Применение экономико-математических моделей для оптимизации производственных задач

из "Оптимальное управление экономическими системами "

Имитационная модель — это описание изучаемой системы с помощью адекватных ей алгоритмов функционирования системы под влиянием внешних и внутренних возмущений. [c.76]
Как следует из вышеприведенного определения, поведение изучаемых систем в этом случае моделируется сразу на машинном языке без предварительного построения аналитической модели, хотя описание моделирующего алгоритма процесса функционирования системы можно рассматривать как специальную форму записи математической модели. [c.76]
При имитационном моделировании динамические процессы системы-оригинала подменяются процессами, имитируемыми моделирующим алгоритмом в абстрактной модели, но с соблюдением таких же соотношений длительностей, логических и временных последовательностей, как и в реальной системе. Поэтому метод имитационного моделирования мог бы называться алгоритмическим или операционным. Кстати, такое название было бы более удачным, поскольку имитация (в переводе с латинского — подражание) — это воспроизведение чего-либо искусственными средствами, т. е. моделирование. В связи с этим широко используемое в настоящее время название имитационное моделирование является тавтологическим. [c.77]
При имитационном моделировании могут воспроизводиться процессы любой степени сложности, если есть их описание, заданное в любой форме формулами, таблицами, графиками или даже словесно. [c.77]
Все это позволяет сделать естественный вывод о том, что имитационные модели могут быть созданы для более широкого класса объектов и процессов, чем аналитические и численные модели. [c.78]
Преимущества имитационных моделей не умаляют в то же время значения моделей аналитических. Более того, очевидно, их надо считать взаимодополняющими инструментами экономико-математического анализа. [c.78]
Во-первых, имитационная модель может включать в себя в качестве оптимизационных блоков те элементы исследуемой системы, которые могут быть формализованы в виде соответствующих оптимизационных аналитических моделей. [c.78]
Во-вторых, построение имитационных моделей в ряде случаев предшествует построению оптимизационных аналитических моделей, поскольку прежде чем оптимизировать функционирование той или иной системы, необходимо понять особенности этого функционирования. В этих случаях предварительные исследования на имитационных моделях часто дают возможность построения достаточно простых и эффективных аналитических моделей. [c.78]
Сущность же имитационного моделирования состоит в целенаправленном экспериментировании с имитационной моделью путем проигрывания на ней различных вариантов функционирования системы с соответствующим экономическим их анализом. [c.79]
Сразу отметим, что результаты таких экспериментов и соответствующего им экономического анализа целесообразно оформлять в виде таблиц, графиков, номограмм и т. п., что значительно упрощает процесс принятия решения по результатам моделирования. [c.79]
Количество и суть перечисленных недостатков весьма внушительно. Однако, учитывая большой научный интерес к этим методам и их чрезвычайно интенсивную разработку в последние годы, можно уверенно предположить, что многие из перечисленных выше недостатков имитационного моделирования будут в ближайшее время устранены как в концептуальном, так и в прикладном плане. [c.80]
Многие экономические системы представляют собой по существу системы массового обслуживания (СМО), т. е. системы, в которых, с одной стороны, имеют место требования по выполнению каких-либо услуг, а с другой — происходит удовлетворение этих требований. [c.80]
Учитывая вышесказанное, рассмотрим основные элементы и общие принципы имитационного моделирования на примере системы информационно-вычислительного обслуживания. [c.80]
Блоки обслуживания могут различаться между собой по нескольким параметрам. [c.80]
Во-вторых, каждый канал может обслуживать одну или несколько заявок одновременно. [c.80]
В-третьих, заявка после обслуживания может либо покидать систему (однофазная система обслуживания), либо проходить некоторую последовательность обслуживающих каналов (многофазная система обслуживания). [c.80]
В-четвертых, каждый канал может обслуживать заявки либо в течение одинакового промежутка времени, либо время обслуживания заявок является случайной величиной с соответствующим заданным законом распределения. [c.80]
Поток заявок, как правило, описывается вероятностным законом их поступления в СМО, определяющим длительности интервалов между двумя последовательно поступающими заявками. Эти длительности часто являются статистически независимыми и их распределение не изменяется в течение некоторого достаточно продолжительного промежутка времени. [c.81]

Вернуться к основной статье