(игральной+кости)

деловые игры
хозяйственные игры
экономические игры
Метод имитации принятия управленческих решений в различных производственных ситуациях путем игры по заданным правилам — группы людей или человека и ЭВМ. Участник игры принимает решения, опираясь на предоставляемую ему специально подготовленную информацию: исходную в начале игры и последующую, которая возникает в процессе игры в результате принятия тех или иных решений всеми участниками. При этом каждый участник стремится к выигрышу, т.е. к лучшему результату своих действий. Основой игры является экономико-математическая модель изучаемого процесса: саму игру также можно рассматривать как некоторое упрощенное воспроизведение реальной хозяйственной ситуации или процесса, т.е. их модель. Она используется тогда, когда для данной ситуации или процесса не удается построить полностью формализованную имитационную модель, которую можно было бы «проиграть» непосредственно на компьютере (см. Машинная имитация). Обычно в Д.и. удается формализовать лишь часть компонентов модели; эти формально описанные элементы рассчитываются либо вручную — по таблицам, путем бросания игральной кости, либо с помощью ЭВМ. При этом участники игры моделируют действия управленческого персонала, а формальные компоненты — поведение управляемой системы и среды, в которой она функционирует. Анализ полученных в результате игры многочисленных вариантов плана позволяет выработать наилучший, оптимальный. Анализ позволяет также определить качество принимаемых участниками решений, т.е. их компетентность, решительность или нерешительность, склонность или несклонность к производственному риску и т.д. Поведение участников может имитировать рыночную конкуренцию, кругооборот финансовых средств и даже взаимоотношения между предпринимателями и рабочими, объединенными в некий «профсоюз». Д.и. используются: а) при обучении и отборе хозяйственных руководителей разного ранга (в том числе и при обучении студентов в вузах); б) при коллективной выработке управленческих решений и, наконец, в) в исследовательских целях — для изучения некоторых сторон экономического поведения людей (реакции на те или иные организационные формы управления, меры поощрения или взыскания). Пример игры см. в статье Олигопольные эксперименты.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• хозяйственные игры
• экономические игры

EN

• business games
• gaming

метод Монте-Карло
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

метод Монте-Карло
метод статистических испытаний
Один из методов статистического моделирования, основанный на кибернетической идее «черного ящика». Он применяется в тех случаях, когда построение аналитической модели явления трудно или вовсе неосуществимо, например, при решении сложных задач теории массового обслуживания и ряда других задач исследования операций, связанных с изучением случайных процессов. Применение М. М.-К. можно проиллюстрировать примером из области теории очередей. Предположим, надо определить, как часто и как долго придется ждать покупателям в очереди в магазине при заданной его пропускной способности (допустим, для того, чтобы принять решение, следует ли расширять магазин). Подход покупателей носит случайный характер, распределение времени подхода может быть установлено из имеющейся информации. Время обслуживания покупателей тоже носит случайный характер и его распределение тоже может быть выявлено. Таким образом, имеются два стохастических или случайных процесса, взаимодействие которых и создает очередь. Теперь, если наугад перебирать все возможности (например, число покупателей, приходящих за час), сохраняя те же характеристики распределения, можно искусственно воссоздать картину этого процесса. Повторяя такую картину многократно, каждый раз меняя условия (число подходящих покупателей), можно изучать получаемые статистические данные так, как если бы они были получены при наблюдении над реальным потоком покупателей. Точно так же можно воссоздать искусственную картину работы самого магазина: здесь распределение времени подхода покупателей будет взаимодействовать с распределением времени обслуживания отдельного покупателя. Получаются опять два стохастических процесса. Их взаимодействие даст «очередь» с примерно такими же характеристиками (например, средней длиной очереди или средним временем ожидания), какими обладает реальная очередь. Таким образом, смысл М. М.-К. состоит в том, что исследуемый процесс моделируется путем многократных повторений его случайных реализаций. Единичные реализации называются статистическими испытаниями — отсюда второе название метода. Остается сказать, что такое выбор вариантов наугад (или механизм случайного выбора). В простых случаях для этого можно применять бросание игральной кости (классический учебный прием), но на практике используют таблицы случайных чисел либо вырабатывают (генерируют) случайные числа на ЭВМ, для чего имеются специальные программы, которые называются генераторами случайных чисел.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

Синонимы

• метод статистических испытаний

EN

• Monte Carlo method
• Monte-Carlo technique

метод Монте-Карло
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

метод Монте-Карло
метод статистических испытаний
Один из методов статистического моделирования, основанный на кибернетической идее «черного ящика». Он применяется в тех случаях, когда построение аналитической модели явления трудно или вовсе неосуществимо, например, при решении сложных задач теории массового обслуживания и ряда других задач исследования операций, связанных с изучением случайных процессов. Применение М. М.-К. можно проиллюстрировать примером из области теории очередей. Предположим, надо определить, как часто и как долго придется ждать покупателям в очереди в магазине при заданной его пропускной способности (допустим, для того, чтобы принять решение, следует ли расширять магазин). Подход покупателей носит случайный характер, распределение времени подхода может быть установлено из имеющейся информации. Время обслуживания покупателей тоже носит случайный характер и его распределение тоже может быть выявлено. Таким образом, имеются два стохастических или случайных процесса, взаимодействие которых и создает очередь. Теперь, если наугад перебирать все возможности (например, число покупателей, приходящих за час), сохраняя те же характеристики распределения, можно искусственно воссоздать картину этого процесса. Повторяя такую картину многократно, каждый раз меняя условия (число подходящих покупателей), можно изучать получаемые статистические данные так, как если бы они были получены при наблюдении над реальным потоком покупателей. Точно так же можно воссоздать искусственную картину работы самого магазина: здесь распределение времени подхода покупателей будет взаимодействовать с распределением времени обслуживания отдельного покупателя. Получаются опять два стохастических процесса. Их взаимодействие даст «очередь» с примерно такими же характеристиками (например, средней длиной очереди или средним временем ожидания), какими обладает реальная очередь. Таким образом, смысл М. М.-К. состоит в том, что исследуемый процесс моделируется путем многократных повторений его случайных реализаций. Единичные реализации называются статистическими испытаниями — отсюда второе название метода. Остается сказать, что такое выбор вариантов наугад (или механизм случайного выбора). В простых случаях для этого можно применять бросание игральной кости (классический учебный прием), но на практике используют таблицы случайных чисел либо вырабатывают (генерируют) случайные числа на ЭВМ, для чего имеются специальные программы, которые называются генераторами случайных чисел.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

Синонимы

• метод статистических испытаний

EN

• Monte Carlo method
• Monte-Carlo technique

a pintas — в горошек, в крапинку

¡vaya pinta! — ну и ВИД!