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

Nội dung text: Bài giảng Khoa học quản lý ứng dụng - Chương 8: Mô phỏng - ThS. Huỳnh Đỗ Bảo Châu

1. 2/12/2017 TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HCM Nội dung chính KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ 1. Qui trình Monte Carlo KHOA HỌC QUẢN LÝ ỨNG DỤNG 2. Mô phỏng máy tính vớiExcel 3. Mô phỏng Hệ thống hàng đợi 4. Phân phốixácsuấtliêntục 5. Phân tích thống kê kếtquả mô phỏng 6. Kiểmchứng mô hình mô phỏng CHƯƠNG 8 7. Phạmviứng dụng mô phỏng MÔ PHỎNG GV. ThS. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 1 2GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu Qui trình Monte Carlo  Phầnlớncácứng dụng mô phỏng là mô hình xác suất  Kỹ thuật Monte Carlo là kỹ thuậtchọnsố ngẫu nhiên từ mộtphânphốixácsuất để dùng thử nghiệm (trial) mô hình mô phỏng 1. Qui trình Monte Carlo 3 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 4 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu GV. ThS. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 1
2. 2/12/2017 Mô phỏng Monte Carlo Dùng số ngẫunhiên –Ví dụ minh họa 1. Thống kê dữ liệuquansáttrongquákhứ củabiến  Trong qui trình Monte Carlo, giá trị củabiếnngẫu ngẫu nhiên. Đưaramộtphânphốixácsuấtcho nhiên đượcsinhbằng cách lấymẫutừ mộtphânphối những biến chính. xác suất 2. Lậpbảng và tính xác suấttíchlũychomộibiếnxác  Ví dụ: Dữ liệu bán laptop của ComputerWorld trong định ở giai đoạn1 100 tuầnvới đơn giá $4300/laptop 3. Xác lậpcáckhoảng giao động cho các số ngẫu nhiên cho từng biến 4. Tạocácsố ngẫu nhiên 5. Tiếnhànhmôphỏng cho từng chuỗithử 5 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 6 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu Dùng số ngẫunhiên Dùng số ngẫu nhiên – Ví dụ minh họa (tt)  Mục đích của qui trình Monte Carlo là quá trình sinh Figure 14.1 A Roulette Wheel biếnngẫunhiênbằng cách lấymẫutừ phân phốixác for Demand suất P(x).  Bánh xe được phân vùng lặplạiphânphốixácsuất cho nhu cầunếugiátrị nhu cầuxuấthiệnmộtcách ngẫu nhiên.  Mỗikhibánhxedừng lạitạimộtphânvùngchỉ ra nhu cầutrongmộttuần. 7 GV. Huỳnh Đỗ BảoChâu 8 GV. Huỳnh Đỗ BảoChâu GV. ThS. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 2
3. 2/12/2017 Dùng số ngẫu nhiên – Ví dụ minh họa (tt) Dùng số ngẫu nhiên – Ví dụ minh họa (tt)  Quá trình xoay củabánhxecóthểđượcthaythế bằng cách dùng số ngẫu nhiên  Chuyểnsố ngẫu nhiên cho mỗigiátrị cầu từ bánh xe đếnbảng 9 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 10 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu Dùng số ngẫu nhiên – Ví dụ minh họa (tt) Dùng số ngẫu nhiên – Ví dụ minh họa (tt)  Chọnsố từ bảng số ngẫu nhiên 39 65 76 45 45 19 90 69 64 61 20 26 36 31 62 58 24 97 14 97 95 06 70 99 00 73 71 23 70 90 65 97 60 12 11 31 56 34 19 19 47 83 75 51 33 30 62 38 20 46 72 18 47 33 84 51 67 47 97 19 98 40 07 17 66 23 05 09 51 80 59 78 11 52 49 75 12 25 69 17 17 95 21 78 58 24 33 45 77 48 69 81 84 09 29 93 22 70 45 80 37 17 79 88 74 63 52 06 34 30 01 31 60 10 27 35 07 79 71 53 28 99 52 01 41 02 48 08 16 94 85 53 83 29 95 56 27 09 24 43 21 78 55 09 82 72 61 88 73 61 87 89 15 70 07 37 79 49 12 38 48 13 93 55 96 41 92 45 71 51 09 18 25 58 94 98 18 71 70 15 89 09 39 59 24 00 06 41 41 20 14 36 59 25 47 54 45 17 24 89 10 83 58 07 04 76 62 16 48 68 58 76 17 14 86 59 53 11 52 21 66 04 18 72 87 47 08 56 37 31 71 82 13 50 41 27 55 10 24 92 28 04 67 53 44 95 23 00 84 47 93 90 31 03 07 34 18 04 52 35 74 13 39 35 22 68 95 23 92 35 36 63 70 35 33 21 05 11 47 99 11 20 99 45 18 76 51 94 84 86 13 79 93 37 55 98 16 04 41 67 95 89 94 06 97 27 37 83 28 71 79 57 95 13 91 09 61 87 25 21 56 20 11 32 44 97 18 31 55 73 10 65 81 92 59 77 31 61 95 46 20 44 90 32 64 26 99 76 75 63 69 08 88 86 13 59 71 74 17 32 48 38 75 93 29 73 37 32 04 05 60 82 29 20 25 41 26 10 25 03 87 63 93 95 17 81 83 83 04 49 77 45 85 50 51 79 88 01 97 30 11 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 12 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu GV. ThS. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 3
4. 2/12/2017 Dùng số ngẫu nhiên – Ví dụ minh họa (tt) Dùng số ngẫu nhiên  Lặplạiviệcchọncácsố ngẫu nhiên mô phỏng cầu  Trung bình cầucóthểđược phân tích: trong mộtgiaiđoạn. n E(x) P(xi)xi  Ướclượng cầu trung bình = 31/15 = 2.07 laptop PC/tuần  i 1  Ướclượng doanh thu trung bình = $133,300/15 = $8,886.67 Ở đây: xi: mứccầuthứ i P(xi): Xác suấtmứccầuthứ i n: Số các mứccầu E(x) = (0.2)(0)+(0.4)(1)+(0.2)(2)+(0.1)(3)+(0.1)(4) = 1.5 PC/tuần 13 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 14 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu Dùng số ngẫunhiên  Giai đoạnmôphỏng càng nhiều, kếtquả càng chính xác  Kếtquả mô phỏng sẽ không bằng kếtquả phân tích trừ khi thựchiện đủ thử nghiệm để nhằm đạt đếntrạng thái ổn định (steady state)  Thường khó kiểmchứng kếtquả mô phỏng, dù rằng đã đạt đượctrạng thái ổn định và mô hình mô phỏng đáng tin cậy. 2. Mô phỏng với Excel  Khi không thể phân tích, không có tiêu chuẩn phân tích để so sánh, như thế việckiểmchứng càng khó khănhơn. 15 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 16 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu GV. ThS. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 4
5. 2/12/2017 Sinh số ngẫunhiên Sinh số ngẫu nhiên (tt)  Với các mô hình mô phỏng phứctạp chúng ta không  Số ngẫu nhiên tạoraphảicócácđặc tính: thể thựchiệnbằng tay  Số ngẫunhiênphảicóphânphối đều  Trong mô phỏng, các số ngẫunhiện đượcsinhrabằng  Kỹ thuậtsinhrasố phảihiệuquả quá trình toán học thay cho quá trình vậtlý  Chuỗisố ngẫunhiênnênlàmẫukhôngphảnxạ (reflect no pattern)  Các số ngẫu nhiên thường đượcsinhratrênmáytính dùng kỹ thuậtsố họcvànhư thế không chắclàsố ngẫu nhiên nhưng đượcxemlàsố giả ngẫu nhiên (pseudorandom numbers) 17 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 18 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu Mô phỏng vớibảng tính Excel Mô phỏng với bảng tính Excel 19 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 20 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu GV. ThS. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 5
6. 2/12/2017 Mô phỏng vớibảng tính Excel: Mô phỏng với bảng tính Excel Ra quyết định vớimôphỏng 21 22 Mô phỏng vớibảng tính Excel: Ra quyết định vớimôphỏng 3. Mô phỏng hệ thống xếp hàng 23 Exhibit 14.5 24 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu GV. ThS. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 6
7. 2/12/2017 Mô phỏng hệ thống xếp hàng: Ví dụ minh họa - Burlingham Mills Ví dụ minh họa - Burlingham Mills (tt) Table 14.5 Distribution of Arrival Intervals Thờigianchờ trung bình = 12.5days/10 batches = 1.25 days per batch Thời gian trung bình trong hệ thống = 24.5 days/10 batches Table 14.6 Distribution of Service Times = 2.45 days per batch 25 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 26 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu Mô phỏng với Excel: Mô phỏng hệ thống xếp hàng Ví dụ minh họa - Burlingham Mills (tt)  Cảnh báo:  Có thể có thái độ hoài nghi vớikếtquả.  Mười thử nghiệm không đảm bảo kết quả có trạng thái thái ổn định.  Các điều kiện ban đầucó thể ảnh hưởng kết quả mô phỏng.  Nếu không có lô là trong hệ thống khi bắt đầu, mô phỏng phải chạy cho đến khi nó tái lập hệ thống hoạt động bình thường.  Nếu hệ thống bắt đầu với phầntửđã có trong hệ thống, mô phỏng phải bắt đầu với các phầntử trong hệ thống. 27 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 28 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu GV. ThS. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 7
8. 2/12/2017 Phân phối xác suất liên tục  Một biểu thức liên tục phải được sử dụng cho các phân phối liên tục  Vd: ớ ờ ú , 0 4  Xác suất tích lũy y theo x: 4. Phân phối xác suất liên tục  Hàm F(x) = số ngẫu nhiên r 4  Bằng cách tạo ra một số ngẫu nhiên, r, và thay thế vào biểu thức này, xác định giá trị cho x (thời gian) 0.25 → 4 0.25 2 ú 29 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 30 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu Ví dụ minh họa Ví dụ minh họa (tt) Mô phỏng hệ thống bảo trì & sửa chữa máy móc Mô phỏng hệ thống bảo trì & sửa chữa máy móc  Công ty Bigelow cầnraquyết định, nếuthựchiện chương trình bảotrìmáyvới chi phí 20000$/nămsẽ giúp giảmtầnsuấthư hỏng củamáymóc;vàthờigian để sữachữasẽ làm tổnthất 2000$/ngày cho việcsản xuất  Phân phối xác suất liên tục về thời gian giữa các sự cố hư hỏng máy móc: Table 14.8 Probability Distribution of Machine Repair Time f(x) = x/8, 0 x 4 weeks, Với x = weeks between machine breakdowns x = 4*sqrt(ri), value of x for a given value of ri. 31 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 32 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu GV. ThS. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 8
9. 2/12/2017 Ví dụ minh họa (tt) Ví dụ minh họa (tt) Mô phỏng hệ thống bảo trì & sửa chữa máy móc Mô phỏng hệ thống bảo trì & sửa chữa máy móc Mô phỏng sự cố và thời gian sửa, khi không có chương trình bảo  Xác suất điều chỉnh thời gian giữa các sự cố máy tính: trì (tổng chi phí sửa chữa hàng năm của 84.000 $): f(x) = x/18, 0 x 6 weeks where x = weeks between machine breakdowns x = 6*sqrt(ri) Table 14.9 Revised Probability Distribution of Machine Repair Time with the Maintenance Program 33 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu Ví dụ minh họa (tt) Ví dụ minh họa (tt) Mô phỏng hệ thống bảo trì & sửa chữa máy móc Mô phỏng hệ thống bảo trì & sửa chữa máy móc Mô phỏng sự cố và thời gian sửa, khi có chương trình bảo trì  Kếtquả và cảnh báo: (tổng chi phí sửa chữa hàng năm của 42.000 $):  Thựchiệnchương trình bảotrìgiúptiếtkiệmchiphílà 42.000$/năm, và chi phí cho chương trình bảotrìlà 20.000$/năm.  Có những vấn đề tiềm ẩncóthể xảyradochỉ mớimô phỏng cả 2tìnhhuống có 1 lần.  Kếtquả mô phỏng có thể biến đổi đáng kể do từ thời gian giữahư hỏng và sửachữalàxácsuất.  Để chắcchắnvềđộchính xác củakếtquả,môphỏng củamỗitìnhhuống phải đượcchạynhiềulầnvàlấykết quả tính bình quân.  Mô phỏng máy tính hiệuquả hiệuquả hơn trong tình huống này. 35 36 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu GV. ThS. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 9
10. 2/12/2017 Ví dụ minh họa trên Excel Ví dụ minh họa trên Excel (tt) Mô phỏng hệ thống bảo trì & sửa chữa máy móc Mô phỏng hệ thống bảo trì & sửa chữa máy móc  Original machine breakdown example:  Simulation with maintenance program. 37 38 Phân tích thống kê kếtquả mô phỏng  Kếtquả mô hình mô phỏng là các độ đocótínhthống kê như trung bình.  Kếtquả thống kê có các chủđềđiển hình như phân tích thống kê gia tăng (additional statistical analysic) để 5. Phân tích thống kê kết quả mô phỏng xác định mức độ chính xác.  Những giớihạntin cậy đượcpháttriển để phân tích về xác nhậnthống kê kếtquả mô phỏng. 39 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 40 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu GV. ThS. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 10
11. 2/12/2017 Phân tích thống kê kếtquả mô phỏng Phân tích thống kê kết quả mô phỏng với Excel  Công thức cho 95% giớihạn độ tin cậy:  Simulation with maintenance program.  Giớihạntincậytrên x (1.96)(s/ n)  Giớihạntincậydưới x (1.96)(s/ n)  Ởđâyx là trung bình (mean) và độ lệch chuẩnstừ một mẫukíchthướcntừ mộtvàitổng thể.  Chúng ta có độ tin cậy95%rằng trung bình thực sự giữagiớihạntincậytrên(upper confidence limit – UCL) và giớihạntincậydưới(lower confidence limit – LCL) 41 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 42 Phân tích thống kê kết quả mô phỏng với Excel (tt) Phân tích thống kê kết quả mô phỏng với Excel (tt) 43 44 GV. ThS. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 11
12. 2/12/2017 Kiểmchứng mô hình mô phỏng (1/2)  Nhà phân tích muốnchắcchắn mô hình đúng và tất cả hoạt động là luậnlýđúng về toán học.  Các thủ tụckiểmtrađể xác nhận:  Thựchiệnmộtsố nhỏ thử nghiệmtrênmôhìnhvàsosánh 6. Kiểm chứng mô hình mô phỏng vớicácgiảiphápđưarabằng tay.  Chia mô hình thành các phầnvàchạycácphầnriêngbiệt để giảmphứctạpviệckiểmtra.  Các quan hệ toán học đơngiản(nếucóthể) để kiểmtradễ hơn.  So sánh các kếtquả vớidữ liệuthựctế. 45 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 46 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu Kiểmchứng mô hình mô phỏng  Nhà phân tích phảixácnhậnnếucácđiềukiệnbắt đầucủa mô hình là đúng  Phảixácđịnh mô hình phảichạymấtbaolâuđể đạt đếntrạng thái ổn định.  Không thể có thủ tục tiêu chuẩnvàđơngiảnchoviệc 7. Phạm vi ứng dụng mô phỏng kiểmchứng.  Hiệulựccủa các mô hình chủ yếudựavàokhả năng chuyên môn và kinh nghiệmcủacácnhàpháttriển mô hình. 47 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 48 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu GV. ThS. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 12
13. 2/12/2017 Phạmvi ứng dụng mô phỏng Phầnmềmmôphỏng  Xếphàng  Oracle Crystal Ball  Kiểmsoáttồnkho  Sảnxuất  Tài chính  Tiếpthị  Vậnhànhdịch vụ công  @RISK  Phân tích nguồnlựcvàmôitrường 49 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 50 GV. Huỳnh Đỗ Bảo Châu GV. ThS. Huỳnh Đỗ Bảo Châu 13