نمذجة احتمالية النتائج المختلفة في عملية لا يمكن التنبؤ بها بسهولة بسبب تدخل المتغيرات العشوائية.
- المنهجيات: الهندسة, بيئة العمل
محاكاة مونت كارلو

محاكاة مونت كارلو
- تحسين العمليات, تحسين العمليات, إدارة المشاريع, تحليل المخاطر, إدارة المخاطر, المحاكاة, التحليل الإحصائي, التحكم في العمليات الإحصائية (SPC)
الهدف:
كيفية استخدامه:
- تقنية رياضية محوسبة تسمح للناس بمراعاة المخاطر في التحليل الكمي واتخاذ القرارات. وهي تُستخدم لنمذجة احتمالات النتائج المختلفة من خلال إجراء عدد كبير من عمليات المحاكاة بمدخلات عشوائية.
الايجابيات
- يمكن استخدامها لنمذجة الأنظمة المعقدة ذات المصادر العديدة لعدم اليقين؛ توفر مجموعة من النتائج المحتملة واحتمالاتها.
سلبيات
- يمكن أن تكون مكلفة حسابيًا؛ تعتمد دقة النتائج على جودة النموذج وبيانات الإدخال.
الفئات:
- الاقتصاد, الهندسة, إدارة المخاطر
الأفضل لـ
- تحليل المخاطر وعدم اليقين في خطة مشروع أو نموذج مالي أو تصميم هندسي.
تُستخدم محاكاة مونت كارلو على نطاق واسع في العديد من الصناعات مثل التمويل والهندسة وإدارة المشاريع والرعاية الصحية، وغالبًا ما يتم ذلك خلال مراحل التخطيط والتصميم للمشاريع التي يسود فيها عدم اليقين. على سبيل المثال، في مجال التمويل، يمكن استخدامها لتقييم المخاطر المرتبطة بمحافظ الاستثمار، مما يسمح للمحللين بمحاكاة آلاف السيناريوهات المحتملة في السوق لفهم العوائد والمخاطر المحتملة. في مجال الهندسة، يمكن استخدام هذه الطريقة للتنبؤ بأداء وموثوقية أنظمة السلامة في صناعات الطيران أو السيارات، حيث يمكن أن تؤثر العديد من المتغيرات على النتائج مثل خصائص المواد وظروف التحميل. في سياقات إدارة المشاريع، تُستخدم محاكاة مونت كارلو كأداة فعالة لتقييم الجداول الزمنية للمشروع والتكاليف وتخصيص الموارد، مما يساعد الفرق على تحديد الآثار الاحتمالية للتأخيرات المحتملة وتجاوزات التكلفة المحتملة. ويشمل المشاركون عادةً مديري المشاريع ومحللي المخاطر وعلماء البيانات الذين يقومون بإدخال البيانات التاريخية وتحديد المتغيرات والتوزيعات الاحتمالية الأساسية للمحاكاة. وتكمن إحدى المزايا المهمة في قدرتها على توضيح مجموعة واسعة من النتائج المحتملة إلى جانب احتمالاتها، مما يتيح اتخاذ قرارات مستنيرة تتضمن إدارة المخاطر. وغالبًا ما تشرع المؤسسات التي تتطلع إلى تقليل أوجه عدم اليقين وتعزيز قدراتها التنبؤية في استخدام هذه المنهجية، ودمجها كممارسة قياسية في أطر تقييم المخاطر. وتشتمل تعدد الاستخدامات تسمح محاكاة مونت كارلو بالتكيف مع مجموعة من السيناريوهات، مما يجعلها الخيار المفضل في البيئات التي يكون فيها التحليل الكمي للمخاطر وعدم اليقين أمرًا بالغ الأهمية.
الخطوات الرئيسية لهذه المنهجية
- حدد المشكلة وحدد النتيجة المرجوة.
- تطوير نموذج رياضي يمثل النظام أو العملية.
- تحديد مصادر عدم اليقين في النموذج وقياسها كمياً.
- حدد التوزيعات الاحتمالية المناسبة للمتغيرات غير المؤكدة.
- تنفيذ محاكاة مونت كارلو، وتوليد قيم المدخلات عشوائيًا.
- قم بتشغيل عدد كبير من تكرارات المحاكاة لالتقاط مجموعة من النتائج.
- حلل النتائج لتحديد احتمالية النتائج المختلفة.
- التحقق من صحة النموذج والنتائج من خلال المقارنة مع البيانات أو المعايير المعروفة.
- صقل النموذج حسب الضرورة بناءً على نتائج التحقق من الصحة والمعلومات الجديدة.
نصائح للمحترفين
- النظر في دمج تحليل الحساسية ضمن المحاكاة لتحديد المتغيرات التي تؤثر بشكل كبير على النتائج وتركيز استراتيجيات التخفيف من الآثار وفقاً لذلك.
- استخدم عددًا كافيًا من عمليات المحاكاة، غالبًا ما تكون بالآلاف أو الملايين، لضمان تقارب التوزيعات الاحتمالية للنتائج للحصول على تنبؤات أكثر موثوقية.
- استخدم توزيعات متعددة المتغيرات في افتراضات المدخلات الخاصة بك لتمثيل المخاطر المترابطة وتأثيراتها المشتركة على المشروع أو التصميم بدقة.
لقراءة عدة منهجيات ومقارنتها, نوصي باستخدام
> مستودع المنهجيات الشامل <
مع أكثر من 400 منهجية أخرى.
نرحب بتعليقاتكم على هذه المنهجية أو المعلومات الإضافية على قسم التعليقات أدناه ↓، وكذلك أي أفكار أو روابط متعلقة بالهندسة.
السياق التاريخي
1750
1790
1893
1950
1779
1875
1900
(إذا كان التاريخ غير معروف أو غير ذي صلة، على سبيل المثال "ميكانيكا الموائع"، يتم تقديم تقدير تقريبي لظهوره الملحوظ)
منشورات ذات صلة
الاختبار المستند إلى النموذج
التحقق من النموذج
بحوث الأساليب المختلطة
تدقيق الأخطاء (بوكا يوك)
اختبار الملف الشخصي للمهمة
حاسبة METS إلى السعرات الحرارية