Развитие методологии имитационных исследований сложных экономических систем (1142216), страница 23
Текст из файла (страница 23)
В уменьшении длительностилительности этих 4 этапов иувеличении уровняя автоматавтоматизации других этапов состоялл огромный резерв уменьшениядлительностивсегоИИСИИСС,чтоиподтвердилосььрезультарезультатамидальнейшегосовершенствованияния систем ИМИ .Современныеныеобщеобщецелевыесимуляторыидополнителдополнительноиспользуемыепрограммы позволяютоляют проводитьпровоИИСС уже существенно быстрее (нан 30% или в среднемпочти на месяц).
Это уже хорошохо. Уменьшение в основномом произошпроизошло из-за примененияперсональных ЭВМ, комплексногокомиспользования современных информационныхтехнологий и, конечно, за ссчет более глубокой автоматизациизации дейстдействий пользователя накаждом этапе. Но если посмотретьпна структуру длительностилительности на этапах ИИСС,показанную на рисункеисунке 2.17,2.то можно увидеть, что доля первых и последнихподвух этаповв общей длительностиьности уменуменьшилась, незначительно - с 62% до 57%.57 Это происходит изза того, что действиятвия пользователяпользона этих этапах все равноо в основномосновно ручные.Те же самыемые выводы можно сделать по рисунку 2.18 – удельныйуделвес у каждогоэтапа в общей длительностилительности ИИСС для современных коммерческихерческих симуляторовси.Действительноельно, опять налицо общее снижение общейщей длительностидлительИИСС (почтина 40%) и большаяая доля маломал автоматизированных этапов (S1, S2и S10, S11).
В этом случаеих доля даже повысиласьовысилась дод 69%. Конечно, это произошлошло за счет большего снижениядлительности другихугих этапов по сравнению с группой 2.Т1116%Т15%Т224%Т1012%Т96%Т82%Т312%Т73% Т64%Т412%Т54%Источник: составлено авторомРисунок 2.17 – УдельныйУдельвес этапов группы 2 – Общецелевыещецелевые средства ИМ.108Т107%Т1110%Т110%Т96%Т81%Т73%Т6Т51%2%Т242%Т414%Т34%Источник: составлено авторомРисунок 2.18 – УдельныйУдельны вес этапов группы 3 – Коммерческиеерческие симуляторысимИИСС.В любом случае, как показывает рисунок 2.15, длительностьительность исследованияи, хоть иснизилась за последниеследние годыгод , но все равно остается оченьчень большбольшой – почти полторамесяца в случаее даже при использовании коммерческихих симуляторовсимулято .
Распределениедлительности поо этапам не однородно. Некоторые этапы испоисполняются в течениенескольких дней, а другие могутмпродолжаться и месяц.В большинствеинстве случслучаев Заказчик хочет провестии имитациоимитационное исследование,соответствующеее уровню имитационной экспресс-экспертизы – одна или нескольконедель.Очевидно, что резерезервы сокращения общей длительностиительности проведения ИИССимеются и состоятят они в основномосв автоматизации этапов (S1, S2и S10, S11). Есть и ряддругих резервов понижения сроков проведения ИИСС, о которыхоторых будетбуде сказано далее.2.6 УровеньУровен полезности применения результатовультатов ИИССИИСозданнаяя исследователемисследовамодель и результаты исследованиясследования могут оказаться непригодными для практическогопрактическприменения в полной мерере, хотя и создавались под заказ.Создать модель, полностью удовлетворяющую первоначальнымчальным требованиятрЗаказчика,достаточно сложноно.
Чаще ввсего реальное значение коэффициентафициента уруровня полезности Кпдля большинстваа моделей намного меньше единицы.109Это происходит по ряду причин.Во-первых, в силу разного сущностного понимания сформулированных требованийк модели между Заказчиком и Разработчиком. Причем чаще всего это недопониманиеобнаруживается при сдаче модели и результатов исследования. Ответственность за это вравной мере лежит на обеих сторонах. Разработчик не сумел правильно объяснить, аЗаказчик не сумел (или не захотел) вникнуть в суть.Во-вторых,из-занедостаткафункциональныхвозможностейсистемИМ,несовершенства технологии исследования для реализации модели или несоответствияисследования в полной мере требованиям Заказчика. Здесь ответственность полностьюлежит на Разработчике, и это ставит под сомнение его профессиональную пригодность.В-третьих, из-за ошибочно принятого в модели уровня детализации.
Причем можетбыть случай, когда детализации модели не хватает (чаще всего), что приводит купущению многих значимых факторов и понижению адекватности модели. А бывает и,наоборот, из-за чрезмерной детализации модели для ее исполнения не хватает ресурсовкомпьютера, исследователь запутывается в громадной массе нюансов и деталей. И этоприводит к ошибкам в модели и увеличению длительности исследования. Безусловно,ответственность за эти ошибки должен принять на себя Разработчик, и это также говорито недостаточном уровне его профессионализма.В-четвертых, из-за недостатка финансирования на проведение исследования. Этозаставляет Разработчика экономить на всем и также приводит к созданию модели, далекойот идеала.
В этом случае вина за неудовлетворительный результат лежит на Заказчикемодели.В-пятых, Заказчик не может предоставить Разработчику реальные исходныеданные или не может сам полностью использовать предоставляемые созданной модельюфункции. Здесь также виноват Заказчик модели.Многолетний опыт практических исследований автора показывает, что значениекоэффициента Кп для завершенных и принятых Заказчиком разработок находится винтервале от 0,5 до 0,8. Достигнуть идеала, равного значению Кп=1, практическиневозможно, так как любая модель содержит погрешность. Или что-то не будетдоработано. Это и приводит к уменьшению уровня полезности модели.В принципе, уровень полезности аналогичен показателям адекватности модели,только распространяется он не на одну модель, а на всю технологию проведения процессаИИСС.
И его значение в 20-30% от идеального значения считается вполне допустимым110для использования результатов. Значение коэффициента менее 50% от идеальногокоэффициента делает модель практически бесполезной.Для практических оценок уровня полезности нужно рассматривать его болеедетально. Как описывалось в главе 1, любая система А, следовательно, и ее модель,предназначена для выполнения вполне определенной цели и ряда задач, которые можноописать в виде множества показателей, допустим, из i элементов.
Исходя из этого,полезность модели можно оценивать либо интегрально коэффициентом Кп, либо покаждой локальной задаче kпi. Тогда формально Кп можно представить в виде множестваКп=(kпi), где i=1,…,l, а l – общее количество показателей. Оценить уровеньприменимости модели по отдельной задаче гораздо легче, чем интегрально.Для удобства анализа этих коэффициентов можно использовать представление,подобное диаграммам Ганта. По полученной диаграмме наглядно видно, насколькоуспешно модель выполняет каждую задачу. В идеальном случае все показатели будутравны 1, и поверхность полностью совпадет с единичным кругом.
Пример такойдиаграммы для 8 показателей показан на рисунке 2.19.Кп1Кп8Кп2Кп7Кп3Кп4Кп6Кп5Источник: составлено авторомРисунок 2.19 – Графическое представление уровня полезности результатов ИИСС.В целом значение уровня полезности в этом случае можно c учетом значимостипоказателей (через коэффициенты) представить в следующем виде.Кп=∑(' ∗ ) , где i=1,...,l, а ci изменяются в диапазоне (0,1] и ci≠ 0(2.11)Значения коэффициентов ci в каждом случае индивидуальны и должны задаватьсяисследователем на основе практического опыта, знаний о системе, особенностейисследования и т.д. Условие ci≠0 говорит о том, что введение коэффициента, равного 0,111противоречит смыслу.
Зачем такой показатель, если его влияние на систему равно 0. Вчастном случае, когда все ci=1, данная формула превращается в простую арифметическуюсумму, а показатели идеальной системы полностью покроют единичный круг.2.7 Анализ индекса потенциального использования метода ИИССТеоретически область использования имитационного моделирования практическине ограничена. ИМ можно применить при системном анализе любой системы – проекта,технологии, структуры и т.д.
По сути, нет ни одного предприятия и организации, длякоторых нельзя было бы применить метод ИМ. Другой вопрос – насколько это исполнимо(наличие кадров, программного обеспечения, вычислительных ресурсов и т.д.), а такжеэкономически привлекательно для предприятия.Всех потенциальных пользователей ИМ традиционно, как и при выполнениилюбых работ, можно разделить на две группы:Первая группа – специалисты, которые профессионально понимают методы ИМ испособны реально провести ИИСС. Будем их дальше называть Профессионалами.Вторая группа – руководители, системные аналитики и специалисты предприятий,которые знают, для чего можно применить ИМ на их предприятиии грамотносформулировать требования на проведение ИИСС. Будем дальше их называтьЗаказчиками.
Впрочем, при дальнейшем развитии средств ИИСС Заказчики могутпостепенно приобретать возможности самостоятельного проведения исследования истановиться Профессионалами. Но все равно группа Заказчиков останется, так как умногих не хватает времени и возможностей для реализации ИИСС.Круг Профессионалов и Заказчиков в настоящий момент, к сожалению, достаточноузок и в последнее время мало расширяется.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
