Bài giảng Khoa học quản lý ứng dụng: Chương 8 - ThS. Huỳnh Đỗ Bảo Châu

Nội dung chương 8 trình bày đến người học những vấn đề liên quan đến "Mô phỏng", cụ thể như: Qui trình Monte Carlo, mô phỏng máy tính với Excel, mô phỏng Hệ thống hàng đợi, phân phối xác suất liên tục, phân tích thống kê kết quả mô phỏng, kiểm chứng mô hình mô phỏng, phạm vi ứng dụng mô phỏng. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Khoa học quản lý ứng dụng: Chương 8 - ThS. Huỳnh Đỗ Bảo Châu2/12/2017Nội dung chínhTRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HCMKHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝKHOA HỌC QUẢN LÝ ỨNG DỤNG1.2.3.4.5.6.CHƯƠNG 8MÔ PHỎNG7.Qui trình Monte CarloMô phỏng máy tính với ExcelMô phỏng Hệ thống hàng đợiPhân phối xác suất liên tụcPhân tích thống kê kết quả mô phỏngKiểm chứng mô hình mô phỏngPhạm vi ứng dụng mô phỏngGV. ThS. Huỳnh Đỗ Bảo Châu12GV. Huỳnh Đỗ Bảo ChâuQui trình Monte CarloPhần lớn các ứng dụng mô phỏng là mô hình xác suấtKỹ thuật Monte Carlo là kỹ thuật chọn số ngẫu nhiêntừ một phân phối xác suất để dùng thử nghiệm (trial)mô hình mô phỏng1. Qui trình Monte Carlo3GV.ThS.HuỳnhĐỗBảoChâuGV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu4GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu12/12/2017Mô phỏng Monte Carlo1.2.3.4.5.Thống kê dữ liệu quan sát trong quá khứ của biếnngẫu nhiên. Đưa ra một phân phối xác suất chonhững biến chính.Lập bảng và tính xác suất tích lũy cho mội biến xácđịnh ở giai đoạn 1Xác lập các khoảng giao động cho các số ngẫu nhiêncho từng biếnTạo các số ngẫu nhiênTiến hành mô phỏng cho từng chuỗi thử5GV. Huỳnh Đỗ Bảo ChâuDùng số ngẫu nhiênDùng số ngẫu nhiên – Ví dụ minh họaTrong qui trình Monte Carlo, giá trị của biến ngẫunhiên được sinh bằng cách lấy mẫu từ một phân phốixác suấtVí dụ: Dữ liệu bán laptop của ComputerWorld trong100 tuần với đơn giá $4300/laptop6Dùng số ngẫu nhiên – Ví dụ minh họa (tt)Mục đích của qui trình Monte Carlo là quá trình sinhbiến ngẫu nhiên bằng cách lấy mẫu từ phân phối xácsuất P(x).Bánh xe được phân vùng lặp lại phân phối xác suấtcho nhu cầu nếu giá trị nhu cầu xuất hiện một cáchngẫu nhiên.Mỗi khi bánh xe dừng lại tại một phân vùng chỉ ra nhucầu trong một tuần.7GV.ThS.HuỳnhĐỗBảoChâuGV. Huỳnh Đỗ Bảo ChâuGV. Huỳnh Đỗ Bảo ChâuFigure 14.1 A Roulette Wheelfor Demand8GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu22/12/2017Dùng số ngẫu nhiên – Ví dụ minh họa (tt)Dùng số ngẫu nhiên – Ví dụ minh họa (tt)9GV. Huỳnh Đỗ Bảo ChâuDùng số ngẫu nhiên – Ví dụ minh họa (tt)Quá trình xoay của bánh xe có thể được thay thế bằngcách dùng số ngẫu nhiênChuyển số ngẫu nhiên cho mỗi giá trị cầu từ bánh xeđến bảng10GV. Huỳnh Đỗ Bảo ChâuDùng số ngẫu nhiên – Ví dụ minh họa (tt)Chọn số từ bảng số ngẫu nhiên39 65 76 45 45 19 90 69 64 61 20 26 36 31 62 58 24 97 14 97 95 06 70 99 0073 71 23 70 90 65 97 60 12 11 31 56 34 19 19 47 83 75 51 33 30 62 38 20 4672 18 47 33 84 51 67 47 97 19 98 40 07 17 66 23 05 09 51 80 59 78 11 52 4975 12 25 69 17 17 95 21 78 58 24 33 45 77 48 69 81 84 09 29 93 22 70 45 8037 17 79 88 74 63 52 06 34 30 01 31 60 10 27 35 07 79 71 53 28 99 52 01 4102 48 08 16 94 85 53 83 29 95 56 27 09 24 43 21 78 55 09 82 72 61 88 73 6187 89 15 70 07 37 79 49 12 38 48 13 93 55 96 41 92 45 71 51 09 18 25 58 9498 18 71 70 15 89 09 39 59 24 00 06 41 41 20 14 36 59 25 47 54 45 17 24 8910 83 58 07 04 76 62 16 48 68 58 76 17 14 86 59 53 11 52 21 66 04 18 72 8747 08 56 37 31 71 82 13 50 41 27 55 10 24 92 28 04 67 53 44 95 23 00 84 4793 90 31 03 07 34 18 04 52 35 74 13 39 35 22 68 95 23 92 35 36 63 70 35 3321 05 11 47 99 11 20 99 45 18 76 51 94 84 86 13 79 93 37 55 98 16 04 41 6795 89 94 06 97 27 37 83 28 71 79 57 95 13 91 09 61 87 25 21 56 20 11 32 4497 18 31 55 73 10 65 81 92 59 77 31 61 95 46 20 44 90 32 64 26 99 76 75 6369 08 88 86 13 59 71 74 17 32 48 38 75 93 29 73 37 32 04 05 60 82 29 20 2541 26 10 25 03 87 63 93 95 17 81 83 83 04 49 77 45 85 50 51 79 88 01 97 3011GV.ThS.HuỳnhĐỗBảoChâuGV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu12GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu32/12/2017Dùng số ngẫu nhiên – Ví dụ minh họa (tt)Lặp lại việc chọn các số ngẫu nhiên mô phỏng cầutrong một giai đoạn.Dùng số ngẫu nhiênTrung bình cầu có thể được phân tích:nE( x)   P( x ) xi1Ước lượng cầu trung bình = 31/15 = 2.07 laptop PC/tuầnƯớc lượng doanh thu trung bình = $133,300/15 = $8,886.67iiỞ đây:xi: mức cầu thứ iP(xi): Xác suất mức cầu thứ in: Số các mức cầuE(x) = (0.2)(0)+(0.4)(1)+(0.2)(2)+(0.1)(3)+(0.1)(4)= 1.5 PC/tuần13GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu14GV. Huỳnh Đỗ Bảo ChâuDùng số ngẫu nhiênGiai đoạn mô phỏng càng nhiều, kết quả càng chính xácKết quả mô phỏng sẽ không bằng kết quả phân tích trừ khithực hiện đủ thử nghiệm để nhằm đạt đến trạng thái ổnđịnh (steady state)Thường khó kiểm chứng kết quả mô phỏng, dù rằng đã đạtđược trạng thái ổn định và mô hình mô phỏng đáng tin cậy.Khi không thể phân tích, không có tiêu chuẩn phân tích đểso sánh, như thế việc kiểm chứng càng khó khăn hơn.15GV.ThS.HuỳnhĐỗBảoChâuGV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu2. Mô phỏng với Excel16GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu42/12/2017Sinh số ngẫu nhiênSinh số ngẫu nhiên (tt)Với các mô hình mô phỏng phức tạp chúng ta khôngthể thực hiện bằng tayTrong mô phỏng, các số ngẫu nhiện được sinh ra bằngquá trình toán học thay cho quá trình vật lýCác số ngẫu nhi ...