--- title: "Simulation modeling — מידול סימולציה" source: "https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Simulation_modeling_—_מידול_סימולציה" language: "he" categories: - "Category:Hebrew" - "Category:Operations research" revision_id: 6711 wiki_created_at: 2026-09-07T00:09:56Z wiki_modified_at: 2026-09-07T00:09:56Z downloaded_at: 2026-09-07T23:15:26Z --- # Simulation modeling — מידול סימולציה **מידול סימולציה** (באנגלית: *simulation modeling*) — הוא שיטת מחקר שבה מערכת אמיתית מוחלפת במודל שלה, המשחזר באופן מדויק דיו את המבנה ואת ההתנהגות של המערכת^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-vestnik-astu-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-wiki-ru-2)}. במקרה הכללי, תחת מודל סימולציה מובנת מערכת תוכנה (מודל ממוחשב), שבאמצעותה ניתן לבצע ניסויים חישוביים: «להריץ» את המודל במחשב עם ערכות שונות של פרמטרי קלט ולנתח את התוצאות המתקבלות^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-britannica-simulation-3)}. מטרת מידול זה היא הבנת תכונותיה של המערכת הנחקרת או הערכת השלכות אסטרטגיות שונות של פעולתה, מבלי לבצע ניסויים ישירים על האובייקט האמיתי^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-akpan2025-4)}. השיטה נחשבת למקרה פרטי של מידול מתמטי, המניח כי הפתרון האנליטי (הפורמולי) לבעיה אינו ידוע, או שמורכב מדי להשגה^{[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-lychckina2010-5)}. מודל הסימולציה משחזר את מהלך התהליכים בזמן, לרוב בהשתתפות גורמים אקראיים, ומאפשר להפיק הערכות מספריות של מאפייני המערכת באמצעות עיבוד סטטיסטי של תוצאות ריצות מרובות של המודל^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-zadorozhniy2013-6)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-vestnik-astu-1)}. ## תכונות מרכזיות ומשפטים מידול סימולציה, בניגוד לאנליטי, מניב תוצאה בצורת מכלול של ממשים מספריים, ולא נוסחה מפורשת^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-wiki-ru-2)}. לפיכך, כדי לקבל מידע מהימן על המערכת הנחקרת, נדרש לבצע סדרת ניסויים עם המודל ולעבד את התוצאות סטטיסטית. ### יסודות סטטיסטיים - **חוק המספרים הגדולים**: תכונה מהותית העומדת בבסיס השיטה. על פי חוק זה, עם עלייה במספר הריצות העצמאיות של המודל (מספר המימושים האקראיים), הערכים הממוצעים של מאפייני הפלט שואפים לתוחלות המתמטיות התיאורטיות שלהם^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-zadorozhniy2013-6)}. - **המשפט המרכזי הגבולי**: תוצאה זו מאפשרת להעריך את דיוק תוצאות הסימולציה. היא קובעת כי הסטייה של הערך הממוצע שהתקבל במהלך $N$ ריצות עצמאיות מהערך הממוצע האמיתי פרופורציונלית בקירוב ל-$1/\sqrt{N}$. הדבר מאפשר לבנות רווחי סמך עבור ההערכות המתקבלות^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-zadorozhniy2013-6)}. - **חוק ליטל**: בתורת התורים, חוק זה ($\bar{L} = \lambda\bar{W}$) מקשר את מספר הבקשות הממוצע במערכת ($\bar{L}$), את עוצמת הגעתן ($\lambda$) ואת זמן השהות הממוצע במערכת ($\bar{W}$). הוא משמש כלי חשוב לאימות (בדיקת נכונות) של מודלי סימולציה של תורים^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-wiki-littles-law-7)}. ## פרדיגמות מידול עיקריות במידול סימולציה מובחנים מספר גישות, הנבדלות ברמת האבסטרקציה ובסוג התהליך הנבחן. - **מידול אירועים בדידים** (באנגלית: *Discrete-Event Simulation, DES*): מתמקד באירועים המשנים את מצב המערכת ברגעים בדידים של זמן (לדוגמה, הגעת לקוח או סיום שירות). זוהי הפרדיגמה הדומיננטית בחקר פעולות לניתוח מערכות תורים, שרשראות לוגיסטיות וקווי ייצור^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-wiki-ru-2)}. - **דינמיקת מערכות** (באנגלית: *System Dynamics, SD*): עוסקת במשתנים מצטברים ומדלה את הדינמיקה הרציפה של מערכות על ידי פתרון מערכות משוואות דיפרנציאליות. מתאימה לניתוח מערכות חברתיות-כלכליות מורכבות. - **מידול מבוסס סוכנים** (באנגלית: *Agent-Based Modeling, ABM*): רואה במערכת מכלול של אובייקטים אוטונומיים (סוכנים), שכל אחד מהם פועל לפי כללים מוגדרים. ההתנהגות הגלובלית של המערכת מתעוררת כתוצאה מאינטראקציה בין ריבוי סוכנים. משמש למידול מערכות חברתיות, מגפות ושווקים^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-wiki-ru-2)}. בפרקטיקה המודרנית נעשה לעיתים קרובות שימוש בכלים רב-פרדיגמתיים (לדוגמה, AnyLogic), המאפשרים לשלב גישות אלו במודל אחד. ## דוגמאות ### דוגמה 1: מערכת תורים M/M/1 נבחן מערכת עם ערוץ שירות אחד, זרם בקשות פואסוני בעוצמה $\lambda$ וזמן שירות אקספוננציאלי בעוצמה $\mu$ ($\lambda < \mu$). ידוע אנליטית כי אורך התור הממוצע במצב מתמיד שווה ל-$L = \rho^{2}/(1 - \rho)$, כאשר $\rho = \lambda/\mu$. מודל סימולציה של מערכת כזו, לאחר הרצת מספר מספיק של בקשות, יציג ערך ממוצע אמפירי של אורך התור הקרוב לתיאורטי. לדוגמה, בעת $\lambda = 2$ ו-$\mu = 3$ הערך התיאורטי הוא $L = 4$. תוצאת הסימולציה עשויה להניב $\bar{L} \approx 3.98$, דבר המאשר את נכונות המודל^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-wiki-littles-law-7)}. ### דוגמה 2: שיטת מונטה קרלו לחישוב המספר π שיטת מונטה קרלו היא מקרה פרטי של מידול סימולציה. להערכת המספר π ניתן לחסום רבע עיגול ברדיוס 1 בתוך ריבוע יחידה. לאחר מכן, לתוך ריבוע זה «נזרק» באופן אקראי מספר גדול של $N$ נקודות. היחס של מספר הנקודות שנפלו ברבע העיגול ($K$) למספר הכולל של הנקודות $N$ יהיה בקירוב שווה ליחס השטחים שלהם: $K/N \approx (\pi \cdot 1^{2}/4)/1^{2} = \pi/4$. מכאן, $\pi \approx 4K/N$. גישה זו נעשית בה שימוש נרחב לפתרון בעיות אינטגרל רב-ממדיות ובניתוח הסתברותי^{[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-wiki-monte-carlo-8)}. ## יישום בחקר פעולות מידול סימולציה הוא אחד מהכלים המרכזיים בחקר פעולות, במיוחד כאשר המערכת מורכבת מדי לפתרון אנליטי. מסורתית נחשב ל«שיטת המוצא האחרון»^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-akpan2025-4)}, אולם התפתחות המחשוב הפכה אותו לכלי סטנדרטי ועוצמתי לפתרון משימות כגון: - **ייצור ולוגיסטיקה**: ניתוח קווי ייצור, ניהול מלאי, תכנון מחסנים ורשתות תחבורה^{[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-poms-simulation-9)}. - **ענף השירותים**: אופטימיזציה של פעילות מוקדי שירות, בתי חולים (מידול זרמי מטופלים), בנקים. - **כלכלה ופיננסים**: ניתוח תהליכים עסקיים, הערכת סיכונים, מידול תנועת מחירי נכסים פיננסיים. - **תאומים דיגיטליים** (באנגלית: *Digital Twin*): כיוון מודרני שבו נוצר מודל סימולציה המתעדכן ברציפות של אובייקט פיזי ספציפי (מכונה, רכב, בניין), שאליו מגיעים נתונים באופן סינכרוני מהאובייקט האמיתי. הדבר מאפשר לחזות בזמן אמת את ההתנהגות ולאופטם את הניהול. ## ראו גם - מידול אירועים בדידים - מידול מבוסס סוכנים - דינמיקת מערכות - שיטת מונטה קרלו - חקר פעולות - ניסוי ממוחשב ## הערות ^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-vestnik-astu-1)} ^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-wiki-ru-2)} ^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-britannica-simulation-3)} ^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-akpan2025-4)} ^{[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-lychckina2010-5)} ^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-zadorozhniy2013-6)} ^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-wiki-littles-law-7)} ^{[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-wiki-monte-carlo-8)} ^{[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_note-poms-simulation-9)} \ 1. ↑ ^{[1.0](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-vestnik-astu_1-0)} ^{[1.1](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-vestnik-astu_1-1)} ^{[1.2](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-vestnik-astu_1-2)} Кириченко А. В., Кузнецов А. Л., Погодин В. А., Щербакова-Слюсаренко В. Н. Роль имитационного моделирования в технологическом проектировании и оценке параметров грузовых терминалов // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Морская техника и технология. 2017. № 2. [1] 2. ↑ ^{[2.0](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-wiki-ru_2-0)} ^{[2.1](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-wiki-ru_2-1)} ^{[2.2](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-wiki-ru_2-2)} ^{[2.3](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-wiki-ru_2-3)} ^{[2.4](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-wiki-ru_2-4)} "Имитационное моделирование". *Википедия*. [2] 3. ↑ ^{[3.0](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-britannica-simulation_3-0)} ^{[3.1](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-britannica-simulation_3-1)} "Simulation". *Encyclopædia Britannica*. [3] 4. ↑ ^{[4.0](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-akpan2025_4-0)} ^{[4.1](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-akpan2025_4-1)} ^{[4.2](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-akpan2025_4-2)} Akpan I. J., Etti G. E. Simulation Everywhere: An Evolutionary Expansion of Discrete-Event Modeling and Simulation research and practice // Symmetry. 2025, 17(8): 1272. DOI: 10.3390/sym17081272. [4] 5. ↑ ^{[5.0](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-lychckina2010_5-0)} ^{[5.1](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-lychckina2010_5-1)} Лычкина Н. Н. Имитационное моделирование экономических процессов: Учеб. пособие. – М.: ГУ ВШЭ, 2010. – 248 с. 6. ↑ ^{[6.0](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-zadorozhniy2013_6-0)} ^{[6.1](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-zadorozhniy2013_6-1)} ^{[6.2](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-zadorozhniy2013_6-2)} ^{[6.3](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-zadorozhniy2013_6-3)} Задорожный В. Н. Имитационное и статистическое моделирование: Учеб. пособие. – Омск: Изд-во ОмГТУ, 2013. – 136 с. 7. ↑ ^{[7.0](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-wiki-littles-law_7-0)} ^{[7.1](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-wiki-littles-law_7-1)} ^{[7.2](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-wiki-littles-law_7-2)} "Закон Литтла". *Википедия*. [5] 8. ↑ ^{[8.0](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-wiki-monte-carlo_8-0)} ^{[8.1](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-wiki-monte-carlo_8-1)} "Метод Монте-Карло". *Википедия*. [6] 9. ↑ ^{[9.0](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-poms-simulation_9-0)} ^{[9.1](https://systems-analysis.info/int/Simulation_modeling_%E2%80%94_%D7%9E%D7%99%D7%93%D7%95%D7%9C_%D7%A1%D7%99%D7%9E%D7%95%D7%9C%D7%A6%D7%99%D7%94#cite_ref-poms-simulation_9-1)} "Simulation Modeling in Operations Management". *poms.org*. [7]