Симуляция Монте-Карло (Monte Carlo)
Monte Carlo назван в честь казино — суть в случайной выборке. Применяется в финансах, проектном управлении, инжиниринге, физике.
Алгоритм
- Постройте модель (NPV, длительность проекта, риск-портфель).
- Замените точечные оценки распределениями (мин/мост/макс или нормальное распределение).
- Запустите N итераций (10 000+) с случайной выборкой.
- Получите распределение результатов.
- Принимайте решения по перцентилям (P50, P80, P95).
В проектах
Длительность проекта по PERT: каждая задача имеет min/most likely/max. Monte Carlo даёт вероятность завершить проект в N дней. P80 — рабочая оценка для committed deadline.
Когда применять и когда нет
Применять
- Сложные проекты с неопределённостью
- Финансовое моделирование (NPV, VaR)
- Расписание проекта
Не применять
- Простые задачи с детерминированной оценкой
- Когда нет данных для распределений — мусор-в-мусор-из
Примеры применения
Проект: суммарная PERT-оценка 120 дней. Monte Carlo (10 000 симуляций): P50 = 125 дней (50% шанс уложиться), P80 = 138 дней, P95 = 150 дней. Committed deadline для клиента — 138 дней (P80). Buffer 13 дней встроен.
Часто задаваемые вопросы
Для стабильного распределения — минимум 10 000. Для критичных решений — 100 000+. Меньше 1000 — результат шумный и ненадёжный. Современные компьютеры считают 100 000 итераций за секунды.