Розробка та дослідження паралельних технологій задач стохастичного програмування

Автор(и)

  • G. Shvachych
  • P. Shcherbyna
  • O. Ka-bachenko
  • I. Olishevskyi
  • P. Ishchuk

DOI:

https://doi.org/10.34185/1562-9945-3-158-2025-08

Ключові слова:

паралельні обчислення, стохастичне моделювання, випадковий процес, збіжність методу, апроксимація, обчислювальна схема.

Анотація

У дослідженнях розглядаються паралельні технології моделювання задач мето-дом Монте-Карло. Показано, що основна суть методу полягає у випадковому моделю-ванні великої кількості сценаріїв та статистичній обробці результатів, що пояснює природну можливість його розпаралелювання. Відзначається, що оскільки окремі іте-рації методу Монте-Карло зазвичай незалежні одна від одної, їх легко розподілити між кількома потоками або вузлами кластерної системи. Це робить метод ідеальним для паралельних і розподілених обчислень. Приводяться схеми обчислень, які забезпе-чують збільшення продуктивності та швидкодії. Ефективність запропонованого під-ходу ілюструється дослідженнями та графічними інтерпретаціями збіжності та апроксимації розробленого підходу.

Посилання

Rud O. Theoretical aspects of using the monte carlo method for modeling the evaluation of investment projects efficiency. Market Infrastructure. 2024. No. 79.

URL: https://doi.org/10.32782/infrastruct79-24

Sirenko К. A., Mazur V. L., Derecha D. О. Application of the monte carlo method in charge calculations and regulation of the chemical composition of pig iron in the process of its smelting. Casting processes. 2023. Vol. 154, no. 4. P. 44–57.

URL: https://doi.org/10.15407/plit2023.04.044

Nekrasova M. Monte-Carlo method and artificial intelligence: application of Monte-Carlo method in reinforcement learning. Bulletin of the National Technical University «KhPI» Se-ries: Dynamics and Strength of Machines. 2024. No. 2. P. 47–52.

URL: https://doi.org/10.20998/2078-9130.2024.2.315342

Velikova T., Mileva N., Naseva E. Method “Monte Carlo” in healthcare. World Journal of Methodology. 2024. Vol. 14, no. 3. URL: https://doi.org/10.5662/wjm.v14.i3.93930

Kroese D. P., Rubinstein R. Y. Simulation and the Monte Carlo Method. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2016. 432 p.

Caflisch R. E. Monte Carlo and quasi-Monte Carlo methods. Acta Numerica. 1998. Vol. 7. P. 1–49. URL: https://doi.org/10.1017/s0962492900002804

Kroese D. P., Taimre T., Botev Z. I. Handbook of Monte Carlo Methods. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2013. 772 p.

Binder K., Heermann D. W. Monte Carlo Simulation in Statistical Physics: An Introduc-tion. Springer, 2019. 258 p.

Wang H. Monte Carlo Simulation with Applications to Finance. Taylor & Francis Group, 2012. 292 p.

Kalos M. H. Monte Carlo Methods in Quantum Problems. Dordrecht : Springer Nether-lands, 1984. 291 p.

Завантаження

Опубліковано

2025-04-23