Развитие методологии имитационных исследований сложных экономических систем (1142216), страница 30
Текст из файла (страница 30)
Например, таких как:•Crystal Reports [159]. Мощнейший и апробированный в течение многих летпрограммный продукт входит в состав средств разработки от фирм Microsoft иBorland;•Генератор отчетов Report Sharp-Shooter, выпущенный фирмой Perpetuum Software(www.perpetuumsoft.com).
Поддерживает в качестве источников данных в форматеXML и SQL, объекты ,NET, имеет дизайнер отчетов, обеспечивает большой наборвстроенных визуальных элементов и т.д.Не исключена возможность адаптации существующих генераторов подобного типадля использования в системах ИМ.В заключение обзора программных средств реализации всех этапов ИИСС можносделать следующие выводы:1.По программам сторонних разработчиков•Применение такого множества программ сторонних разработчиков в процессеимитационного исследования приводит к ряду серьезных затруднений;•Большинство этих программ, особенно создаваемых автономно, разрабатывались восновном для специалистов в конкретной области, а не для целей ИМ, чтозатрудняет их использование исследователем в процессе ИИСС;•Каждая из этих программ имеет свои форматы ввода исходных данных и выводарезультатов моделирования.
Поэтому автоматическая передача результатов работыодной программы в качестве исходных данных для другой практически исключена.Ответственность и работы по согласованию форматов лежат на пользователе либотребуют программных доработок со стороны создателя системы ИМ;•Все эти программы, как правило, лицензионные и коммерческие. Они имеютопределенную и немалую цену.
Так что, если сложить все затраты на138лицензирование всех программ, необходимых для имитационного исследования,получится большая сумма, что противоречит одной из наших задач – понижениестоимости проведения ИИСС;•Наилучшим выходом при использовании программ сторонних разработчиковвидится их интеграция (хотя бы по данным) в систему ИМ. Например, как сделанопри иcпользовании программ Stat::Fit, OptQwest, ProofAnimation в различныхсистемах ИМ.2. При создании новых программам внутри систем ИМ:•Стараться соответствовать современным принципам, методологии и концепциямпроведения ИИСС;•Необходимо совместить алгоритмы, терминологию, интерфейсы и прочиеэлементы этих программ с общепринятыми подходами в данной системе ИМ итехнологии ИИСС;•Объединять исходные данные и результаты каждого этапа и операций внутриэтапа не только логически, но информационно через базу данных;•ДляуменьшениявременипроведенияИИССиспользоватьсовременныеархитектуры организации и распределения вычислений – WEB-программирование,сервис–ориентированный подход, облачные технологии и т.д.2.9.2 Изменение содержания и структуры ИИССАнализ эволюции используемых при проведении ИИССпрограмм позволяетсделать вывод, что под натиском современных информационных технологий, массовогопоявления и программной реализации новых теоретических разработок, структура ифункции ИИСС в целом, и для каждого этапа исследования в частности, существенноизменились.1.Значительно повышается уровень автоматизации исследования;2.Изменяется содержательная суть действий исследователя на этапе или всостояниях этапа;3.Происходит укрупнение этапов.
Объединение нескольких этапов традиционногоподхода в один этап. Переход функций одного из этапов в один или несколькодругих этапов;4.Появляются принципиально новые этапы;1395.Изменяются принципы работы с данными – унификация и централизациянакопления, обработки, а также обмена данными и результатами моделированияна всех этапах исследования;6.Повышаетсяоперативностьиинтерактивностьпроцессовуправленияисследованием. Значительно увеличивается количество доступных управляющихвоздействийсостороныисследователя,содновременнымрасширениемвозможностей визуализации и анализа;7.Происходит распределение вычислений в процессе ИИСС (от мобильныхустройств до высокопроизводительных компьютеров). Организация исследования,управление процессом и анализ результатов моделирования переносится намобильные устройства. Сложные вычисления – на высокопроизводительныекомпьютеры;8.ПовышаетсярольколлективныхметодовпроведенияИИСС.Например,подключение к исследованию лучших специалистов на различных этапах ИИСС.Рассмотрим некоторые концептуальные изменения более подробно.Изменение содержательной сути действий исследователя.Ряд этапов ИИСС сохранил свое привычное название, но существенновидоизменилась сущность этих этапов.
При выполнении ряда этапов изменилисьсуществующиеиливозниклиновыесостоянияэтапов–Sij*, реализующиевидоизмененные или дополнительные функции, которые выполняет исследователь иранее не присущие этим этапам. Пример такой ситуации показан на рисунке 2.22.12miДопустим, состояния старого этапа i – (Si ,Si ,…, Si ) отличаются от состояний*1*2*mi*видоизмененного этапа i – (Si ,Si ,…,Si). При этом количество состояний этапаmi*может отличаться от количества состояний этапа mi и любое состояние Sij* можетjбыть не эквивалентно состоянию Si .Происходит это по следующим причинам:Во-первых, за счет сплошной автоматизации действий исследователя на этихэтапах.
Действительно, ручные операции – это средний объем обрабатываемых данных,малое количество анализируемых вариантов и негарантированный уровень качества ихисполнения.140Si-1…SiSi+1…(Si1,Si2, …,Simi)ВИДОИЗМЕНЕННЫЙ ЭТАППрограммная подсистема,реализующая ряд новых иливидоизмененных операцийSi*(Si1*,Si2*,…,Simi*)Источник: составлено авторомРисунок 2.22 – Расширение функций этапа.Выполнение тех же операций с помощью программы позволяет делать это не толькобыстрее, но и гораздо на более высоком уровне и с гарантированным качеством. При этомисследователь может выполнить эту часть исследования гораздо глубже. Например, приручном выполнении статистической обработки исследователь, при разумных для данногоэтапа временных затратах,мог обработать очень ограниченные по объему выборки,вычислить их основные статистические моменты, проверить соответствие данных одномуили нескольким вероятностным законам.
При автоматизации он может это сделать в сотнии тысячи раз быстрее. И, кроме этого, может проверить гораздо большее число гипотез,представить результаты в графической форме, визуально и количественно их сравнить,подготовить результаты к передаче в качестве исходных данных на другой этап.Во-вторых,восвободившеесязасчетиспользованияпрограммвремяисследователь может применить новые, ранее недоступные методы анализа, которыепозволят получитьисследования.более адекватные исходные данные,Например,современныевычислительныемоделии результатывозможностипозволилииспользовать сложнейшие программы, реализующие, например, метод распознаваниястатистических законов для обработки выборок большой размерности [39].Укрупнение этапов.Кромерасширениявозможностейисследователяприреализацииэтапов,автоматизация и повышение скорости вычислений позволяет объединить несколькоэтапов в один, как показано на рисунке 2.23. В этих случаях границы объединениядиктуются возможностями конкретного программного комплекса или подсистемы, егоинформационной структурой, формами взаимодействия исследователя с этой программой.141…Si-1Si(Si-11,Si-12,…,Si-1m(i-1))Si+1…(Si1,Si2,…,Simi)ОБЪЕДИНЕННЫЙ ЭТАППрограммная подсистема,реализующая операцииi-1 и i-го этапаSi-1*(Si1*,Si2*,…,Sim(i-1)*)ᴜ(Si-11*,Si-12*,…,Si-1mi*)Источник: составлено авторомРисунок 2.23 – Объединение этапов.С математической точки зрения объединение множеств (этапов) Si-1 и Si неозначает полное объединение всех их состояний.
На рисунке 2.23 показано, что самисостояния этапов (все или частично), их суть и даже количество состояний можетизмениться. Т.е. количество состояний нового этапа может отличаться от общегоi*количества состояний объединяемых этапов m +m(i-1)*множество состояний объединяемых этапов Si-1≠mi+m(i-1), соответственно любоеᴜ Siне эквивалентно множеству*состояний объединенного этапа Si-1 .Вкачествеиллюстрацииукрупненияприведемследующийпример.Втрадиционном подходе к ИИСС на планирование экспериментов выделялось дваотдельных этапа – «Тактическое планирование» и«Стратегическое планирование».Вполне обоснованным и разумным при ручном планировании было выделениетактических и стратегических факторов и показателей, так как исследователь успевалспланировать и провести не так много серий экспериментов.
Поэтому требовалась содной стороны достаточно строгая их регламентация и направленность, выделениенаиболее очевидных и простых (меньшей размерности) серий экспериментов длянаблюдения за некоторыми частями системы и отдельными показателями для оценкиближайшей перспективы. И, наоборот, с другой стороны необходимы возможностисоздания более неопределенных и сложных серий экспериментов (по числу факторов ипоказателей) для прогнозирования отдаленного будущего всей системы в целом.Современные программы и подсистемы планирования экспериментов позволяюточень быстро строить и реализовывать множество серий экспериментов, отсеивать142ненужные серии, проводить их сравнительный анализ и т.д. Ранее существовавшееразделение при планировании экспериментов на простые и сложные серии экспериментовв программах практически размыто.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
