Книга является введением в экономико-математическое моделирование и учебно-практическим пособием по системному исследованию объектов имитационного моделирования сложных экономических систем (предприятия, банки, транспортные, добывающие и энергетические системы, территориальные комплексы и т.п.) и процессов принятия решений (политических, экономических, социальных, экологических). [c.2]
Попытки создать универсальный аппарат для имитационного моделирования предпринимались неоднократно как российскими учеными, так и нашими коллегами за рубежом. Во введении многие из ученых, имеющих отношение к этой проблеме, были названы. Как оценить сделанное в этой области [c.280]
Идея агрегативного подхода в целом весьма продуктивна до тех пор, пока идет формализация понятий сложной системы и введение универсальной модели сложной системы под названием агрегат . Как только вводится единое понятие сложной системы агрегат , сразу возникает желание обкатать его на различных математических схемах и рассматривать его как нечто универсальное. Однако это универсальное понятие не идет дальше каждой из рассматриваемых математических схем или теорий, будь то теория линейных систем, систем, описываемых дифференциальными уравнениями, конечных автоматов и т.п. Этот подход может привести только к обобщению указанных математических схем в более общую теорию, что само по себе продуктивный и интересный предмет математических исследований, не имеющий, однако, ничего общего с развитием теории имитационного моделирования сложных систем. Вообще, когда мы говорим об имитационном моделировании, то имеем в виду моделирование исключительно сложных систем, так как простые системы легко моделировать практически любым математическим аппаратом. [c.282]
Система массового обслуживания СМО является элементарным блоком и предназначена для замещения части сложной системы, связанной с обслуживанием массовых заявок. В связи со значительными проблемами, возникающими при аналитическом описании СМО, т.е. с введением понятий ординарности, однородности, отсутствием последействия и других ограничений на входные потоки, а также сложностью расчетов переходных режимов работы СМО при описании этого блока запрещается пользоваться аналитическими расчетами. Блок моделируется только в имитационном режиме. Это означает, что не накладывается никаких ограничений на тип входного потока, законы распределения времени обслуживания заявок или ожидания их в очереди. Основные идеи имитационного моделирования СМО изложены в п. 5.1. [c.292]
По аналогичной методике делают расчет и при составлении бизнес-плана с целью обоснования внешних источников финансирования. Только задача будет усложнена введением дополнительных параметров темпы изменения объемов производства, структура доходов, виды и структура расходов, влияние налогов, инфляция, изменение ценовой политики как на сырье и материалы, так и собственную продукцию, система получаемых и предоставляемых скидок и т. п. Расчет рекомендуется делать в режиме имитационного моделирования в среде электронных таблиц путем задания различных коридоров изменения параметров (объем производства будет расти с темпом 1 % в месяц, 1,5 % в месяц и т. д. инфляция составит 10 % в год, 13 % в год и т. д.). В результате может быть найдена комбинация значений, отвечающая обоснованным ожиданиям аналитика и объясняющая объемы запрашиваемых средств. [c.143]
Следует подчеркнуть, что введенное понятие дисциплина имеет условный характер, так как в цитируемой работе оно включает, во-первых, различные теории (например, теория вероятностей, теория графов и др.), во-вторых, методы (имитационного моделирования, экономического прогнозирования и др.), в-третьих, различные виды анализа и учета (функциональный анализ, бухгалтерский учет и др.). Не умаляя значимости обобщений, сделанных В. И. Сергеевым, считаем, что такой диапазон дисциплин может стать основой не только логистики, но и нескольких научных направлений. [c.41]
Недаром книга одного из ведущих специалистов в области имитационного моделирования Роберта Шеннона носит название Имитационное моделирование систем — искусство и наука [13]. Этим подчеркивается, что создание модели сложной системы и проведение с ее использованием экспериментов является не только наукой. Такие процессы, как отбор существенных факторов для построения модели, введение упрощающих допущений и принятие правильных решений на основе моделей ограниченной точности опираются в значительной степени на интуицию исследователя и его практический опыт. [c.16]
Согласно сделанные расчетам предприятие в июле обойдется собственными средствами для финансирования текущих расходов, однако в августе и сентябре ему понадобится дополнительное кредитование. По аналогичной методике делается расчет и при составлении бизнис-плана с целью обоснования объема внешних источников финансирования. Только задача будет усложнена введением дополнительных параметров темпы изменения объемов производства, структура доходов, виды и структура расходов, влияние напюгов, инфляция, изменение ценовой политики как на сырье и материалы, так и собственную продукцию, система получаемых и предоставляемых скидок и т.п. Расчет рекомендуется делать в режиме имитационного моделирования в среде электронных таблиц путем задания различных коридоров изменения параметров (объем производства будет расти с темпом 1% в месяц, 1,5% в месяц и т.д. инфляция составит 10% в год, 13% в год и т.д.). В результате может быть найдена комбинация значений, отвечающая обоснованным ожиданиям аналитика и объясняющая объемы запрашиваемых средств. [c.485]
Агрегативная математическая схема имитационного моделирования, введенная Н.П. Бусленко, позволила обобщить многие частные имитационные подходы и создала предпосылки к разработке общей теории имитационного моделирования при использовании различных форм математического описания объектов моделирования. Ценность агрегативного подхода заключалась не только в математическом описании сложной системы в виде некоторого агрегата или элементарного блока имитационной модели, во введении кусочно-линейных и кусочно-непрерывных агрегативных схем, в математическом описании сопряжения и функционирования агрегатов. Главная заслуга школы Н.П. Бусленко состоит в формировании имитационного мышления, т.е. в отрицании многих догм, свойственных различным математическим подходам при моделировании объектов. Так, например, отброшена догма единой целевой функции для объекта моделирования. При имитационном подходе их может быть столько, сколько нужно. Не мешают проблемы стремления функций к бесконечности или нулю, проблемы гладкости и непротиворечивости. Не вызывает особых проблем нестационарность, неординарность, наличие последействия в используемых потоках случайных событий. Не приводит к вычислительным проблемам использование законов распределения с изменяющимися параметрами и многое другое. [c.5]
Каковы же подходы при формировании целевых функций, включая многокритериальные, при имитационном моделировании Здесь важен принцип содержательной оптимизации, который заключается в предварительном содержательном или описательном введении же-лаемыхдля объекта моделирования условий функционирования. Когда такие условия сформированы, обговаривается также содержательно взаимодействие или взаимоувязка, а также те или иные [c.90]
Практически все попытки создать что-нибудь новое в теории и практике имитационного моделирования опираются на уже существующие подходы, поэтому они — платформа дальнейшего развития этого направления науки. Кроме того, теория имитационного моделирования все больше использует общие направления общественного познания, включая философию, теоретическую кибернетику1, а также отдельные направления прикладной кибернетики и, в частности, теории систем принятия решений автоматов кодирования и т.п. Особая роль в этом перечне принадлежит исследованиям У.Р. Эшби, которому удалось создать стройную, взаимосвязанную, непротиворечивую и, по нашему мнению, до настоящего времени непревзойденную систему понятий теоретической кибернетики. Введенные им понятия машина , разнообразие , сложность , черный ящик и многие другие позволяют отождествлять процессы управления, происходящие фактически в любых объектах, включая человека и человеческие коллективы как объекты управления. До настоящего времени не обнаружено каких-либо физических процессов, которые могут быть измерены способом, не подчиняющимся законам Эшби. Единственным спорным вопросом, который еще не ре- [c.280]
В данной книге при рассмотрении практических задач и примеров имитационного моделирования используются концепция, возможности и функциональные средства системы Pilgrim. Это объясняется тем, что в новом поколении Государственных образовательных стандартов высшего профессионального образования, введенном в России с 2000 г., идеология именно этой системы заложена в дидактическое содержание двух компьютерных дисциплин [c.14]
Велика вероятность ложной имитации. Процессы в логистических системах носят вероятностный характер и поддаются моделированию только при введении определенного рода допущений. Например, разрабатывая имитационную модель товароснабжения района и принимая среднюю скорость движения автомобиля на маршруте, равную 25 км/ч, мы исходим из допущения, что дорожные условия хорошие. В действительности погода может испортиться и, в результате наступившего гололеда, скорость на маршруте упадет до 15 км/ч. Реальный процесс пойдет иначе. [c.105]
Смотреть страницы где упоминается термин Введение в имитационное моделирование
: [c.359] [c.244] [c.94] [c.259]Смотреть главы в:
Имитационное моделирование экономических процессов -> Введение в имитационное моделирование