Имитационное моделирование как главный инструмент конструирования сложных процессов и систем



В статье рассматривается имитационное моделирование, пакеты систем имитационного моделирования, разновидности имитации, виды имитационного моделирования.

An imitation design, packages of the systems of imitation design, varieties of imitation, types of imitation design, is examined in the article.

Актуальность темы с каждым годом в Казахстане развиваются цифровые устройства, гибридные вычислительные машины, технологии, что является предпосылкой большего прогресса. Последние десятилетие в Казахстане стремительно развиваются цифровые технологии, что делает Казахстан современным высокотехнологическим, высокоразвитым государством.

Процессы, в которые могут вмешиваться человек является имитационным моделированием. В зависимости от ситуации, сложившейся обстановки человек принимает решения, выбирая оптимальное решение, ход. И, естественно, это действие, решение приводит к ожидаемым изменениям хода, что приводит в действие математическую модель. Дальнейшее решение принимается, учитывая реальные обстановки ситуации. Человек многократно повторяя действия, набирает опыт, учится на ошибках, и постепенно учиться принимать правильные решения.

При исследовании операций применяются как аналитические, так и статистические модели. Они имеют свои преимущества и недостатки. Статистические модели, по сравнению, с аналитическими, более точны и подробны, не требуют столь грубых допущений, позволяют учесть большое (в теории — неограниченно большое) число факторов. Но и у них — свои недостатки: громоздкость, плохая обозримость, большой расход машинного времени, а главное, крайняя трудность поиска оптимальных решений, которые приходятся искать «наощупь», путем догадок и проб. [8,9]

Наилучшие работы в области исследования операций основаны на совместном применении аналитических и статистических моделей. Аналитическая модель дает возможность в общих чертах разобраться явлении, наметить как бы контур основных закономерностей. Имитационное моделирование применяется к процессам, в ход которых может время от времени вмешиваться человеческая воля. [8,9]

В литературе не существует общей точки зрения по вопросу о том, что понимать под имитационным моделированием.

Существуют различные трактовки:

– в первой — под имитационной моделью понимается математическая модель в классическом смысле; [8,9]

– во второй — этот термин сохраняется лишь за теми моделями, в которых тем или иным способом разыгрываются (имитируются) случайные воздействия; [8,9]

– в третьей — предполагают, что имитационная модель отличается от обычной математической более детальным описанием, но критерий, по которому можно сказать, когда кончается математическая модель и начинается имитационная, не вводится; [8,9]

Этапы процесса построения математической модели сложной системы:

1. Формулируются основные вопросы о поведении системы, ответы на которые мы хотим получить с помощью модели. [8,9]
2. Из множества законов, управляющих поведением системы, выбираются те, влияние которых существенно при поиске ответов на поставленные вопросы. [8,9]
3. В пополнение к этим законам, если необходимо, для системы в целом или отдельных ее частей формулируются определенные гипотезы о функционировании. [8,9]

Имитационное моделирование является главным инструментом конструирования сложных экономических процессов и систем. Имитационное моделирование позволяет объединять математические методы с практическим и теоретическим опытом специалистов-практиков [1, 2, 3]. Имитационное (компьютерное) моделирование экономических процессов применяется в случаях [1]:

– для управления сложным бизнес-процессом (имитационная модель управляемого экономического объекта в этом случае используется в качестве инструментального средства в контуре адаптивной системы управления, создаваемой на основе информационных технологий);

– в случае проведении экспериментов с дискретно-непрерывными моделями сложных экономических объектов (имитационная модель управляемого экономического объекта в этом случае используется для получения и отслеживания динамики в экстренных ситуациях, связанных с рисками).

Можно выделить различные типовые задачи, которые решаются средствами компьютерного моделирования в процессе управления объектами:

– моделирование процессов логистики для определения временных параметров;

– управление процессом реализации инвестиционного проекта;

– прогнозирование финансовых результатов деятельности предприятия на конкретный период времени;

– оценка параметров надежности и задержек в централизованной экономической информационной системе;

– анализ эксплуатационных параметров распределенной многоуровневой ведомственной информационной управляющей системы с учетом неоднородной структуры, пропускной способности каналов связи и несовершенства физической организации распределенной базы данных в региональных центрах;

– анализ, сетевой модели PERT (Program Evaluation and Review Technique) для проектов замены и наладки производственного оборудования.

Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов. [1]

Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Достоинством является то, что в модели можно управлять временем, а именно если процесс быстропротекающий, замедлять его, а если процесс медленно изменяется, то ускорять время. Возможность имитации поведения объектов, с которыми невозможно или опасно делать реальные эксперименты. С развитием века цифровых, информационных технологий производство уникальных изделий, объектов, выполняется компьютерным имитационным моделированием. Эта позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства. Компьютерное 3D моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний.

С появлением ЭВМ имитационное моделирование получила развитие, как метод решения сложных задач.

Можно выделить два вида имитации:

– Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний);

– Метод имитационного моделирования (статистическое моделирование).

Виды имитационного моделирования

Агентное моделирование — относительно новое направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении ее отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться. Дискретно-событийное моделирование — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан Джеффри Гордоном в 1960х годах. [1,9]. Системная динамика — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан Джеем Форрестером в 1950 годах. [9] Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых не разработаны аналитические модели. В этом случае математическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.

Литература:

1. Емельянов А. А. и др. Имитационное моделирование экономических процессов: Учебное пособие / А. А. Емельянов, Е. А. Власова, Р. В. Дума; Под ред. А. А. Емельянова. — М.: Финансы и статистика, 2004. — 368 с: ил.
2. Максимей И. В. Имитационное моделирование на ЭВМ. — М.: Радио и связь, 1988. — 323 с.
3. Рыжиков Ю. И. Имитационное моделирование: Теория и технологии. — СПб.: Корона принт; М.: Альтекс-А, 2004. — 384
4. Рыжиков Ю. И. Решение научно-технических задач на персональном компьютере. — СПб.: Корона принт, 2000. — 272 с.
5. Асеев А. А., Боев В. Д., Кулешов И. А., Сеченев Д. М. Основы моделирования систем связи и автоматизации на GPSS/PC: Учеб. пособие. -СПб.: ВУС, 2000. — 230 с.
6. Варжапетян А. Г., Глушенко В. В. Системы управления: исследование и компьютерное проектирование: Учеб. пособие. — М.: Вузовская книга, 2000. -328 7.Марков А. А. Моделирование информационно-вычислительных процессов: учебное пособие для вузов. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 1999.
7. Вентцель Е. С. «Исследование операций», Москва «Советское радио» 1972 г.
8. «Экономико-математические методы и прикладные модели», под ред. Федосеева В. В., Москва «Юнити» 2001