Диссертация (1137100), страница 3

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

Имитация, в свою очередь, — это постижение сути явления, неприбегая к экспериментам на реальном объекте).[2]К имитационному моделированию прибегают, когда: дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте; невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время,причинныесвязи,последствие,нелинейности,стохастическиепеременные; необходимо сымитировать поведение системы во времени.Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведенияисследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенныхвзаимосвязей между ее элементами или другими словами — разработкесимулятора исследуемой предметной области для проведения различныхэкспериментов.[2]С помощью имитационного моделирования можно ответить на множествовопросов, возникающих в момент принятия решения, однако очень часто этивопросы остаются без ответов до тех пор, пока предполагаемые изменения не будутосуществлены.

Но после того как изменения проделаны, цена исправленияошибочных решений становится значительно выше. Имитационное моделированиедает возможность тестировать разные идеи, «проигрывая» их на компьютерноймодели, что намного дешевле, чем проводить множество испытаний и исправленийошибок на реальных процессах.1314Существует известная проблема поиска субоптимальных решений вимитационных моделях «больших систем», таких как, система управлениятехнологическими режимами сложного производства, система оптимальногоуправления финансовыми и материальными потоками крупной корпорации,система управления инвестиционным портфелем и др.

[1]. Поиск субоптимальныхрешений в подобных системах должен осуществляться по множеству, как правило,конкурентных и разномасштабных критериев со сложными ограничениями.Проблема заключается в том, что оптимизация сразу по несколькимкритерияи требует значительных временных и вычислительных ресурсов. Приэтом, так как целевые функции многих переменных (более 10) порождаютмногомерноепространствопоискарешений,вычислительнаясложностьоптимизационной задачи, как правило, становится преградой к ее решению задопустимое время. Аналитическое описание и строгое решение такой задачи напрактике, как правило, не осуществимо.В то же время, решение - это выбор наиболее приемлемой альтернативы извозможного многообразия вариантов. Цель процесса принятия решений –обеспечить движение к намеченной цели.Имитационноемоделированиепозволяетвырабатыватьименнорациональные решения – это продуманные, взвешенные решения, принятые наоснове выбора, сравнения вариантов и учета многих факторов; другими словами –выгодное целесообразное решение, выбор которого подкреплен результатамиобъективного анализа.

Рациональное решение в отличие от основанного насуждении не зависит от опыта, накопленного в прошлом [36, 38].Последовательность выработки и принятия рационального решения выглядитследующим образом [98]: Сбор информации о возможных проблемах Выявление и определение причин возникновения проблемы Формулирование целей решения проблемы Обоснование стратегии решения проблемы1415 Разработка вариантов решения Выбор критериев, по которым будет принято решение; Разработка и формулировка альтернатив; Выбор оптимальной альтернативы из их множеств; Корректировка и согласование решения Реализация решенияТакое схематичное линейное движение в процессе принятия решения можетбыть уместным и эффективным при решении задачи с большим количеством явныхпеременных, которые необходимо структурировать и расставить по местам. Этасистема наилучшим образом проявляет себя тогда, когда направлена на решениезадач, поддающихся анализу, задач, в которой все переменные могут бытьизмерены и структурированы с помощью логических действий.Имитационное моделирование позволяет осуществлять полный циклвыработки и принятия рационального решения.

Для этого необходимо создатьцелостныйпрограммныйкомплекс,позволяющийнетолькооцениватьальтернативы с помощью имитационного моделирования, но и оказыватьподдержку лицу, принимающему решения, в выборе одной из них.Описанныйпрограммныйкомплексдолженобладатьследующимфункционалом:1) Разработка имитационных моделей2) Управление расчетами имитационной модели3) Постановка оптимизационной задачи4) Поиск вариантов и оценка альтернатив (в частности, в случае смногокритериальной оптимизацией, построение фронта Парето)5) Оказание помощи лицу, принимающего решения, по выбору изальтернатив (в частности, визуализация и сужение фронта Парето)К числу продуктов для Имитационного моделирования относятся ithink,iDecide, AnyLogic, Powersim, разработанные, соответственно, фирмами HighPerformance Systems, Decisive Tools, Экс Джей Текнолоджис, Powersim.

Для1516большинствазарубежныхпродуктовхарактернаузкаяспециализация,фрагментарность предлагаемых решений. В то время как российские разработчикичасто стремятся расширить возможности своего продукта, дополнить его новойфункциональностью, их зарубежные коллеги дробят продукт на части, каждая изкоторых решает вполне определенную задачу.Критерий достаточности функционала СИМ: хорошо реализованныйсистемно-динамический подход к моделированию, возможность подключениягибко-настраиваемогомодулярешенияоптимизационныхзадач(вт.ч.многокритериальных), работающего с большим числом варьируемых параметров играфический вывод результата.Scilab и Simulink – хорошо реализован дискретно-событийный подход кмоделированию, но он слабо подходит к стратегическому управлению.Интеграция с MatLab дает возможность использования встроенных в MatLabчисленных методов.

Для управления необходимо знание синтаксиса MatLab.Имеется возможность распараллеливания вычислений. Нельзя из MatLabуправлять моделью, только из тех средств. Имеется графический вывод результата.Arena – OptQuest – по заверению разработчиков до 10 параметров, 1 цель, наоснове метаэвристик рассеянного поиска. Имеется графический вывод результатаAnyLogic – OptQuest – по заверению разработчиков до 10 параметров, 1 цель,на основе метаэвристик рассеянного поиска. Возможность подключения Javaприложений и управления испод них.

Имеется графический вывод результатаPowerSim – движок PowerSim Solver, в основе генетические алгоритмы,существует проблема быстродействия и точности решений при >10 варьируемыхпараметрах. Многоцелевая оптимизация достигается только через взвешеннуюсумму значений критериев. Возможность подключения библиотеки SDK исторонних приложений, написанных на C++, C#, Java. Отсутствует графическийвывод результатов.Вывод: отсутствует достаточный функционал у СИМ. Для доработки выбранPowerSim Studio 8 за счет лучшей реализации системно-динамического подхода.1617Сравнительный анализ этих продуктов показал, что системно-динамическийподход к моделированию реализован не в одном программном средстве, ноPowerSim Studio8выделяется среди остальных пакетов способностьюобрабатывать массивы и поддерживать коллективную работу, а также тем, чтосодержит библиотеку с большим числом функций.

Массивы, которые позволяютразработчику использовать наборы переменных, особенно удобны при построениимоделей со сходной структурой. PowerSim Studio 8 включает в себя более 150функций, разделенных на 16 групп, в том числе финансовую, математическую,статистическую, графическую и историческую. Подобно другим пакетам,PowerSim Studio 8 использует при исполнении моделей средства анимации.Ключевые параметры, диаграммы и таблицы можно выводить непосредственно наэкран моделирования, упрощая тем самым просмотр результатов и даваявозможность высшему менеджменту увидеть картину происходящего целиком.Кроме того, у данного решения самые обширные возможности по интеграциис другими ИТ-платформами (рис. 1).

Поэтому выбор пал на PowerSim Studio 8. Нанем и будет спроектирована модель.Рисунок 1. Возможность интеграция PowerSim Studio 8 с другими ITплатформами1718Бесспорным преимуществом пакета Powersim является наличие SDKбиблиотеки и Simulation Engine компонента, позволяющих управлять запускоммодели из программ на языке C++ и C#. Это сильно расширяет горизонтыприменения имитационных моделей.В Powersim реализован системно-динамический подход к моделированию,наиболее подходящий для имитационного моделирования верхне-уровневойдеятельности предприятия. Для этого программный продукт снабжен редакторомдиаграммы для конструирования моделей. Переменные представлены какграфические объекты, которые могут быть соединены с использованием связей ипотоков.

Каждая связь определяет тип взаимосвязи между соединеннымипеременными.Точноеопределениеотношениймеждупеременнымиосуществляется с помощью уравнения на языке Powersim. Динамические объектымогут быть расположены в любом месте диаграммы, и отображать поведениемодели во время процесса имитации. Очень удобной является методикаподсоединения подмоделей, описывающих какой-либо отдельный процесс,являющийся по тем или иным причинам важным для исследователя, к главноймодели. Такая структурная организация позволяет сделать модель более точной ипроблемно-ориентированной, особенно в тех случаях, когда исследователяинтересует не поведение системы в целом, а какой-либо отдельной её части,причём общая модель может использоваться в качестве своеобразного генераторарабочей частоты для подмодели, например, для более точного определениявходных воздействий.Графический интерфейс программы позволяет строить диаграммы втерминах, практически ничем не отличающихся от предложенных ДжеемФоррестером (основатель систмено-динамического подхода к имитационномумоделированию).Существует пять основных типов элементов (таблица 1): уровни, служащиедля накопления какого-либо ресурса, вещества и т.

п.; потоки, переносящиесодержимое из уровней и/или в уровни, темпы потоков, определяющиеинтенсивность последних; вспомогательные величины, содержащие текущие1819значения изучаемого показателя; параметры модели в виде констант и функциирешения, используемые для отражения закономерностей и зависимостей междуэлементами модели. Кроме того вспомогательные переменные могут бытьобъединены с потоками и образовывать потоки с регулируемой пропускнойспособностью. Связи могут быть информационными, замедляющими и связи длязадания начальных условий.Таблица 1. Обозначения объектов в PowerSim Studio 8 для реализациисистемно-динамического подхода к ИМНазваниеОбозначениеОписаниеТип переменной, котораяаккумулирует изменения.Уровень может представлятьсобой физическиеУровеньнакопления, такие как запасыили невыполненные заказы инематериальные накопления.Значение уровня изменяетсяпод влиянием потоков.Тип переменной, котораясодержит вычисления,основанные на другихпеременных.

Характеристики

Список файлов диссертации