alternatiive V modelleerimine ei sega tegelikkuses kulgevaid protsesse VI modelleerimine võimaldab määrata iga üksiku komponendi või muutuja mõju tulemusele ja järjestada neid tähtsuse alusel Modelleerimise puudused: head modelleerimismudelid on kallid ja mudeli loomine on aeganõudev tegevus modelleerimine ei paku optimaalset lahendust, nagu seda teeb lineaarplaneerimine; katse kordamisel võib modelleerimine anda erinevaid lahendusi iga modelleerimismudel on unikaalne Monte Carlo meetod. Meetod võimaldab paljudel juhtudel statistiliste andmete puudumisel luua kunstlik statistika, mis on vajalik stohhastilise ülesande lahendamisel. Meetod tugineb juhuslike arvude genereerimismeetodite ning seda kasutatakse keerukate protsesside simuleerimiseks. Protsessi simuleeritakse palju kordi, saadava väljundi väljavõtu põhjal uuritakse protsessi toimumist,
x modelleerimine võimaldab määrata iga üksiku komponendi või muutuja mõju tulemusele ja järjestada neid tähtsuse alusel. Modelleerimise puudused: x head modelleerimismudelid on kallid ja mudeli loomine on aeganõudev tegevus x modelleerimine ei paku optimaalset lahendust, nagu seda teeb lineaarplaneerimine; katse kordamisel võib modelleerimine anda erinevaid tulemusi x määrata tuleb uuritava probleemi lahendi tingimused ja piirangud x iga modelleerimismudel on unikaalne. Monte Carlo meetod Meetod võimaldab paljudel juhtudel statistiliste andmete puudumisel luua kunstlik statistika, mis on vajalik stohhastilise ülesande lahendamiseks. Monte Carlo meetod tugineb juhuslike arvude genereerimismeetodile ning seda kasutatakse keerukate protsesside simuleerimiseks. Monte Carlo meetodi puhul simuleeritakse protsessi palju kordi, saadava väljundi väljavõtu põhjal uuritakse protsessi toimumist, tehakse järeldusi
x modelleerimine võimaldab määrata iga üksiku komponendi või muutuja mõju tulemusele ja järjestada neid tähtsuse alusel. Modelleerimise puudused: x head modelleerimismudelid on kallid ja mudeli loomine on aeganõudev tegevus x modelleerimine ei paku optimaalset lahendust, nagu seda teeb lineaarplaneerimine; katse kordamisel võib modelleerimine anda erinevaid tulemusi x määrata tuleb uuritava probleemi lahendi tingimused ja piirangud x iga modelleerimismudel on unikaalne. Monte Carlo meetod Meetod võimaldab paljudel juhtudel statistiliste andmete puudumisel luua kunstlik statistika, mis on vajalik stohhastilise ülesande lahendamiseks. Monte Carlo meetod tugineb juhuslike arvude genereerimismeetodile ning seda kasutatakse keerukate protsesside simuleerimiseks. Monte Carlo meetodi puhul simuleeritakse protsessi palju kordi, saadava väljundi väljavõtu põhjal uuritakse protsessi toimumist, tehakse järeldusi
annaabi.ee 
