域 一是生成區(qū)中的隨機數單元格；一是生成區(qū)中的隨機數單元格； 二是輸入區(qū)中的固定參數單元格和可控參數單二是輸入區(qū)中的固定參數單元格和可控參數單元格。元格。.二、蒙特卡洛模擬二、蒙特卡洛模擬（4 4）建立試驗區(qū)）建立試驗區(qū) 借助于借助于ExcelExcel的模擬運算表功能來完的模擬運算表功能來完

19、成。成。 在目標公式中引入虛自變量，在輸入區(qū)在目標公式中引入虛自變量，在輸入區(qū)中并不存在這個變量，因此，在工作表上可中并不存在這個變量，因此，在工作表上可以指定任意空白的單元格為這個虛自變量。以指定任意空白的單元格為這個虛自變量。.二、蒙特卡洛模擬二、蒙特卡洛模擬（5 5）建立統計區(qū)）建立統計區(qū) 對試驗結果進行統計量計算對試驗結果進行統計量計算 樣本的平均數樣本的平均數-Average()-Average() 方差方差- -無偏樣本標準差無偏樣本標準差Stdev();Stdev();有偏樣本標準差有偏樣本標準差Stdevp()Stdevp() 置信水平為置信水平為90%90%、95%95%或或

20、99%99%的置信區(qū)間的上下限的置信區(qū)間的上下限 偏度偏度-Skew()-Skew() 峰度峰度-Kurt()-Kurt().二、蒙特卡洛模擬二、蒙特卡洛模擬（6 6）建立圖形區(qū)）建立圖形區(qū) 畫出隨機結果的概率密度曲線圖等，畫出隨機結果的概率密度曲線圖等，將結果進行直觀展示。將結果進行直觀展示。.二、蒙特卡洛模擬二、蒙特卡洛模擬 輸輸入入區(qū)區(qū): :試試驗驗區(qū)區(qū): :變量1_標題直接輸入值的固定參數1試驗次數 =結果單元變量2_標題直接輸入值的固定參數21試驗結果1變量3_標題用控件可以調整的參數12試驗結果2變量4_標題用控件可以調整的參數23試驗結果3變量5_標題隨機數分布參數14試驗結果4

21、變量6_標題隨機數分布參數25試驗結果5變量7_標題隨機數分布參數36試驗結果67試驗結果7生生成成區(qū)區(qū): :8試驗結果8隨機數1_標題=F1-1(RAND(),分布參數1,分布參數2)9試驗結果9隨機數2_標題=F2-1(RAND(),分布參數1,分布參數3)10試驗結果1011試驗結果11輸輸出出區(qū)區(qū): :12試驗結果12結果_標題=f(隨機數1,隨機數2,變量1,變量2,變量3,變量4)13試驗結果1314試驗結果14統統計計區(qū)區(qū): :15試驗結果15樣本平均值=AVERAGE(試驗結果1,試驗結果30)16試驗結果16樣本標準差=STDEV(試驗結果1,試驗結果30)17試驗結果179

22、5%置信下限 =NORMINV(0.025,樣本平均值,樣本標準差)18試驗結果1895%置信上限 =NORMINV(0.975,樣本平均值,樣本標準差)19試驗結果19偏斜系數=SKEW(試驗結果1,試驗結果30)20試驗結果20峰態(tài)系數=KURT(試驗結果1,試驗結果30)21試驗結果2122試驗結果22圖圖形形區(qū)區(qū): :23試驗結果23接收區(qū)間頻數分布24試驗結果24分段統計點1=FREQUENCY(統計點1:統計點8,結果1:結果30)25試驗結果25分段統計點2=FREQUENCY(統計點1:統計點8,結果1:結果30)26試驗結果26分段統計點3=FREQUENCY(統計點1:統計

23、點8,結果1:結果30)27試驗結果27分段統計點4=FREQUENCY(統計點1:統計點8,結果1:結果30)28試驗結果28分段統計點5=FREQUENCY(統計點1:統計點8,結果1:結果30)29試驗結果29分段統計點6=FREQUENCY(統計點1:統計點8,結果1:結果30)30試驗結果30蒙蒙特特卡卡洛洛模模擬擬模模型型的的一一般般框框架架步驟步驟步驟步驟步驟步驟步驟.二、蒙特卡洛模擬二、蒙特卡洛模擬2.2.蒙特卡洛模擬的應用蒙特卡洛模擬的應用蒙特卡洛模擬在風險分析方面具有多樣性蒙特卡洛模擬在風險分析方面具有多樣性和實用性，可以用于各種商業(yè)決策，三個主和實用性，可以用于各種商業(yè)決

24、策，三個主要的應用領域要的應用領域: :經營管理經營管理財務分析財務分析市場營銷市場營銷 .二、蒙特卡洛模擬二、蒙特卡洛模擬3.3.示例示例 現準備開發(fā)一種新產品的投資項目，現準備開發(fā)一種新產品的投資項目，其初始投資額為其初始投資額為200200萬元，有效期為萬元，有效期為3 3年。年。該項目一旦投入運營后，第該項目一旦投入運營后，第1 1年產品的銷年產品的銷量是一個服從均值為量是一個服從均值為200200萬件而標準差為萬件而標準差為6060萬件的正態(tài)分布，根據這種產品的生命萬件的正態(tài)分布，根據這種產品的生命周期規(guī)律，第周期規(guī)律，第2 2年銷量將在第年銷量將在第1 1年的基礎上年的基礎上增長增

25、長20%20%，而第，而第3 3年銷量將在第年銷量將在第2 2年基礎上年基礎上.二、蒙特卡洛模擬二、蒙特卡洛模擬 增長增長-50%-50%。3 3年內每年還需投入固定成本年內每年還需投入固定成本100100萬萬元。新產品的單位變動成本在元。新產品的單位變動成本在2 2元元4 4元之間均元之間均勻分布。委托咨詢機構對產品的市場調研結果勻分布。委托咨詢機構對產品的市場調研結果如下表所示。若投資項目的貼現率為如下表所示。若投資項目的貼現率為10%10%，試，試分析此投資項目的風險。分析此投資項目的風險。單價單價2345678概率概率5%10% 20% 30% 20% 10%5%.二、蒙特卡洛模擬二、

26、蒙特卡洛模擬分析結果分析結果0 0. .0 0% %1 1. .0 0% %2 2. .0 0% %3 3. .0 0% %4 4. .0 0% %5 5. .0 0% %6 6. .0 0% %7 7. .0 0% %8 8. .0 0% %9 9. .0 0% %1 10 0. .0 0% %概概率率值值- -1 16 6. .5 5- -1 11 1. .4 4- -6 6. .3 3- -1 1. .2 23 3. .9 99 9. .0 01 14 4. .1 11 19 9. .3 32 24 4. .4 42 29 9. .5 53 34 4. .6 6項項目目凈凈現現值值( (

27、百百萬萬元元) )投投資資項項目目凈凈現現值值的的概概率率分分布布圖圖 .二、蒙特卡洛模擬二、蒙特卡洛模擬分析結果分析結果投投資資項項目目凈凈現現值值的的累累計計概概率率分分布布0 0. .0 0% %1 10 0. .0 0% %2 20 0. .0 0% %3 30 0. .0 0% %4 40 0. .0 0% %5 50 0. .0 0% %6 60 0. .0 0% %7 70 0. .0 0% %8 80 0. .0 0% %9 90 0. .0 0% %1 10 00 0. .0 0% %- -2 20 0. .0 0- -1 15 5. .0 0- -1 10 0. .0 0-

28、 -5 5. .0 00 0. .0 05 5. .0 01 10 0. .0 01 15 5. .0 02 20 0. .0 02 25 5. .0 03 30 0. .0 0項項目目凈凈現現值值( (百百萬萬元元) )累累計計概概率率值值 .二、蒙特卡洛模擬二、蒙特卡洛模擬分析結果分析結果投投資資項項目目大大于于某某凈凈現現值值的的概概率率4 43 3. .4 4% %0 0. .0 00 0% %1 10 0. .0 00 0% %2 20 0. .0 00 0% %3 30 0. .0 00 0% %4 40 0. .0 00 0% %5 50 0. .0 00 0% %6 60 0.

29、 .0 00 0% %7 70 0. .0 00 0% %8 80 0. .0 00 0% %9 90 0. .0 00 0% %1 10 00 0. .0 00 0% %- -2 20 0. .0 0- -1 15 5. .0 0- -1 10 0. .0 0- -5 5. .0 00 0. .0 05 5. .0 01 10 0. .0 01 15 5. .0 02 20 0. .0 02 25 5. .0 03 30 0. .0 0項項目目凈凈現現值值( (百百萬萬元元) )概概率率值值13.2凈現值大于5.6概率值等于 43.4% .三、系統模擬三、系統模擬 系統模擬或稱動態(tài)模擬，該模

30、擬明晰系統模擬或稱動態(tài)模擬，該模擬明晰地建立了隨時間推移而出現的事件序列的地建立了隨時間推移而出現的事件序列的模型，主要方法有：模型，主要方法有： 活動掃描法活動掃描法 過程驅動模擬過程驅動模擬 事件驅動模擬事件驅動模擬.三、系統模擬三、系統模擬1.1.一般框架一般框架 （1 1）建立工作區(qū)）建立工作區(qū) 可考慮按列分成可考慮按列分成3 3部分部分 開頭一列或幾列，可統稱為序列，用開頭一列或幾列，可統稱為序列，用以存放模擬對象發(fā)生時的時間、次序等；以存放模擬對象發(fā)生時的時間、次序等； 中間許多列，可統稱為活動列，用以中間許多列，可統稱為活動列，用以記錄模擬對象在當前期間從期初到期末的記錄模擬對象

31、在當前期間從期初到期末的各種狀態(tài)的變化；各種狀態(tài)的變化； 最后幾列，可統稱為統計列最后幾列，可統稱為統計列.三、系統模擬三、系統模擬1.1.一般框架一般框架 （2 2）建立輸出區(qū)）建立輸出區(qū) 一般安排在工作區(qū)的統計列的上方，一般安排在工作區(qū)的統計列的上方，一般來說，輸出區(qū)中的公式，都為一些理一般來說，輸出區(qū)中的公式，都為一些理論公式和推導公式。論公式和推導公式。.三、系統模擬三、系統模擬1.1.一般框架一般框架 （3 3）建立試驗區(qū)）建立試驗區(qū) 蒙特卡各模擬的目標變量函數來源理論公式蒙特卡各模擬的目標變量函數來源理論公式或推導結果，或推導結果，而系統模擬的目標變量函數來源而系統模擬的目標變量函

32、數來源于在工作區(qū)對現實的于在工作區(qū)對現實的“仿真仿真”后的統計結果。后的統計結果。因此，系統模擬模型的方法更具有普遍性和實因此，系統模擬模型的方法更具有普遍性和實用性。用性。 為分析參數的靈敏性在模型中的反應，借為分析參數的靈敏性在模型中的反應，借助于模擬運算表，對目標結果進行虛自變量和助于模擬運算表，對目標結果進行虛自變量和參數變量的二維模擬分析，其中虛自變量起到參數變量的二維模擬分析，其中虛自變量起到進行多次試驗的目的。進行多次試驗的目的。.三、系統模擬三、系統模擬 輸輸入入區(qū)區(qū): :輸輸出出區(qū)區(qū): :試試驗驗區(qū)區(qū): :變量1_標題標題 標題=f2() 關鍵參數1 關鍵參數2變量2_標題=

33、f1()=f2()1試驗結果1 試驗結果1變量3_標題工工作作區(qū)區(qū): :2試驗結果2 試驗結果2變量4_標題序列3試驗結果3 試驗結果3變量5_標題4試驗結果4 試驗結果4變量6_標題關鍵參數5試驗結果5 試驗結果5變量7_標題6試驗結果6 試驗結果67試驗結果7 試驗結果7生生成成區(qū)區(qū): :8試驗結果8 試驗結果8隨機數1_標題=F1-1()9試驗結果9 試驗結果9隨機數2_標題=F2-1()10試驗結果10 試驗結果1011試驗結果11 試驗結果11統統計計區(qū)區(qū): :12試驗結果12 試驗結果12樣本1平均值13試驗結果13 試驗結果13樣本1標準差14試驗結果14 試驗結果1495%置信

34、下限15試驗結果15 試驗結果1595%置信上限16試驗結果16 試驗結果16偏斜系數17試驗結果17 試驗結果17峰態(tài)系數18試驗結果18 試驗結果1819試驗結果19 試驗結果19圖圖形形區(qū)區(qū): :20試驗結果20 試驗結果20接收區(qū)間頻數分布21試驗結果21 試驗結果2122試驗結果22 試驗結果2223試驗結果23 試驗結果2324試驗結果24 試驗結果2425試驗結果25 試驗結果2526試驗結果26 試驗結果2627試驗結果27 試驗結果2728試驗結果28 試驗結果2829試驗結果29 試驗結果2930試驗結果30 試驗結果30活動列統計列系系統統模模擬擬模模型型的的一一般般框框

35、架架步驟步驟步驟步驟步驟步驟步驟.三、系統模擬三、系統模擬2.2.示例示例 某制造公司按適時準則供應各種汽車某制造公司按適時準則供應各種汽車零部件給一些主要汽車裝配部門。該公司零部件給一些主要汽車裝配部門。該公司收到了某汽車零部件的新合同。此汽車零收到了某汽車零部件的新合同。此汽車零部件的計劃生產能力是每班部件的計劃生產能力是每班100100件件/ /天。由天。由于客戶裝配作業(yè)的波動性，需求也是波動于客戶裝配作業(yè)的波動性，需求也是波動的，而以往的需求為每天的，而以往的需求為每天8080130130件。為件。為了維護足夠的庫存以適應其適時供應的承了維護足夠的庫存以適應其適時供應的承諾，該公司的管

36、理層正考慮一項措施；諾，該公司的管理層正考慮一項措施；.三、系統模擬三、系統模擬2.2.示例示例 如果當天庫存盤點時庫存降至某臺數（比如果當天庫存盤點時庫存降至某臺數（比如如1010臺）以下時，則在第臺）以下時，則在第2 2天晚上加班生天晚上加班生產一班。在編制年度預算計劃過程中，經產一班。在編制年度預算計劃過程中，經理們必須知道，究竟庫存應該最少降至什理們必須知道，究竟庫存應該最少降至什么臺數時加一夜班才能保證么臺數時加一夜班才能保證JITJIT系統接近系統接近100%100%概率不缺貨，以及實施這項措施后，概率不缺貨，以及實施這項措施后，一年將要加多少夜班。一年將要加多少夜班。.三、系統模

37、擬三、系統模擬2.2.示例示例預測值:JIT的效率隨加班庫存門閾值的變化預測值:JIT的效率隨加班庫存門閾值的變化99.99%99.83%99.43%98.53%97.13%96.50%97.00%97.50%98.00%98.50%99.00%99.50%100.00%101520253035404550加班的庫存門閾值JIT的效率.四、活動掃描模擬四、活動掃描模擬1.1.活動掃描概述活動掃描概述 是對實際系統仿真中最基本的、是對實際系統仿真中最基本的、最有效的、最關鍵的技術，常常把它最有效的、最關鍵的技術，常常把它用于對庫存系統的模擬。用于對庫存系統的模擬。庫存設計、控制和優(yōu)化庫存設計、控

38、制和優(yōu)化.四、活動掃描模擬四、活動掃描模擬2.2.庫存模型的基本概念庫存模型的基本概念 庫存總成本庫存總成本儲存成本儲存成本訂購成本訂購成本缺貨成本缺貨成本采購成本采購成本庫存總成本庫存總成本= =儲存成本儲存成本+ +訂購成本訂購成本+ +缺貨成本缺貨成本+ +采購成本采購成本 庫存管理的目的庫存管理的目的: :如何平衡這四種成本，最終能使庫存總成本到達最小如何平衡這四種成本，最終能使庫存總成本到達最小.四、活動掃描模擬四、活動掃描模擬3.3.幾個相關概念幾個相關概念（1 1）庫存狀況）庫存狀況(Inventory Position)(Inventory Position)當前庫存狀況當前庫

39、存狀況= =現有庫存量現有庫存量+ +已訂購但尚未收到貨物量已訂購但尚未收到貨物量延期交貨數量延期交貨數量（2 2）安全庫存（）安全庫存（Safety StockSafety Stock）在計劃利用率之外保留于庫存中的一個附加數量。設置在計劃利用率之外保留于庫存中的一個附加數量。設置安全庫存水平必須知道預期需求分布及庫存不耗盡的期安全庫存水平必須知道預期需求分布及庫存不耗盡的期望概率。望概率。 （3 3）再訂購點）再訂購點一般當庫存狀況降至或低于某個水平時，就需要下一份一般當庫存狀況降至或低于某個水平時，就需要下一份訂購訂購Q Q單位的訂單。這個啟動下一份訂單的庫存狀況水單位的訂單。這個啟動下

40、一份訂單的庫存狀況水平稱為再訂購點的水平平稱為再訂購點的水平r r。 再訂購點水平再訂購點水平= =提前期內的期望需求提前期內的期望需求+ +安全庫存安全庫存 .四、活動掃描模擬四、活動掃描模擬4.EOQ4.EOQ庫存模型的假設庫存模型的假設 （1 1）需求不變且已知）需求不變且已知 （2 2）補充是即時的）補充是即時的 （3 3）提前期不變）提前期不變 （4 4）訂購量）訂購量Q Q是固定的是固定的 （5 5）單位的儲存成本和每次訂購成本不變）單位的儲存成本和每次訂購成本不變.四、活動掃描模擬四、活動掃描模擬下訂單下訂單提前期提前期到貨期到貨期t1庫存狀況庫存狀況t2庫存狀況庫存狀況=庫存水

41、平庫存水平庫存狀況庫存狀況庫存水平庫存水平rQQ時間時間EOQ庫存的過程庫存的過程.四、活動掃描模擬四、活動掃描模擬5.5.示例示例1 1 假設需求具有均值為每周假設需求具有均值為每周100100單位的泊松分布，單位的泊松分布，因而期望年需求是因而期望年需求是52005200個單位。每周儲存一個單個單位。每周儲存一個單位的成本是位的成本是0.200.20元，一年儲存一個單位的成本是元，一年儲存一個單位的成本是10.4010.40元（元（5252周），每次訂購成本是周），每次訂購成本是5050元。每個元。每個未能滿足的需求都失去而且使公司損失未能滿足的需求都失去而且使公司損失100100元的元的

42、利潤，訂購策略為每周末庫存狀況小于下周的平利潤，訂購策略為每周末庫存狀況小于下周的平均需求均需求100100時訂購，而收貨時間則是下周初，即時訂購，而收貨時間則是下周初，即再訂購點水平（安全庫存量為再訂購點水平（安全庫存量為0 0）為）為100100，訂購沒，訂購沒有延期。假設初始庫存為有延期。假設初始庫存為200200件。應該采用多少件。應該采用多少單位的訂購量能使庫存的總成本最?。繂挝坏挠嗁徚磕苁箮齑娴目偝杀咀钚。?四、活動掃描模擬四、活動掃描模擬5.5.示例示例1 1隨隨機機需需求求下下總總成成本本隨隨訂訂購購量量的的變變化化2 22 20 00 02 24 40 00 02 26 60

43、 00 02 28 80 00 03 30 00 00 03 32 20 00 03 34 40 00 03 36 60 00 03 38 80 00 04 40 00 00 01 12 25 51 15 50 01 17 75 52 20 00 02 22 25 52 25 50 02 27 75 53 30 00 03 32 25 53 35 50 03 37 75 54 40 00 0 4 42 25 54 45 50 04 47 75 55 50 00 0訂訂購購量量總總成成本本1000次模擬平均值EOQ理論公式結果 .四、活動掃描模擬四、活動掃描模擬5.5.示例示例1 1隨隨機機需需

44、求求下下平平均均缺缺貨貨次次數數隨隨訂訂購購量量的的變變化化0 0. .0 00 00 0. .2 20 00 0. .4 40 00 0. .6 60 00 0. .8 80 01 1. .0 00 01 1. .2 20 01 1. .4 40 01 1. .6 60 01 1. .8 80 02 2. .0 00 01 12 25 51 15 50 01 17 75 52 20 00 02 22 25 52 25 50 02 27 75 53 30 00 03 32 25 53 35 50 03 37 75 54 40 00 04 42 25 54 45 50 04 47 75 55 5

45、0 00 0訂訂購購量量平平均均缺缺貨貨次次數數 .四、活動掃描模擬四、活動掃描模擬5.5.示例示例2 2 假設需求具有均值為每周假設需求具有均值為每周100100單位的單位的泊松分布，因而期望年需求是泊松分布，因而期望年需求是52005200個單位。個單位。每周儲存一個單位的成本是每周儲存一個單位的成本是0.200.20元，一年元，一年儲存一個單位的成本是儲存一個單位的成本是10.4010.40元（元（5252周），周），每次訂購成本是每次訂購成本是5050元。庫存中斷時可以缺元。庫存中斷時可以缺貨預售而不是丟失銷售量，設缺貨成本為貨預售而不是丟失銷售量，設缺貨成本為2020元。下訂單時間到

46、收到貨時間之間的時元。下訂單時間到收到貨時間之間的時間間隔不是固定的而是不確定的，即提前間間隔不是固定的而是不確定的，即提前期是不確定的。根據經驗，提前期期是不確定的。根據經驗，提前期.四、活動掃描模擬四、活動掃描模擬5.5.示例示例2 2 如下表所示。訂貨時間總是在周末，而收貨如下表所示。訂貨時間總是在周末，而收貨時間總是在周初。應該采用多少單位的再訂時間總是在周初。應該采用多少單位的再訂購點（提前期內的期望需求購點（提前期內的期望需求+ +安全庫存）和多安全庫存）和多少單位的訂購量能使庫存的總成本最小？少單位的訂購量能使庫存的總成本最小？提前期提前期（周）（周）12345概率值概率值0.2

47、0.30.20.20.1.四、活動掃描模擬四、活動掃描模擬5.5.示例示例2 2400 450 500 550 600 650 700 750 800400450500550600650700750800總總成成本本訂訂購購數數量量Q Q再再訂訂購購點點r r再再訂訂購購點點訂訂購購量量對對總總成成本本的的模模擬擬結結果果9000 -10000 8000 -9000 7000 -8000 6000 -7000 5000 -6000 .五、過程驅動模擬五、過程驅動模擬1.1.過程驅動模擬概述過程驅動模擬概述 主要用于描述系統中實體流動的過程，如主要用于描述系統中實體流動的過程，如服務系統中，顧客

48、到達、在服務臺繁忙時排服務系統中，顧客到達、在服務臺繁忙時排除等候、接受服務，然后離開系統。過程模除等候、接受服務，然后離開系統。過程模擬對每一位顧客建立開始于到達系統，終止擬對每一位顧客建立開始于到達系統，終止于離開系統的邏輯順序。于離開系統的邏輯順序。.五、過程驅動模擬五、過程驅動模擬2.2.等待線建模的基本概念等待線建模的基本概念 等待線系統（等待線系統（Waiting-line SystemWaiting-line System），），或稱排隊系統（或稱排隊系統（Queuing SystemQueuing System）。有三個）。有三個基本要素：實體到達、等待線（隊列）和服基本要素：

49、實體到達、等待線（隊列）和服務設施。務設施。.五、過程驅動模擬五、過程驅動模擬2.2.等待線建模的基本概念等待線建模的基本概念（1 1）到達）到達到達一個排隊系統可有若干不同方式。到達可以到達一個排隊系統可有若干不同方式。到達可以是恒定的，比如在由勻速運轉的機器輸送零件的是恒定的，比如在由勻速運轉的機器輸送零件的裝配線上。不過，到達通常是隨機出現的，并由裝配線上。不過，到達通常是隨機出現的，并由某個概率分布來描述。某個概率分布來描述。泊松分布常被用來描述在一個固定時期內的到達泊松分布常被用來描述在一個固定時期內的到達數。等待線系統的應用中一個重要事實是：如果數。等待線系統的應用中一個重要事實是

50、：如果在某個固定時間段內的到達數服從泊松分布，那在某個固定時間段內的到達數服從泊松分布，那么到達間隔時間服從指數分布。么到達間隔時間服從指數分布。.五、過程驅動模擬五、過程驅動模擬2.2.等待線建模的基本概念等待線建模的基本概念（2 2）隊列）隊列當一個實體到達時，若服務設施繁忙，則該實體將在等待線當一個實體到達時，若服務設施繁忙，則該實體將在等待線或隊列中等待。實體是按照規(guī)定如何為其服務的決策規(guī)則在或隊列中等待。實體是按照規(guī)定如何為其服務的決策規(guī)則在隊列中等待的。這種規(guī)則稱為排隊規(guī)則。隊列中等待的。這種規(guī)則稱為排隊規(guī)則。 先到先服務（先到先服務（First Come First Served

51、First Come First Served，FCFSFCFS） 后到先服務（后到先服務（Last Come First ServedLast Come First Served，LCFSLCFS） 隨機服務（隨機服務（Random ServiceRandom Service） 某類優(yōu)先決策規(guī)則（某類優(yōu)先決策規(guī)則（Priority Decision RulePriority Decision Rule）.五、過程驅動模擬五、過程驅動模擬2.2.等待線建模的基本概念等待線建模的基本概念（3 3）服務設施）服務設施 服務設施由提供服務的服務臺所組成，它有許多服務設施由提供服務的服務臺所組成，它有許多不同的格局。不同的格局。 單服務臺（一臺自動柜員機）單服務臺（一臺自動柜員機） 多服務臺（若