Развитие методологии имитационных исследований сложных экономических систем (1142216), страница 27
Текст из файла (страница 27)
Сначала исследователь делал это на бумаге вформе какой-то структуры или простого текстового описания. Затем все это он переносилв текст имитационной модели на одном из языков ИМ. Таким образом, в то времяавтоматизация данного этапа была возможна только на уровне написания и корректировкитекста модели.В настоящее время в большинстве современных систем ИМ имеется реализациячасти функций этого этапа в более доступном и понятном исследователю графическомвиде.
В общем, автоматизируется то, что он всегда делал вручную. В большинствесуществующих программных средств имеется подсистема, позволяющая описыватьмодель в виде графической структуры. При этом задаются: иерархия, связи междуобъектами и количественные характеристики объектов. Это является наиболее детальными полным описанием системы, оно фиксирует границы модели, уровень используемой в125модели детализации.
Систем ИМ, в которых имеются подобные графические редакторы,достаточномного.Можносказать,чтоналичиеданнойподсистемыявляетсяобязательным для современной системы ИМ. Например, достаточно функциональнографические подсистемы реализованы в SIMIO [151], EXTEND [152], AnyLogic [54],расширенном редакторе GPSS World [38] и ряде других систем.Но полностью покрыть требуемый для реализации данного этапа функционал этиредакторы не могут. По крайней мере, пока.
В частности не все редакторы даютвозможности для максимально полного, интуитивно понятного и удобного описаниясистемы и не всегда обеспечивают интеграцию с предыдущим и последующим этапомИИСС.Вчастности,вграфическихредакторахмалоиспользуютсянаиболеераспространенные стандартные описания структуры и логики системы (IDF, UML, BPMNи др.), нет связи с результатами этапа формулирования проблемы. Даже если редактор ипозволяет работать со стандартными описаниями, то чаще всего он импортирует этоописание из других программных средств.
Разработчикам требуется приложить ещедостаточно много усилий в этом направлении, особенно в плане интеграции.В идеальном случае программы на данном этапе должны начинать работу не напустом месте. Исходными данными для них должны быть результаты первого этапа.Например, обобщенное BPMN представление, сделанное исследователем на этапе«Процесс формулировки проблемы» должно быть основой для детализации системы наэтапе «Определение границ системы». На целях и задачах, сформулированных на первомэтапе, должны базироватьсяподробные описания задач системы на втором этапе.Используя введенные знания о системе, полученные на первом этапе, исследовательдетализирует первоначальный вариант структурных схем, наполняет их содержательнымсмыслом, реальными количественными характеристиками, задает границы (диапазоны) ихизменения.
Т.е. в полной мере определяет границы системы в соответствии с принятымуровнем детализации. Все диалоги по заданию этих данных должны быть интуитивнопонятны, близки исследователю и унифицированы в соответствии с требованиями иуровнем языка диалога, принятом в данной системе ИМ на всех этапах исследования.По результатам анализа существующих программных средств автоматизациифункций этапа «Определение границ системы» можно сделать следующие выводы:1.Большинство систем ИМ имеет встроенные графические редакторы, позволяющиедостаточно полно (для генерации модели) описывать структуру, логику иколичественные характеристики систем;2.Желательно в полной мере реализовать концепции целеуказания в системах ИМ;1263.Требуется большая работа по внедрению стандартных описаний структуры илогики системы (IDF, UML, BPMN и др.), созданию принципиально новыхподходов и интеграции их в процесс ИИСС, в частности по результатам первогоэтапа исследования;4.Необходима унификация диалогов взаимодействия исследователя и форматов иструктур данных, используемых на данном этапе, и приведение их в соответствие собщей концепцией информационного обмена и языка диалога данной системы ИМ.Программные средства для этапа «Формулирование модели»В существующих системах это наиболее автоматизированный и методическипроработанный этап.
Действительно, в любом языке ИМ средства создания моделейразрабатывались в течение многих лет. Сейчас текстовые редакторы доведеныпрактически до совершенства. Во многих системах сделано так, что исследователю и нетребуется писать текст модели традиционным образом: модель собирается автоматическииз результатов этапа «Определение границ системы».
Т.е. в графическом редакторесоздается модель из «кирпичиков», задаются количественные параметры и затем пожеланию пользователя автоматически генерируется текст модели.Современные программные технологии предоставляют новые возможностинаращивания потенциала ИИСС и визуализации результатов, которые разработчикисистем ИМ используют все шире. В результате этого функции этапа «Формулированиемодели» могут быть реализованы не только в момент предшествующий генерациимодели, а задолго до этого на предыдущих этапах. Например, задание необходимости иуровня мониторинга выполнения самоймодели в ходе эксперимента, выделение иуказание факторов и показателей модели, формирование и вывод графиков, заданиеанимации результатов.
Все, что связано с дополнительными функциями, вводитсясредствами графических редакторов и специализированными подсистемами. Так чтооперации,выполняемыенаданномэтапе,существенновидоизменилисьиперераспределились в процессе ИИСС. Например, в расширенном редакторе GPSS Worldв графическую подсистему введены дополнительные диалоги (по заданию периодичностимониторинга, перечня собираемых данных о модели, выделения факторов и показателей)и создана мощнейшая специализированная подсистема анимации (построение сценарияанимации, траекторий движения объектов, выбор графических примитивов и т.д.).Можно сказать, что реально в современных системах ИМ на данном этапепроизводится только автоматическая сборка текста модели с последующими егоавтоматическими дополнениями и коррекциями на последующих этапах.127В целом по результатам анализа современного состояния функций и уровняавтоматизации данного этапа можно сделать следующие выводы:1.Все функции данного этапа автоматизированы;2.В соответствии с появлением средств автоматизации первых двух этапов частьфункций, ранее реализуемых на этом этапе, выполняется раньше при графическомописании системы;3.Программной основой реализации функций данного этапа является новый типпрограмм – генератор моделей, который в каждом из симуляторов уникален;4.Это один из немногих этапов ИИСС, в котором практически не используютсяпрограммы сторонних разработчиков.Программные средства для этапа «Подготовка данных»Учитывая тот факт, что все системы имеют множество индивидуальных свойств,определяемых исходными данными, почти невозможно формализовать их представлениеи автоматизировать каким-то общим алгоритмом ввод в модель.
В каждом конкретномслучае возникают нюансы и особенности. С учетом вышесказанного можно сделатьвывод, что данный этап можно отнести к среднему уровню автоматизации.С точки зрения эволюции этапа можно отметить появление на стадии сбора данныхновых возможностей и дополнительных операций. Например, это автоматизированныймониторинг данных о системе, а также программная обработка больших массивов данных.Как уже ранее говорилось, данный этап состоит из следующих операций:•Сбор и накопление данных;•Обработка данных, в том числе и статистическая.В самые первые годы применения ИМ этап «Сбор данных» был исключительноручной – в форме наблюдений, ведения журналов и т.д. Постепенно, с появлением средствавтоматизации, датчиков учета и съема информации, почти все в современных системахфиксируется и собирается в так называемых системах мониторинга.
И если дляпостроения модели системы требуются те или иные исходные данные, то с большой долейуверенности можно говорить о наличии автоматизированного источника их получения.Учитывая важность полноты и актуальности данных для функционирования любойсистемы, созданы специальные программные технологии накопления, хранения иобработки данных о системе. К таким технологиям можно отнести:1281.Различные системы мониторинга. Например, такие системы, как: IBM Tivoli SystemAutomation – компании IBM; HP Open View – компании HP [147]. С ихиспользованием создано огромное множество систем мониторинга для различныхприменений (System Automation Application Manage, HP Open View ServiceDesk,Open View Operations/Performance и др.).2.Хранилища данных (DateWare House).
В более простых системах это обычныефайлы и базы данных. Для крупных систем с огромным набором и объемомхранимой информации создаются уже хранилища данных с реализацией множествафункций.3.Системыобработкииинтеллектуальногоанализаданных,собранныхавтоматизированных способом.Конечно, все эти программные решения в первую очередь ориентируются нарешение бизнес-задач конкретных предприятий. Но очевидно, что в этих технологияхпотенциально заложен огромный информационный ресурс для имитационных моделей.Если на момент исследования система не имеет программ мониторинга, то ихможно разработать. Имеется множество компаний, которые готовы построить системумониторинга по заказу. Собственникам сложных систем необходимо помнить, чтонакопление данных о системе полезно не только и даже не столько для нуждмоделирования, а, в первую очередь, для осуществления функций оперативного контроляи управления системой.
И даже если моделирование не будет осуществлено, тоиспользование систем мониторинга в любом случае принесет большую пользу.Для проведения статистической обработки чаще всего используются программысторонних разработчиков, так как это направление развивается давно, оно имеет огромныетрадиции и используется далеко не только для нужд ИМ.Имеется множествопопулярных и апробированных программных комплексов обработки статистики: ПППСтатистика [11], SPSS (сейчас – PASW (Predictive Analytics SoftWare)) [18], StatGraphics[162], система SAS [132-133], STADIA, статистические функции MS Excel и др.Главным недостатком использования таких программ в процессе ИИСС являетсято, что чаще всего не существует информационной связи между системой ИМ ипрограммой обработки статистики. Исследователю для обработки данных сначала нужновручную ввести данные в программу статистики, а затем, также вручную, перенестирезультаты ее работы в модель.129Эволюция программных средств этапа ИИСС «Подготовка данных» привела ктому, что все большая часть функций статистической обработки данных, необходимыхдля проведения ИИСС, начинает напрямую включаться в системы ИМ.Это происходит либо за счет реализации этих функций самим разработчикомсредств ИМ (например, модуль AutoStat в системе ИМ AutoMod [139]), либо за счетинтеграции в систему ИМ сторонней программы.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
