intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Bài giảng Quản lý xây dựng: Chương 1 - TS. Nguyễn Duy Long

Chia sẻ: Star Star | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:9

Thêm vào BST
Báo xấu
88
lượt xem 10
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Chương 1 - Mô phỏng monte carlo (monte carlo simulation). Sau khi học xong chương này người học có thể: Nắm vững các khái niệm dùng trong mô phỏng Monte Carlo (Monte Carlo Simulation, MCS), ứng dụng MCS một cách thích hợp trong quản lý dự án & quản lý xây dựng. Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Quản lý xây dựng: Chương 1 - TS. Nguyễn Duy Long

  1. 3/22/2010 Mô Ph Phỏ ỏng Monte Carlo Monte Carlo Sumulation ©2010 bởi Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 1 Mục Đích  Nắm vững các khái niệm dùng trong mô phỏng Monte Carlo (Monte Carlo Simulation, MCS)  Ứng dụng MCS một cách thích hợp trong QLDA & QLXD ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 2 1
  2. 3/22/2010 Tình Huố Huống  Có hai phương án đầu tư ◦ PA 1: Đầu tư 1 tỷ VNĐ  Xác suất thu lợi 10 tỷ VNĐ là 0.1  Xác suất lỗ 1 tỷ VNĐ là 0.9 ◦ PA 2: Đầu tư 1 tỷ VNĐ  Xác suất thu lợi 50 triệu VNĐ là 1.0  Bạ chọn Bạn họ phương hươ áná nào? à ? ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 3 Tình Huố Huống  Tính trung bình, PA 1 tốt gấp 2 lần PA 2!  Bạn có thật sự nhận giá trị trung bình?  Các quyết định chỉ dựa trên giá trị trung bình có thể rất tồi. ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 4 2
  3. 3/22/2010 Mô Ph Phỏ ỏng và Phân Tích Rủi Ro  MCS cho phép đánh giá rủi ro (risk) của ộ tình huốngg cụ một ụ thể  Rủi ro: sự không lường (uncertainty) liên quan đến một kết cục không tốt.  Rủi ro không giống “không lường” (uncertain) về một cái gì đó, và không chỉ là khả năng (possibility) của kết cục xấu. xấu ◦ Rủi ro xem xét khả năng (likelihood) hay xác suất (probability) của một kết cục xấu cũng như mức độ (magnitude) của kết cục đó. ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 5 Mô Ph Phỏ ỏng và Phân Tích Rủi Ro Mức độ của kết cục Tương quan nào? Xác suất của kết cục ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 6 3
  4. 3/22/2010 Mô Ph Phỏ ỏng Monte Carlo  MCS lấy việc tạo ra số ngẫu nhiên (random number), thay vì việc tính toán phân tích, để kết hợp các phân phối xác suất.  Trong MCS, chúng ta theo sự phụ thuộc theo thời gian của mô hình mà việc thay đổi hay phát triển: ◦ không theo một cách thức xác định trước ◦ theo cách biến ngẫu (stochastic) từ chuổi các số ngẫu nhiên được tạo ra trong quá trình mô phỏng. ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 7 MCS: Số Ng Ngẫẫu Nhiên  Các số ngẫu nhiên được phân phối đều trong đoạn [0,1] [0 1]  Phương pháp thường dùng để tạo ra các số ngẫu nhiên từ máy tính là thuật giải tạo ra số “giả” ngẫu nhiên (pseudo- random number generator, PRNG) ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 8 4
  5. 3/22/2010 Tình Huố Huống ng:: Cầu Rạch Miễ Miễu  Xây Cầu 2 hay 4 làn xe? Nguồn ảnh: Báo Tuổi Trẻ, 19/1/2009 ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 9 Tình Huố Huống ng:: Cầu Rạch Miễ Miễu  Xây Cầu 2 hay 4 làn xe? Nguồn bài và ảnh: Báo Tuổi Trẻ, 31/01/2009 10 ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 5
  6. 3/22/2010 Ví dụ: Nhà máy lớn hay nhỏ nhỏ  Xây nhà máy (NM) sản xuất tấm bê tông (BT) nhẹ cho chung cư giá rẻ  Dự báo nhu cầu cho năm 2011, 2011 2012, 2012 và 2013 là 200, 200 400, và 600 ngàn tấm BT.  Không tiếp tục bán từ năm 2014.  PA I – NM lớn; PA II – một nhà máy nhỏ/năm  PA I: Công suất 600 ngàn, chi phí ban đầu: 300 tỷ  Mỗi NMN công suất 200 ngàn, chi phí ban đầu 100 tỷ  Không có giá trị còn lại cho PA II, 100 tỷ cho PA II  Suất chiết khấu 10% cho PA I, 9% cho PA II  Công ty sẽ bán 1 triệu VNĐ/tấm  Chi phí biến đổi tương ứng: 650 ngàn và 680 ngàn VNĐ/tấm cho PA I và PA II, ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 11 Ví dụ: Nhà máy lớn hay nhỏ nhỏ  Nên chọn PA nào?  Ảnh hưởng của sự thay đổi suất chiết khấu PA I như thế nào trong việc lựa chọn PA?  Ảnh hưởng của việc thay đổi đồng thời của các chi phí biến đổi như thế nào trong việc lựa chọn PA?  Chọn PA nào nếu nhu cầu tấm BT là không chắc chắn? ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 12 6
  7. 3/22/2010 Ví dụ: Nhà máy lớn hay nhỏ nhỏ  Thực hành lựa chọn PA trên MS Excel: ◦ Dùng “Data Data table table” để phân tích độ nhạy ◦ Tạo số ngẫu nhiên ◦ Mô phỏng nhu cầu ngẫu nhiên ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 13 Tình Huố Huống ng:: Hầm Th Thủủ Thiêm  Hầm Thủ Thiêm khi nào hoàn thành? Nguồn ảnh: Báo Tuổi Trẻ, 13/06/2007 ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 14 7
  8. 3/22/2010 Tình Huố Huống ng:: Hầm Th Thủủ Thiêm  Hầm Thủ Thiêm khi nào hoàn thành? “Ông Huỳnh Ngọc Sỹ, Phó giám đốc Sở GTCC TP.HCM, Trưởng Ban Quản lý dự án Đại lộ Đông Tây và Môi trường nước TP cho biết, dự kiến đến khoảng đến tháng 5.2008 các đốt hầm sẽ được đư về đưa ề vịị ttríí đặt hầ hầm. Đến Đế tháng 6.2009, hầm Thủ Thiêm sẽ thông xe.” Nguồn ảnh: Việt Báo (vietbao.vn), 14/11/2007 ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 15 Ví Dụ: Xây Dựng Nhà Phố Phố Mã Số Công g Tác g CT đứng Thời g gian ((Ngày) g y) Phân Phối trước p m p A Đập bỏ nhà cũ - 5 5 5 B Móng A 10 15 18 C Phần xây thô B 45 60 80 D Mái C 7 12 15 E Điện nước C 10 15 20 F Hoàn thiện D, E 20 45 60 ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 16 8
  9. 3/22/2010 Ví dụ: Xây Dựng Nhà Phố Phố  Thực hành mô phỏng thời gian hoàn ự án trên MS Excel: thành dự ◦ Tạo số ngẫu nhiên trên các phân phối  Phân phối đều  Phân phối chuẩn  Phân phố chuẩn logarit  Phân phối tam giác, etc. ◦ Môô phỏng ỏ thờiờ gian hoàn à thành à ngẫu ẫ nhiên ê của các công tác ◦ Xác suất dự án hoàn thành sớm hơn 140 ngày? ©2010 bởi Long D. Nguyen, Tiến Sỹ 17 9
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.15: Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Cơ Khí
65 tài liệu
2431 lượt tải
THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
3=>0