第8章_Crystall_Ball模拟软件.ppt

第8章 Crystal Ball模拟软件 主要内容 8.1 蒙特卡洛模拟方法 8.2 模拟的步骤 8.3 Crystal Ball工具条 8.4 应用示例 8.1 蒙特卡洛模拟方法 蒙特卡洛模拟方法又称为随机模拟方法、随机抽样技术或统计试验方法，其目的是估计依若干概率输入变量而定的结果变量的分布 以概率统计理论为其主要理论基础，以随机抽样为其主要手段 基本思想 首先建立一个概率模型或随机过程，使它的参数等于问题的解； 然后通过对模型或过程的观察或抽样试验来计算所求随机参数的统计特征； 最后给出所求解的近似值，解的精度可用估计值的标准误差来表示。 8.1 蒙特卡洛模拟方法 维数的灾难 研究的问题中，相关变量个数高达数百甚至数千，难度随维数的增加呈指数增长 蒙特卡罗方法的计算复杂性不依赖于维数 主要步骤 构造或描述概率过程 实现从已知概率分布抽样 建立各种估计量 8.2 模拟的步骤 利用Crystal Ball软件进行模拟的步骤 （1）建立电子表格模型 （2）规定关于概率变量的假设 （3）规定预测单元，即相关的输出变量 （4）设定重复次数 （5）运行模拟 （6）解释结果 8.3 Crystal Ball工具条 8.4 示例－费瑞迪报童问题 问题描述 成本数据 每份报纸成本费用1.50美元 售价2.50美元 未出售的报纸退款0.50美元 日销售情况 销售额在40-70份之间 发生在40-70份之间的概率大致相等 目标 利润最大化 Freddie the Newsboy 8.4 示例－费瑞迪报童问题 建立相关变量的工作表 绿色单元格表示随机变量 黄色单元格表示决策变量 8.4 示例－费瑞迪报童问题 定义假设单元格：唯一的一个随机输入单元格是模拟需求C12。定义假设单元格的步骤： （1）点击鼠标，选中一个单元格； （2）如果这个单元格没有包含数值，就任意输入一个数值； （3）点击Crystal Ball工具条中的按钮Define Assumption； （4）通过点击分布图例中的分布曲线，选择一个概率分布函数 （5）点击确定按钮，从而生成了一个选定分布函数的对话框； （6）使用这个对话框输入此分布函数的参数 （7）点击确定 8.4 示例－费瑞迪报童问题 定义预测单元格：计算机模拟的电子表格模型并没有包括目标单元格，但是预测单元格可以实现这一作用。定义预测单元格的步骤： （1）选中一个单元格； （2）单击Crystal Ball工具条中的Define Forecast按钮，从而弹出定义预测对话框（如图8?14所示） （3）这个对话框可以用来输入一个名字标签，并且定义预测单元格的单位 （4）点击确定。 8.4 示例－费瑞迪报童问题 设定运行参数：主要是为运行模拟选择试验次数，决定其他如何执行模拟的参数。通过点击Crystal Ball工具条的运行参数按钮Run Preferences 图里所显示的数字500表示计算机模拟的最大运行次数。 8.4 示例－费瑞迪报童问题 运行模拟：点击Start Simulation按钮或者选择运行菜单中的Start Simulation选项。如果你已经在先前运行过计算机模拟，那么应该在此运行前首先点击重置模拟Reset Simulation按钮，或者从运行菜单中选择重置模拟Reset Simulation选项来重置模拟。 8.4 示例－费瑞迪报童问题 8.4 示例－费瑞迪报童问题 通过前面的模拟，设定了弗瑞迪每天《金融日报》的定购数量为60份，因为这个定购量是一个能够满足需求又不会剩余大量未出售报纸的一个合理折中值 然而通过目前的模拟，还不能说明60是否是最大化其日均利润的最优定购量。利用Crystal Ball软件中的OptQuest最优化模型可以有哪些信誉好的足球投注网站最佳定购量。 8.4 示例－费瑞迪报童问题 用决策表制定决策 在40到70之间的哪个订购量能够最大化每天的平均利润呢？比较合理的做法是试验订购量的可能值的各个样本，如40,45,…,70。 利用决策表工具可以执行这个工作，具体的步骤如下： （1）选择包含决策变量的单元格； （2）如果单元格中还没有数值，任意输入一个数值； （3）点击Crystal Ball工具条上的定义决策变量按钮，弹出定义决策变量对话框； （4）为决策变量的模拟数值定义下限和上限； （5）选择连续分布或者离散分布，定义决策变量是连续的还是离散的； （6）如果在步骤（5）中选择了离散分布，使用步长方框来制定决策变量的变化步长； （7）点击确定按钮。 8.4 示例－费瑞迪报童问题 费瑞迪报童问题中的决策变量定义对话框 8.4 示例－费瑞迪报童问题 第一步的对话框用来从所列出的预测单元格中尉决策表选择目标单元格。在弗瑞迪报童案例中，只有一个预测单元格，利润Profit (C19)，