Развитие методологии имитационных исследований сложных экономических систем (1142216), страница 50
Текст из файла (страница 50)
На каждом этапе пользователь может вводить иливыбирать множество управляющих воздействий на процесс – данные для модели, факторыи показатели для эксперимента, команды на исполнение действий и т.д.Три из приведенных на рисунке 4.24 шести этапов автоматизированы (S1, S3 и S6).Три других – полностью автоматические (S2, S4 и S5).Более подробная информация о функциональных возможностях приложения,диалогах пользователя и результатах представляемых исследователю приводится вПриложении В.246A1 - Этап формирования модели, ввода и обработки исходных данных для моделиA11ПодсистемаA12ПодсистемаA13ПодсистемаA14Подсистемаручного вводаобработки данныхАС ТРАобработки НГДП иГДПобъединенияпоездовA2 - Этап управленияA3 - Этап подготовки и планирования экспериментовданными моделей12A2 СохранениеA2 ИспользованиеданныхданныхA31ПодсистемаA32Подсистема подготовки идинамическогомониторинга моделейпланирования экспериментовA4 - Этап генерации модели и проведения экспериментовA41Подсистема генерацииA42 Подсистема сервер GPSSимитационной моделиA43 Моделирующее ядро(система GPSS World)A5 - Этап управленияA6 - Этап анализа результатов экспериментоврезультатамиA51СохранениеA52ИспользованиерезультатоврезультатовA61 Подсистема анализаA62 Подсистема анализарезультатов одиночныхэкспериментоврезультатов серийэкспериментовИсточник: составлено авторомРисунок 4.24 – Структура имитационного приложения «Укрупненная модельжелезнодорожного направления»В результате разработки данного приложения системный аналитик ОАО РЖДполучил инструмент, который позволяет ему самостоятельно, без профессионала ИМ:1.Проводить детальное исследование изменения эксплуатационных характеристиксуществующего направления от различных значений параметров станций, путевогохозяйства и т.д.2.Осуществлять анализ работы вновь создаваемых направлений в период ихпроектирования и строительства.3.Анализировать влияние расстановки и длительности ремонтных окон на размерыдвижения.4.Исследовать количественное распределение локомотивов между техническимистанциями на эксплуатационные характеристики.5.При незначительных доработках может обеспечить количественные расчеты числаи распределение поездных бригад на эксплуатационные характеристики.247По результатам анализа, исследований и разработок, проведенных в данной главе,были получены следующие основные результаты:1.С использованием новой методологии проведения процесса ИИСС и результатовструктурно-функциональногоанализаразработаныконцептуальныемоделипроведения ИИСС для САИИ всех трех типов, в виде многоуровневыхиерархических агрегативных схем.2.На основе принципов создания САИИ и их концептуальных моделей разработаныархитектура, функциональная и информационная структура САИИ всех трех типови сформулированы спецификации для их программной реализации САИИ.3.Проведены примеры использования концептуальной модели для программнойреализации:- САИИ для профессионалов ИМ (Расширенный редактор) в соответствии сосформулированными спецификациями;-САИИдлямассовогоиспользования (модельтранспортнойУниверсиады-2013);- имитационного приложения (модель железнодорожного направления).логистики248ЗАКЛЮЧЕНИЕПри выполнении диссертационного исследования были получены следующиеосновные теоретические и практические результаты:1.В результате проведенного обзора и анализа применений ИИСС выявленыфакторы, влияющие на его развитие, динамику и перспективы роста.
К основнымфакторам относятся – сложность существующих технологий исследования, уровеньквалификацииисследователей,уровеньинформированностипотенциальныхпользователей, стоимость специализированных программных средств. Полученыколичественные и графические зависимости основных показателей ИИСС от этихфакторов. Наиболее чувствителен процесс ИИСС к таким факторам, как сложностьсуществующих технологий исследования и уровень квалификации исследователей.В уменьшении сложности технологий и доведении их до минимально возможногоуровня квалификации «инженер» кроются основные резервы роста примененийИИСС.2.В результате исследования эволюции традиционного процесса ИИСС выявленысущественныеизмененияегоструктурыизначительноеизменениефункционального наполнения действий исследователя.
Резко возрос уровеньавтоматизации,вычислений,которыйлексическогопривелксущественномувзаимодействия,дисбалансуинформационногоскоростиобменаиколлизиями управления между этапами. По результатам исследования и с учетомпоявления новых возможностей информационных и программных технологийобоснована необходимость разработки новой методологии проведения ИИСС.Взамен случайному и не систематизированному развитию методологии ИИССдолжна быть представлена и теоретически обоснована концепция измененияметодологии.3.С использованием теоретико-множественного подхода, методов системногоанализаосуществленаразработкановойметодологиипроведенияИИСС.Методология предполагает унификацию и интеграцию программных средствреализации этапов исследования, создание единой инфологической модели данных,разработку языка общения исследователя с моделью в терминах предметнойобласти.
Разработаны и сформулированы 9 основных принципов создания САИИ.4.Применение новой методологии и структурно-функционального анализа процессаИИСС позволило создать концептуальные модели трех различных типов САИИ и249сформулировать основные функции, структуру и состав подсистем и детальныеспецификации для их программной реализации.5.По созданным концептуальным моделям и спецификациям проведена практическаяпрограммная реализация САИИ. Разработана САИИ.
Система автоматизации дляпрофессионалов ИМ – «Расширенный редактор GPSS World». Редактор сталбазисным инструментом для создания других типов САИИ.6.С использованием «Расширенного редактора» разработана универсальная методикаи проведена практическая реализация САИИ для массового использования.Созданная система позволила за два месяца разработать более 40 моделейспортивных объектов Универсиады для исследования их транспортной логистики.7.В рамках универсальной методики предложены алгоритмы и методы созданиябиблиотек типов элементарных блоков (ТЭБ) предметных областей и разработка наих основе САИИ в соответствии с индивидуальными требованиями заказчиков изданных областей.8.Разработанаметодикапредполагаетнастраиваемыхразработкиимитационныхсоздание на основе новойподсистем.Методикаприложений.методологиипозволяетМетодикаунифицируемыхдовестииунификациюпрограммного кода приложения до 60%.9.Приведен пример детального имитационного исследования, проведенного дляАгропромышленного парка РТ, на САИИ, созданной по новой методологии иданной методике.
Основным результатом работы данного приложения явился фактего быстрого создания и проведения исследования. Удалось сократить времяразработки приложения до недели, а время исследования составило десять дней.10. Разработана и теоретически обоснована, с использованием аксиоматическойтеории Дж. Виенмана, PaaS модель САИИ, базирующаяся на принципах облачныхвычислений – «имитационное моделирование как услуга». Продемонстрированареализация данной модели на примере проекта GPSS Cloud c использованиемчетырех дата-центров.
Для облачной САИИ были разработаны два сервиса –моделирующее ядро и база данных моделей и результатов.11. РазработанныеСАИИбылииспользованыдляпроведенияпрактическихимитационных моделей и имитационных приложений в дирекции Универсиады2013,вАкадемиинаукРеспубликиТатарстан,вКазанскомнаучно-исследовательском техническом университете им. А.Н.Туполева, ОАО ВНИИАС,ГосНИИ АС, ОАО ЦТСС и ряде других предприятий и организаций.
Внедрение250подтвердило теоретические выводы и методические рекомендации, полученные вдиссертационной работе.12. Результаты диссертационной работы – новая методология, концептуальные моделии методика создания САИИ, практические внедрения, стали основой дляформулированиязаконодательнойинициативыопроведенииобязательнойимитационной экспертизы всех проектов, реализуемых на бюджетные средства, вчасти их системного анализа.13. Основным направлением продолжения исследований и разработок по данной темеявляются:−Полная автоматизация этапов постановки задачи – формулирования цели изадач исследования;−Разработка принципов, теоретических основ и алгоритмов проведения общейвалидации и верификации процесса ИИСС;−Реализация новых подходов к проведению моделирования и исследования.Например,мультиагентногоподхода,методовоптимизациипроцессауправления исследованием;−Реализация полноценной облачной системы имитационного моделирования,когдавычисленияраспределяются(например, планшета) до СУПЕР-ЭВМ.отвашегомобильногоустройства251СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ1.
Акофф, Р. О целеустремленных системах / Р. Акофф, Ф. Эмери. – Пер. с анг. – М.:Советское Радио, 1974. – 272 с.2. Алиев, Т.И. Основы моделирования дискретных систем / Т.И. Алиев. – СПб.:СПбГУ ИТМО, 2009. – 363 с.3. Андреев, В.В. Методы и средства создания открытых мультиагентных систем дляподдержки процессов принятия решений / В.В Андреев, В.А. Виттих, С.В.
Батищев// Известия РАН. Теория и системы управления. – 2003. – №1. – С. 126–137.4. Барвиненко, В.В. Принять решение быстро / В.В. Барвиненко, В.Р. Ляпин//Армейский сборник. – 2010. – № 2. – С. 39–42.5. Бахвалов, Л.А. Компьютерное моделирование: долгий путь к сияющим вершинам /Л.А. Бахвалов // Компьютерра. – 1997. – № 40. – С. 26-36.6. Белевитин, А.Б. Моделирование организации медицинского обеспечения /А.Б. Белевитин, А.М. Шелепов, И.Ф. Савченко // Вестник Российской Военномедицинской академии. – 2011. – Т.
1. – С. 172–177.7. Берталанфи, Л. фон История и статус общей теории систем: критический обзор /Л. фон Берталанфи // Системные исследования: Ежегодник. – М.: Наука, 1973.– С. 20–37.8. Бигдан, В.Б. Становление и развитие имитационного моделирования в Украине[Электронный ресурс] / В.Б. Бигдан, В.В. Гусев, Т.П. Марьянович, М.А. Сахнюкпортал www.gpss.ru., 2002. – Режим доступа:http://gpss.ru/paper/ukraine/index_w.html (дата обращения: 11.08.2014)9.
Боев, В.Д. Моделирование систем. Инструментальные средства GPSS World:учебное пособие / В.Д. Боев. – Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2004. – 368 с.10. Большая Советская Энциклопедия. – М: Государственное научное издательствоБольшая Советская Энциклопедия. – Издание 2-е. – Т. 39. – С. 158.11. Боровиков,В.П.Statistica.Искусствоанализа данныхна компьютере /В.П.
Боровиков. – 2-е издание. – СПб.: Питер, 2003. – 686 с.12. Бражник, А.Н. Имитационное моделирование: Возможности GPSS World /А.Н. Бражник. – СПб.: Реноме, 2006. – 439 с.13. Бронов, С.А. Имитационное моделирование: учебное пособие / С.А. Бронов. –Красноярск: ФГОУ ВПО «Сибирский федеральный университет», 2007. – 82 с.25214. Бусленко, Н.П. Метод статистического моделирования / Н.П. Бусленко.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
