عادة ما يتم فهم طريقة مونت كارلو كواحدة من طرق النمذجة الإحصائية ، والتي بدورها كانت تستند إلى مفهوم "الصندوق الأسود".
دعونا ننظر بمزيد من التفصيل في طريقة مونت كارلو في الاقتصاد.
تطبيق هذه الطريقة الإحصائيةيمكن توضيح المحاكاة بمثال من مجال نظرية الطوابير. لذلك ، لنفترض أنك تريد معرفة المدة وعدد المرات التي تحتاج فيها إلى انتظار العملاء في قائمة الانتظار في عرض نطاق معين (تم تعيينه مبدئيًا) لمتجر. هذه الحسابات ضرورية في المقام الأول لتحديد ما إذا كان سيتم توسيع المتجر. كما تعلمون ، فإن نهج المشترين ، كقاعدة عامة ، عشوائي أو غير مؤكد ، وبالتالي ، فإن توزيع وقت النهج المسمى ، أي الفاصل الزمني بين كل وصلين متتاليين للمشترين ، يمكن تحديده بشكل مستقل بناءً على المعلومات المتاحة. من ناحية أخرى ، يكون وقت خدمة كل عميل عشوائيًا أيضًا ، وبالتالي ، يمكن أيضًا الكشف عن توزيعه. لذلك ، أمامنا عمليتان عشوائيتان ، يخلق التفاعل المباشر بينهما طابور.
بنفس الطريقة ، يمكنك مرة أخرى عدة مراتإعادة إنشاء صورة مصطنعة لعمل أي متجر تقريبًا ، باستخدام طريقة مونت كارلو في الممارسة العملية. المحاكاة في هذه الحالة ستكرر البيانات الحقيقية. مرة أخرى ، يتم الحصول على العمليتين العشوائية الموضحة أعلاه. تفاعلهم البديل في النتيجة النهائية سينتج مرة أخرى "قائمة انتظار" مع نفس المؤشرات تقريبًا كما في الحياة الحقيقية.
لفهم ما يعنيه في حد ذاتهآلية اختيار عشوائي ، يجب عليك ببساطة استخدام النرد الأكثر شيوعا. ومع ذلك ، في الممارسة العملية ، كقاعدة عامة ، يتم استخدام جداول الأرقام العشوائية. بالإضافة إلى ذلك ، البرامج الخاصة لأجهزة الكمبيوتر ، والتي تسمى مولدات الأرقام العشوائية بين المتخصصين ، تحظى بشعبية خاصة في الوقت الحالي. في الواقع ، فإن طريقة مونت كارلو هي بسيطة وفعالة ومريحة ، والتي تحدد استخدامها على نطاق واسع ، سواء في الاقتصاد أو في العلوم الدقيقة الأخرى.
