Курсовая работа (т): Этапы математического моделирования экономических систем
Где 
.5 Формализованная схема объекта моделирования
.6 Имитационное моделирование
процесса
В этом разделе мы рассматриваем разработку программной реализации имитационной модели. На основе алгоритма мы пишем программу на языке С++. Далее приведены переменные и код программы для моделирования экономического.
Переменные используемые в программной реализации
экономического процесса:
|
TTEK - текущее время; KOLTOV - спрос на товары в торговой точке; ZAKTOV -заказанное магазином количество товаров у фабрики; Z - заказанное торговой точкой количество товаров у магазина; KOLTEK - текущее количество запасов торговой точке SHOP[i] - массив с данными о текущем времени и числом товаров TOVMAG -число товаров в оптовом магазине. time - текущее время при обращении в оптовый магазин |
Листинг программы
|
#include<iostream.h> #include<math.h> #include<conio.h> #include<stdlib.h> #include<stdio.h> float ravnom(float d11, float d21) { randomize(); float R; R=d11+(d21-d11)*random(100)/100.0; return R; } float normal(float b1, float b2) { randomize(); float X=0; int i; float R,d1,d2; d1=(b1-sqrt(3*b2*12))/12; d2=(b1+sqrt(3*b2*12))/12; for(i=1;i<=12;i++) X=X+ravnom(d1,d2); return X; } float lognorm(float Ay, float By) { randomize(); float X,Y,a,b; b=log(By/pow(Ay,2)+1); a=log(Ay-0.5*b); X=normal(a,b); Y=exp(X); return Y; } int puasson(float t) { randomize(); int n; int R, R11; do { R*=random(100)/100.0; R11=R; R*=random(100)/100.0; n++; } while(exp(-t)>=R11&&exp(-t)<R); return (n-1); } float optmag(float &TTEK, int ZZ) { int Tzak,a=90,b=10; static int TOVMAG; if(ZZ<=1920){ TOVMAG=1920-ZZ; TTEK=TTEK+lognorm(5,1); } if(TTEK==30) TOVMAG+=1800; if(TTEK==60) TOVMAG+=1800; if(TTEK==90) TOVMAG+=1800; if(TOVMAG<=0) Tzak=normal(a,b); if(Tzak>=60&&Tzak<=120) { TOVMAG=1920-TOVMAG; TTEK+=Tzak; } return (TOVMAG); } main() { clrscr(); int Z,SHOP,KOLTEK,KOLTOV; float TTEK; cout""Vvedite tekushee kolichestvo tovarov v torgovoj tochke:\n"; cin"KOLTEK; cout""\n\n"; TTEK=0; KOLTOV=puasson(TTEK); if (KOLTOV<=KOLTEK) KOLTEK=KOLTEK-KOLTOV; TTEK++; Z=KOLTOV-KOLTEK; SHOP=optmag(TTEK,Z); cout""Tekushee vremya=""TTEK""\n"; cout""Spros na tovari v torg. tochke=""KOLTOV""\n"; cout""Zakazannoe magazinom kol-vo tovarov y fabriki=""SHOP""\n"; cout""Zakazannoe torg. tochkoj kol-vo tovarov y magazina=""Z""\n"; cout""Normativnij zapas tivarov v magazine = 70"""\n"; getch(); return 0; } |
Результаты эксперимента:
При запуске программы со следующими входными параметрами:
Vvedite tekushee kolichestvo tovarov v torgovoj tochke:70
Получим следующие результаты:vremya=98
Spros na tovari v torg. tochke=2730magazinom kol-vo tovarov y fabriki=1920torg. tochkoj kol-vo tovarov y magazina=2660zapas tоvarov v magazine = 70
Анализ результатов:
Программа выдает на экран вероятностные и статистические характеристики объекта моделирования. Она имитирует работу описанной системы с целью определения изменения уровня запаса при заданной стратегии управления розничной торговой точкой и оптовым магазином.
На основании проделанной работы, можно сделать следующие выводы:
. Созданная математическая модель адекватна реальному объекту;
. Проведенные исследования показали эффективность модели и способов "приведения её в действие" при определении необходимых нам параметров по сравнению с ручным способом моделирования и расчетов параметров;
. Созданная модель имеет достаточную, для таких
моделей, степень универсальности, т.к. диапазон входных параметров системы можно
легко и быстро изменить.
Заключение
В ходе написания этой курсовой работы были рассмотрены математические методы в экономическом исследовании, а именно раскрыты основные понятия данного раздела науки, как математическое моделирование, при помощи математической схемы.
При изучении нами был сделан вывод, что математическое моделирование удобно для изучения экономических процессов, а так же в ходе написания работы были рассмотрены экономические процессы, на примерах которых были построены математические модели.
В заключении можно сказать, что этой аспект
науки нужно интенсивно развивать, так как он, на данный момент времени, при
построении больших (масштабных) работ, мало эффективен из - за того, что мало
построено моделей, исходя из которых можно развивать практически все отрасли,
но прогресс не стоит на месте и каждый день приобретаются более глубокие данные
в этом аспекте науки.
Список использованной литературы
. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. - М.: Наука, 1988.
. Веников В.А., Веников Г.В. Теория подобия и моделирования. - М.: Высшая школа, 1984.
. Гнеденко Б.Д., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания. - М.: Наука, 1987.
. Головин Ю.А., Яковлев С.А. Применение языков моделирования в обучении методам программной имитации сложных систем // Тез. докл. 6-й Междунар. конф. "Региональная информатика- 98"; Ч. 1. - СПб, 1998.
. Калашников В.В., Рачев С.Т. Математические методы построения стохастических моделей обслуживания. - М.: Наука, 1988.
. Моисеев И.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.
. Мухин О.И. Компьютерная инструментальная среда. - Пермь: ПГТУ, 1991.