<<
>>

Особенности имитационного моделирования.

При имитационном моделировании структура системы отображается в модели, а процессы ее функционирования проигрываются (имитируются) на построенной модели. Выделяют статическое описание структуры системы, для чего нужно выполнять структурный анализ процессов, и описание динамики взаимодействий элементов системы, для чего нужно построить функциональную модель динамических процессов.

При программной реализации имитационного моделирования элементам системы ставятся в соответствие некоторые программные компоненты, а состояние этих элементов описывается с помощью переменных.

Моделирующий алгоритм имитирует функционирование отдельных элементов, которые взаимодействуют или обмениваются информацией. Есть алгоритм изменения переменных, описывающий состояния системы. Динамика реализуется с помощью механизма течения модельного времени. Чтобы создать имитационную модель надо представить реальную систему (процесс), как совокупность взаимодействующих элементов, и алгоритмически описать функционирование отдельных элементов.
После этого надо описать процесс взаимодействия разных элементов между собой и с внешней средой.

Ключевым моментом в имитационном моделировании является выделение и описание состояний системы набором переменных состояний, каждая комбинация которых описывает конкретное состояние. Изменяя значения этих переменных, можно имитировать переход системы из одного состояния в другой. Таким образом, имитационное моделирование - это представление динамического поведения системы с помощью ее перехода от одного состояния к другому в соответствии с определенными операционными правилами. Эти изменения состояний могут происходить или непрерывно, или в дискретные моменты времени.

Отдельные элементы, процессы могут описываться в имитационной модели интегральными, дифференциальными и другими уравнениями и реализовываться с помощью традиционных вычислительных процедур.

Имитационное моделирование включает в себя идеи и приемы статистического моделирования на компьютере, исследования стохастических систем и случайных процессов.

На входе используются переменные, которые задаются известными законами распределения. Можно реализовать вероятностное развитие ситуаций, описывать случайные процессы, проводить вероятностное оценивание характеристик модели на выходе.

Для имитации параллельных событий, вводят глобальную переменную ? названную модельным (или системным) временем. Она обеспечивает синхронизацию всех событий в системе. Существуют два основных способа изменения модельного времени: пошаговый - с фиксированными интервалами его изменения, и событийный, при котором величина шага измеряется переменным интервалом до последующего события.

Пошаговое продвижение времени применяется, если закон изменения переменных во времени описывается интегро-дифференциальными урав-нениями, которые решаются численными методами. При этом динамика модели является дискретным приближением реальных непрерывных процессов.

Событийный метод применяется, когда события распределены неравномерно на часовой оси и появляются через значительные интервалы времени, когда изменяется состояние системы. Модельное время изменяется от текущего до ближайшего момента наступления последующего события. На практике этот метод получил наибольшее распространение.

Различают непрерывные, дискретные и непрерывно-дискретные виды имитационных моделей. В непрерывных имитационных моделях состояние системы меняется как непрерывная функция времени и, как правило, это изменение описывается системами дифференциальных уравнений. Соответственно продвижение модельного времени зависит от численных методов решения дифференциальных уравнений. В дискретных моделях переменные изменяются в моменты наступления событий. В непрерывно-дискретных моделях объединяются механизмы продвижения времени, характерные для обоих видов моделей.

Для того чтобы логико-математические модели, используемые в имитационном моделировании сложной системы, могли быть реализованы на компьютере, строится моделирующий алгоритм, который описывает структуру и логику взаимодействия элементов в системе.

Программная реализация моделирующего алгоритма и является имитационной моделью. Она составляется с применением средств автоматизации моделирования.

Эксперимент на имитационной модели по исследованию бизнес- системы проводится для того, чтобы получить информацию о ее функционировании, которая необходима для принятия решения.

Имитационные модели - это модели прогонного типа, у которых есть вход и выход. Если подать на ее вход определенные значения параметров, то можно получить соответствующий им результат. Для новых значений параметров или взаимосвязей имитационная программа должна быть запущена снова, т.е. имитационные модели не решаются, а прогоняются. Они не формируют свое собственное решение, как это имеет место в аналитических моделях, а служат средством для анализа поведения системы в условиях, определяемых системным аналитиком.

Особенностью моделирования стохастических систем, динамика которых зависит от случайных факторов, а входные и исходные переменные описываются как случайные величины, функции, процессы, последовательности, является то, что искомые величины при исследовании процессов определяют как средние значения относительно большого количества данных реализации процесса. Поэтому эксперимент на модели содержит несколько реализаций, прогонок и допускает оценивание по данным совокупности (выборки). При этом по закону больших чисел, чем большее число реализаций, тем получаемые оценки все более приобретают статистическую стабильность. Одной прогонки по определенным операционным правилам и конкретному набору параметров достаточно только для детерминированного моделирования.

Если целями моделирования являются исследование системы при разных условиях, оценка альтернатив, поиск зависимости выхода модели от ряда параметров и, в конечном итоге, поиск некоторого оптимального варианта, то аналитик, изменяя значения параметров на входе модели, должен выполнить многочисленные машинные прогонки имитационной модели. Это необходимо для сбора, накопления и последующей обработки данных о функционировании системы.

При этом возникают проблемы: как собирать эти данные, как проводить серию прогонов и как организовать целенаправленный эксперимент. Так как выходных данных, полученных в результате эксперимента, может оказаться много, то возникает проблема их обработки, более сложная, чем задача статистической оценки.

При организации и планировании имитационного эксперимента аналитик должен выбрать метод сбора информации для достижения поставленной цели исследования, и определить ее объем, стремясь при этом уменьшить расходы времени на эксплуатацию модели за счет минимизации количества имитационных прогонов. При стратегическом планировании выясняется взаимосвязь между управляемыми переменными или ищется комбинация значений управляемых переменных, дающая наилучший результат. Тактическое планирование связано с определением способов проведения намеченных имитационных прогонов. Здесь решаются задачи определения длительности прогонов, оценки точности результатов моделирования и др.

<< | >>
Источник: Лелюк В. А. . Совершенствование бизнес-систем. Методы, инструментарий, опыт: учебн. пособие. Пер.с укр./ В. А. Лелюк, А. В. Лелюк, Н. П. Пан; Харьк. нац. акад. гор. хоз-ва. - Х: ХНАГХ,2011. - 438 с.. 2011

Еще по теме Особенности имитационного моделирования.:

  1. 4.2. Основные этапы имитационного моделирования
  2. Имитационное моделирование.
  3. 3.4.1. Этапы имитационного моделирования
  4. 3.2.1. Методологические основы применения метода имитационного моделирования
  5. 4.6. Имитационное моделирование в системе АШ8
  6. Имитационное моделирование Монте-Карло
  7. 33. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
  8. 2.3.3. Имитационное моделирование инвестиционных решений
  9. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК СПОСОБ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ
  10. 3.4. Основы организации имитационного моделирования
  11. Раздел 4Совершенствование принятия решений на базе имитационного моделирования
  12. 3.2.2. Классификация имитационных моделей
  13. 3.2.3. Структура типовой имитационной модели с календарем событий
  14. ИМИТАЦИОННЫЕ ИГРЫ
  15. Этап 3. Формализация имитационной модели
  16. ПЯТЬ СОСТАВЛЯЮЩИХ ИМИТАЦИОННЫХ ИГР
  17. Имитационные и репрезентационные игры
  18. ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ИМИТАЦИОННЫХ ИГР
  19. ОБЪЕКТ ИМИТАЦИИ И ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬВ ДЕЛОВОЙ ИГРЕ