文档介绍：蒙特卡罗法历史悠久。1773年法国G.-,这就是应用这个方法的最早例子。蒙特卡罗是摩纳哥著名赌城,,沿用至今。数字计算机的发展为大规模的随机试验提供了有效工具,遂使蒙特卡罗法得到广泛应用。在连续系统和离散事件系统的仿真中,通常构造一个和系统特性相近似的概率模型,并对它进行随机试验,因此蒙特卡罗法也是系统仿真方法之一。对于蒙特卡罗技术应用于不可预见费的估算的研究,是对蒙特卡罗技术应用的拓展,能更好地了解尝试其在项目管理方面更多的应用,用其解决项目管理的问题。用蒙特卡罗技术研究不可预见费,尝试用蒙特卡罗解决一般项目的不可预见费求取问题,避免不可预见费过高过低的问题。蒙特卡洛方法的基本思想是:将符合一定概率分布的大量随机数作为参数带入数学模型,求出所关注变量的概率分布,从而了解不同参数对目标变量的综合影响以及目标变量最终结果的统计特性。蒙特卡洛方法的基本原理简单描述如下:假定函数,蒙特卡洛方法利用一个随机数发生器通过抽样取出每一组随机变量(),然后按的关系式确定函数的值。反复独立抽样(模拟)多次(i=1,2,…),便可得到函数的一组抽样数据(),当模拟次数足够多时,便可给出与实际情况相近的函数y的概率分布与其数字特征。蒙特卡罗法(MonteCarloSimulation)也称随机模拟,它主要依据概率分布对随机变量进行抽样,然后将样本带入数学模型进行计算得到应变量。虽然蒙特卡罗模拟技术只给出的是统计估计而非精确的结果且应用其研究问题需要花费大量的计算时间,但它对问题的维数不敏感,对求解对象是线性问题与否也没有原则性要求,因此在复杂系统的不确定分析中,蒙特卡罗方法成为不可或缺的手段。而且对于那些无法得到解析结果的复杂问题来说,这种手段可能是唯一有效的结果。在项目管理中,常采用这种方法来模拟仿真项目的进度,另一方面,也常用蒙特卡罗开研究项目的费用问题。可利用蒙特卡罗方法,通过基于网络计划的活动成本计算来估算项目成本可能的变化范围,以及研究费用超支风险的发生概率等问题。根据分析蒙特卡罗在项目管理中的应用,在一般企业产品型项目中,用蒙特卡罗求解不可预见费可由下过程完成:第一步,根据项目建设投资构成中的风险因素构造数学模型运用蒙特卡罗模拟方法的必要条件是构造数学模型。不可预见费是建设投资的构成部分,求不不可预见费可根据建设投资的风险程度来衡量,而建设投资可以被定义成工程量和单价的函数。建设投资的构成结合企业实际情况相应选取设备材料购置费、设备材料安装费、土建工程费及其他费用等构成要素。第二步,判断风险因素的概率分布数学模型的建立,意味着建设投资由以下若干个风险因素构成:设备工程量、设备价格、材料工程量、材料价格、设备材料安装费用综合单价、土建工程量、土建施工费单价及其他费用。接着就是确定这些风险变量的概率分布。企业可以根据以往自身的总承包经验的数理统计,确定上述风险变量的概率分布类型、置信区间及置信度。从某种意义上讲,这些风险变量的概率分布是一个企业管理投资的水平和经验的体现,正是因为企业这些特有的历史经验,才造就了企业间个体的差异。第三步,随机抽样多次,进行模拟计算为各风险变量独立抽取随机数,NORMINV返回具有给定概率正态分布的区间点,RAND返回一个区间大于0