생산관리 - 몬테카를로 시뮬레이션 개념 및 적용가능 분야 ,그리고 이를 이용한 시설대안 평가의 수치적 예를 2개이상 작성하시오.

소개

생산관리 - 몬테카를로 시뮬레이션 개념 및 적용가능 분야 ,그리고 이를 이용한 시설대안 평가의 수치적 예를 2개이상 작성하여 A+ 학점을 받은 소중한 레포트자료입니다. 좋은 Sample이 되었으면 좋겠습니다.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 본론
1. 몬테카를로 시뮬레이션의 개념 및 적용분야
가. 몬테카를로 시뮬레이션의 개념
나. 몬테카를로 시뮬레이션의 적용분야
1) 자연과학연구 분야
2) 산업 및 공학 분야
3) 훈련용 시뮬레이터
4) 환경 및 생태계 문제와 사회적 현상의 분야
5) 경영분야
6) 경제분야
7) 교통수송시스템분야
8) 국제정치학 분야
2. 시설대안 평가의 수치적 예
1) 원주율 구하기
2) 몬테카를로 적분

Ⅲ. 결론

Ⅳ. 참고문헌

본문내용

Ⅰ. 서 론
사회 및 자연현상에는 사람들이 겪는 다양한 문제점들이 산재해 있다. 사람들은 현실에서 발생하는 다양한 문제를 해결하기 위하여 갖가지 방법들을 고안하고 현실에 적용하여 문제를 해결하고자 노력한다. 그 중 한 가지인 시뮬레이션이란 현실과 흡사한 환경을 만들고 그 환경에서의 모의실험을 통해 문제의 해결에 접근해가는 것을 말한다. 이러한 시뮬레이션은 실험에 있어 시간과 비용의 문제가 크게 부각될 경우, 실험이 불가능하거나 위험할 경우, 실험이 1회성인 현상인 경우 혹은 이러한 조건들이 복합적일 경우에 유용하게 활용된다.
시뮬레이션을 구현하는 기법에는 다양한 종류가 있고, 시뮬레이션 중에서도 ‘몬테카를로 시뮬레이션은’ 무작위의 수와 확률로 시뮬레이션을 설계하여 복잡한 문제의 해를 구하고자 하는 방법으로 시뮬레이션을 만드는 대표적인 방법이다. 확률변수에 의한 시뮬레이션 방법이기 때문에 몬테카를로라는 명칭 또한 도박도시로 유면한 모나코의 도시 ‘몬테카를로(Monte Carlo)’에서 이름을 따온 것이다.

Ⅱ. 본론
1. 몬테카를로 시뮬레이션의 개념 및 적용분야
가. 몬테카를로 시뮬레이션의 개념
몬테카를로 시뮬레이션은 공학계의 다양한 분야에서 활용빈도가 높은 시뮬레이션 기법으로 확률적 시뮬레이션(Stochastic Simulation)모형이라고도 부른다. 입력변수를 확률함수로 보고, 난수를 발생시킨 후 유의미한 값만을 취하고 나머지 값을 버림으로써 가장 근사한 결과값을 얻는 방법이다. 쉽게 정의하자면 무작위의 확률을 이용한 근사값 계산식으로 말할 수 있다.
다르게 이야기하자면 불확실한 상황하에서 의사결정을 내리기 위하여 확률적 시스템의 모의실험에 이용되는 절차를 이야기하는 것으로 모의적 표본 추출법(simulated sampling technique)이라고도 부를 수 있다. 즉 무작위 표본 추출을 통하여 시뮬레이션 실험을 하고 이를 통하여 행동방안을 설계하고 시행하고 통제하는 것이다.

참고자료

· 조나단 문, 시뮬레이션을 이용한 미래형 리스크 분석, 이레테크, 2005
· 마시모 디 피에로, 안성준 역, 파이썬으로 배우는 실전 알고리즘, 프리렉, 2015
· 이상만 외 1명, 경영과학, 형성우, 형설출판사, 2008
· 서순근, Minitab 신뢰성분석, 이레테크, 2015.
· W. John Braun, Duncan J. Murdoch , 이영섭 외 1명 역, R을 활용한 통계 프로그래밍 입문, 자유아카데미, 2015
· 생산관리, 방송대, 2013