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[建模教程] 2-8、蒙特卡洛模拟 含附件

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杨利霞        

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    [LV.4]偶尔看看III

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    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

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    发表于 2019-3-7 11:26 |只看该作者 |倒序浏览
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    详细资源下载附件( N' Y4 p. k8 S
    8 H' R5 u% I$ e1 p. `
    2-8、蒙特卡洛模拟
    . X$ I- n3 B+ X' }* E! {& L! z
    一、背景- g3 S$ j* o2 U. E* P
    9 V1 U. O8 ]/ o% t) u
      蒙特卡罗模拟方法 (Monte Carlo simulation) 诞生于上个世纪40年代美国的”曼哈顿计划”,名字来源于赌城蒙特卡罗。蒙特卡罗算法从某种意义上而言,就是一种赌博算法。 , U  B3 U( ?5 V: V: E
      它是一种基于随机试验和统计计算的数值方法,也称计算机随机模拟方法或统计模拟方法。蒙特卡罗方法的数学基础是概率论中的大数定律和中心极限定理。, F! w& h) h2 u- H) a& q
    & I$ h8 g( C: x' v+ c8 c
    二、算法引入& r& a0 k$ B, f2 V8 P' S
    9 }( _7 X2 j: M9 K6 q
      最早接触到这类算法应该是在高中或者初中阶段,而且是一道送分题。即在一个正方形中有一个内接圆。现在在这个正方形内抛洒豆子。已知正方形面积为S,落在正方形内的豆子总数为 MM,其中落在内接圆内的豆子总数为 NN。请估算内接圆的面积。7 c1 l; f. r! n7 |6 ~* v$ j

    3 c3 v" W5 C0 b6 X6 y9 m  N) a8 [$ C

    3 n9 {! H$ C# u  根据概率论中的大数定律可知,当随机事件发生的次数足够多的时候(趋向于正无穷),其发生频率就可作为此事件发生的概率。对于本题,当抛洒的豆子足够多的时候,落在圆中的豆子比值即可视为圆与正方形面积的比值。那么计算结果 S×N/MS×N/M 即为圆形面积。
    ; k0 X# R: [4 d9 P  这种算法需要承担一定的风险,但是比起这种算法带给我们的收益,风险其实不足为惧,同时我们也可以运用合理恰当的方式来最小化这种风险。 ( o7 u0 F: x! M9 Z
      在建模和仿真中,应用蒙特卡罗方法主要有两部分工作:用蒙特卡罗方法模拟某一过程时,产生所需要的各种概率分布的随机变量;用统计方法把模型的数字特征估计出来,从而得到问题的数值解,即仿真结果。
    6 K5 k) a  q4 `! A% t- x* d9 E9 D5 \: K& f/ T/ k+ }) |  U- W) v
    解题步骤如下: 2 R7 _- w) Z8 N! P/ _9 F+ o) e
      1、根据提出的问题构造一个简单、适用的概率模型或随机模型,使问题的解对应于该模型中随机变量的某些特征(如概率、均值和方差等),所构造的模型在主要特征参量方面要与实际问题或系统相一致。
    ' L% R$ P1 L8 J% ?& Y1 b  v  u  2、根据模型中各个随机变量的分布,在计算机上产生随机数,实现一次模拟过程所需的足够数量的随机数。通常先产生均匀分布的随机数,然后生成服从某一分布的随机数,方可进行随机模拟试验。
    4 t$ }- U2 k$ @; V% P1 d  3、根据概率模型的特点和随机变量的分布特性,设计和选取合适的抽样方法,并对每个随机变量进行抽样(包括直接抽样、分层抽样、相关抽样、重要抽样等)。 & `  B- q, e; R# \& i
      4、按照所建立的模型进行仿真试验、计算,求出问题的随机解。 , Z8 A& E7 Y$ h: V
      5、统计分析模拟试验结果,给出问题的概率解以及解的精度估计。
    : O4 p9 N8 z8 s% B" F( ?- u6 l% c- y* J( G2 V  W. h3 {  V( i5 H) J
    三、算法应用
    , u6 J' _6 p2 n  u+ r
    0 m" c( J: {. ?8 X  蒙特卡罗算法的应用领域很多,这个算法在金融学、经济学、工程学等领域得到了广泛应用。适用于 Monte−CarloMonte−Carlo 算法的问题,比较常见的有两类。一类是问题的解等价于某事件的概率,如算法引入中提到的求解圆的面积问题。另一类是判定问题,即判定某个命题是否为真,例如主元素存在性判定和素数的测试问题。 ( W  O* ?2 i+ l$ E% V+ T
      对于第一类算法所涉及到的问题,最多的就是定积分的求解。通常情况下我们有公式来求解各种图形的面积,当然也可以求解定积分。但是当我们遇到不规则图形以及极为复杂难以求解的定积分时,由于定积分的直观意义就是函数曲线与 xx 轴围成的图形中,y>0y>0 的面积减去 y<0y<0 的面积。同样是对于不规则面积的求解,最终我们都可以回到蒙特卡罗算法中来求解面积。: |' T2 [8 Z! ]/ E

    ! Z" K9 A6 \# `  对于蒙特卡罗算法,其优缺点也是比较明显的: # s1 P6 i( b# m) s2 e* l2 i
    优点:
    - a; x9 q3 b& _. h3 l1 k  1、能够比较逼真的描述具有随机性质的事物的特点及物理实验过程
    ; U% g& Z, C8 E/ s6 m: s7 h0 B  2、受几何条件限制小 ) l/ Z2 B! a/ F; `
      3、收敛速度与问题的维数无关
    6 v. S% p9 s4 B8 l8 @  4、误差容易确定
    & q5 \* Q! U, @7 N7 O$ x" `  5、程序结构简单,易于实现
    2 [3 `& M! ~0 Y缺点: * O3 u8 M$ ]+ `" G
      1、收敛速度慢 ( `% S9 T0 ?2 x
      2、误差具有概率性
    ! b7 C2 c4 D  Y' i  3、进行模拟的前提是各输入变量是相互独立的
    ' h. O$ M- M) _5 B% R! O& X& k' `! c- f! J) R) g
    四、算法实例# z. m0 |! g$ \3 D6 ~/ f' L# n

    5 \3 O, ~7 M! O) h( }例1: + q9 ~+ Y3 R; r9 Y  i
    ( c# x& o& W1 b" _* E' v
    4 u9 z; J8 @) c4 L; f" ^- l- w% m
      在不知道求解圆面积的公式的情况下,试用蒙特卡罗法求出圆面积。5 e( a' P! N  n3 W% B$ P7 L

    . X' k* P9 W2 b  }/ T解答:
    ) S' W( L9 H. n  由上文介绍可知,可在matlab中生成大量在 [0;2][0;2] 上服从均匀分布的随机数,从而模拟上文中的抛撒豆子。通过计算落在圆中的点与总点数,就可算出圆与正方形面积之比。+ f; L4 w& y: ?% k% Y

    . m' V8 a3 J: |

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