Этапы построения имитационных моделей 41 [c.41]
При выполнении всех вышеназванных этапов построения имитационных моделей целесообразно использовать системный подход. [c.42]
В процессе эксперимента будут варьироваться величины Si(/) и s2(0- Вопрос о том, как выбирать значения этих переменных, будет рассмотрен при анализе методов планирования имитационного эксперимента. На этапе построения математической модели надо лишь задать границы возможного изменения управляющих воздействий. Некоторые ограничения для управлений s t) и sz(t) можно выписать сразу [c.254]
Процедура построения имитационных моделей заключается в выполнении этапов работ в следующей последовательности. [c.41]
Далее идет этап построения модели. В имитационном эксперименте, кроме обычных для модельного исследования формулировки модели и оценки ее параметров, важную роль играют выбор языка программирования на ЭВМ, создание специальных машинных средств, необходимых для проведения имитационного исследования, а также проверка модели. [c.239]
Имитационное исследование, как и всякое другое, должно начинаться с формулировки проблемы, т. е. с ясного и четкого изложения целей эксперимента. В прикладном имитационном исследовании целью эксперимента обычно является оценка некоторых воздействий на развитие изучаемой системы, т. е. имитация должна способствовать правильному принятию решения по некоторому вопросу. Необходимо еще раз подчеркнуть, что это решение принимает не математик, а некоторый человек (или группа людей), имеющих соответствующие полномочия, т. е. Лицо, Принимающее Решение (ЛПР), или заказчик , проблемы которого анализируются в эксперименте и который выделяет средства для проведения имитационного исследования. Прикладное имитационное исследование состоит в анализе системы с точки зрения интересов заказчика. Поэтому формулировку проблемы математик осуществляет совместно с заказчиком. Это утверждение не следует понимать так, что первым этапом и ограничивается участие заказчика в имитационном исследовании. Тем не менее, формулировка проблемы эксперимента — важнейший этап участия заказчика, ибо именно заказчиком определяется цель исследования. Практический опыт заказчика в принятии решений по аналогичным проблемам (если такой имеется) может быть использован и при построении модели. Конечно, заказчик не будет участвовать в построении математической модели, но необходимо участив заказчика в уточнении того, каковы основные характеристики объекта, интересующего заказчика, возможные огра- [c.240]
Возникает вопрос о том, что делать в том случае, когда необходимую информацию получить невозможно Тут могут встретиться различные ситуации. Иногда может возникнуть подозрение, что данная информация не влияет на результат исследования. Тогда можно продолжить построение модели, переходя к следующим этапам — формулировке математической модели и составлению программы для ЭВМ, чтобы затем проверить нашу гипотезу о несущественности данной информации. К сожалению, такая гипотеза часто оказывается не верна. Приходится возвращаться к уже проделанной работе и пересматривать ее. В частности, можно попытаться добиться полноты информации за счет агрегирования или уменьшения степени детализации модели. Если и это не помогает, то необходимо пересмотреть список вопросов, которые должны быть изучены в результате имитационного эксперимента. [c.249]
При анализе возможностей получения исходной информации для построения математической модели параллельно решается вопрос о возможности проведения прикладного имитационного эксперимента, т. е. выполняется третий под-этап формулировки исследуемой проблемы. Может оказаться, что некоторые связи между переменными модели еще не достаточно изучены, так что построить адекватную модель изучаемого объекта и провести имитационный эксперимент оказывается невозможно. Этот факт должен быть сообщен заказчику. Как уже говорилось, в этом случае обычно пересматривается список вопросов, на которые должно ответить имитационное исследование. Подчеркнем, что при анализе производственно-экономических систем в большинстве случаев в здании экономико-математических моделей уже имеются соответствующие стандартные модели, которые либо сразу, либо после небольшой модификации можно использовать в исследовании. Таким образом, прикладной имитационный анализ производственно-экономических систем обычно осуществим, нужно лишь уметь выбрать подходящие модели. Исходную числовую информацию также часто удается получить. После этого можно переходить к следующему этапу прикладного имитационного исследования — к построению модели. [c.249]
В этом параграфе описываются некоторые процедуры, предназначенные для построения имитационной системы и ее использования в процессе принятия решения. Как-уже говорилось в 1, главной характерной чертой исследования сложных объектов с помощью имитационных систем является постоянное участие ЛПР на всех этапах исследования, начиная от построения моделей и кончая выбором решения. Поэтому основное внимание в данном параграфе уделено формам взаимодействия с ЛПР исследователя-специалиста по прикладному системному анализу в работе над построением и использованием человеко-машинной имитационной системы для решения вопросов, стоящих перед ЛПР. [c.322]
Сравним эти процедуры с этапами проведения прикладного модельного исследования (гл. 2). Первые две процедуры относятся к этапу формулировки проблемы, следующие две — к этапу построения модели, а последняя — к этапу принятия решения. Использование перечисленных процедур помогает преодолеть еще одну трудность, связанную с тем, что понятие ЛПР является зачастую лишь абстракцией. Дело в том, что решение по сложным вопросам принимается обычно группой лиц, из которых каждый отвечает за свою часть решения. Кроме того, если решение имеет большое значение, оно представляется в вышестоящую организацию для утверждения. Все это приводит к тому, что принимающий решение должен уметь объяснить те факторы, которые привели к выбору предлагаемого решения. На этот вопрос мы будем обращать особое внимание в процессе обсуждения процедур, ис-г пользуемых в имитационных системах. [c.323]
Заключение. Мы рассмотрели основные черты человеко-машинных имитационных систем и некоторые процедуры, применяемые при их построении и использовании в процессе принятия решений. Необходимо подчеркнуть, что проблемы, возникающие при анализе реальных конкретных систем сложны и многообразны, так что общая схема, приведенная здесь, является лишь упрощенным отражением тех вопросов, которые приходится решать при конструировании человеко-машинных систем на практике. В то же время, практические проблемы имеют многие особенности, позволяющие упростить процесс их построения и использования. Поэтому в системах, реализованных на практике, обычно отсутствуют те или иные из описанных здесь процедур. Наряду с этим они содержат иные процедуры, отражающие специфику рассматриваемых задач. Все же, во всех человеко-машинных имитационных системах сохранены главные принципы — активное участие ЛПР в анализе модели, синтез возможностей человека и вычислительной машины, а также использование упрощенных моделей для отбраковки решений. Необходимо отметить, что методы построения имитационных систем переживают сейчас только начальный этап своего развития. В будущем они должны получить-широчайшее распространение — любая автоматизированная система управления будет немыслима без использования принципов, положенных в основу их конструирования. Конечно, эти принципы будут модифицироваться с увеличением опыта использования имитационных систем на практике. [c.335]
В качестве примера рассмотрим имитационную модель с условным названием ФИНАНСОВАЯ ПОЛИТИКА , предназначенную для перспективного анализа формирования и распределения доходов. Поскольку модель иллюстративна, расчеты приведены в достаточно общем виде. Рассмотрим этапы построения и реализации модели на ЭВМ. [c.127]
На первом этапе БПР осуществляется обратный инжиниринг, суть которого состоит в создании имитационной модели существующего бизнеса, на втором этапе — прямой инжиниринг, представляющий собой построение модели нового бизнеса компании, осуществляющей БПР. [c.7]
В зависимости от целевой направленности, этапа проектирования и специфики решаемой задачи развития могут быть реализованы различные способы построения комплекса моделей (Рис.2), отличающиеся друг от друга сочетанием моделей, уровнем детализации и процедурами генерации вариантов решений, правилами проверки необходимых условий и ограничений, а также способами корректировки моделей в процессе итераций. Наиболее часто используемый на практике способ построения комплекса моделей, включающего оптимизационную модель технологического развития, имитационную модель финансовых потоков и расчетную модель корректировки, представлен на Рис. 3. [c.250]
В целом структура книги такова в первой главе излагаются основные принципы построения моделей экономических процессов, основные этапы проведения исследования экономических процессов с помощью математических моделей, а также основные направления исследования экономико-математических моделей. Следующие пять глав посвящены описанию моделей различного типа, используемых в настоящее время в практических исследованиях. В последней главе излагаются основные понятия имитационного исследования. [c.14]
Мы переходим к главному этапу имитационного исследования — проведению имитационного эксперимента, которое сопровождается, с одной стороны, планированием, а с другой стороны — обработкой результатов эксперимента. Будем считать, что предыдущие этапы имитационного исследования удачно завершены, так что теперь остается задать внешние воздействия на модель и с помощью ЭВМ получить результаты, к которым приведут эти воздействия. Сразу же возникает вопрос о том, при каких внешних воздействиях проводить расчеты, сколько расчетов проводить и т. д. Все эти проблемы решаются в процессе планирования эксперимента. Надо отметить, что теория планирования эксперимента и построения методов анализа его результатов превратились за последние несколько десятилетий в важнейший раздел математической статистики. Хотя работы в этой области в основном связаны с натурным экспериментом, имитационное исследование в силу своей экспериментальной природы может использовать многие из полученных результатов. В последнее время начали появляться работы, посвященные специально планированию имитационного эксперимента. В этом параграфе мы попытаемся дать общее представление о том, на какие вопросы может ответить теория планирования эксперимента. Прежде всего введем некоторые понятия. [c.281]
Выбор решения в имитационной системе. Анализ проблемы принятия решения в имитационной системе основывается на последовательном сжатии множества рассматриваемых вариантов путем отбраковки неконкурентоспособных или неосуществимых альтернатив. Этот процесс начинается на этапе формулировки качественных альтернатив и продолжается в процессе построения и упрощения моделей. На тех же принципах основывается и окончательный выбор решения. В имитационных системах методы отбрасывания неразумных вариантов базируются как на математических, так и на неформализованных процедурах. [c.332]
Имитационное моделирование допускает вмешательство в конструкцию ИМ на любом этапе ее построения и проведения эксперимента путем добавления, удаления, замены либо корректировки отдельных блоков, фрагментов, частичных математических моделей без существенного перестроения остальной структуры ИМ. [c.262]
Построение имитационных моделей, базирующихся на работах Дж. Форрестера, основано на том, что в качестве математического языка здесь выбран язык численного решения систем дифференциальных и конечно-разностных уравнений. При этом, как правило, в модели отсутствуют случайнее величины (не моделируются), а процесс моделирования складывается из этапов а) установления причинно-следственных связей между явлениями б) написания на основании пункта а) конечно-разностных уравнений и в) решение уравнений при различных исследуемых параметрах. В Росси этот метод реализован с помощью специализированных языков моделирования ДИНОМО и ИМИТАК. [c.334]
Перейдем к построению имитационной модели для целей управления таким сложным экономическим процессом. Структурный анализ начинается с рассмотрения классического черного ящика (слой 1, рис. 8.15), который для определенности изображается в виде узла parent. На этом этапе необходимо провести инвентаризацию источников всех входных потоков (материальных, информационных и денежных), влияющих на инвестиционный проект, и обозначить все генераторы транзактов. Такие потоки неявно формируют входное воздействие на систему fli). Соответствующие от генераторов имеют номера/ь/2,..., /т. [c.327]
При построении модели на первом этапе необходимо идентифицировать типовые блоки работ по реализации нововведения, относящиеся по своему содержанию к различным функциональным сферам деятельности предприятия (НИОКР, маркетинг, товародвижение, логистика), с четкой регламентацией целей и результатов каждого этапа. Далее, необходимо построить различные варианты структурных и функциональных связей и отношений между составными блоками инновационного цикла, адекватные объективным процессам адаптации хозяйствующих субъектов к устойчивому функционированию в рыночной среде. Следующий этап построения модели состоит в углублении информационного представления об объекте исследования и включает в себя определение численных значений параметров и оценку вероятностных характеристик инновационного процесса. Дополнение системного описания инновационного цикла комплексом математических процедур, позволяющих осуществлять имитационное моделирование процесса на ЭВМ, является средством решения ряда математических задач определения наиболее вероятных сроков и затрат, связанных с созданием и выводом на рынок конкретного изделия. [c.195]
Первая, субъективная причина состоит в уже упоминавшемся доверии широкой публики к беспристрастной и объективной вычислительной машине. Сам факт проведения расчетов на ЭВМ для многих (в том числе и для заказчиков в прикладных исследованиях) служит зачастую гарантией точности и объективности полученных результатов. Все это накладывает дополнительную ответственность на исследователя, проводящего имитационный эксперимент, тем более, что ему в своей деятельности приходится преодолевать значительные трудности, главная из которых состоит в необходимости построить адекватную математическую модель исследуемого явления. Необходимость строить математическую модель является объективной причиной более важной роли исследователя в имитационном эксперименте по сравнению, скажем, с экспериментом натурным. Имитация применяется обычно для анализа сложных объектов, в которых другие методы неприменимы в прикладных имитационных исследованиях модели очень сложны, от исследователя требуется умение правильно выделить те факторы, которые существенны с точки зрения цели исследования. Вся тяжесть этого этапа исследования ложится на плечи человека — вычислительная машина играет здесь обычно вспомогательную роль только в некоторых наиболее изученных областях развиваются методы автоматизации построенных моделей (подробнее об этом можно прочитать в книге Н. П. Бусленко 6 ). В фундаментальных исследованиях сложности носят принципиальный характер хотя математические модели здесь могут быть просты, они содержат в себе описание плохо понимаемых процессов и явлений, причем это описание дается самим исследователем. Неправильно построенная модель в прикладном или неправильно истолкованные результаты в фундаментальном имитационном исследовании могут привести к грубым ошибкам. [c.295]