Когато създавах методология за симулационно моделиране, трябваше да разбера термините. Проблемът беше, че конвенционалните термини не бяха подходящи за описание на статистическите данни, събрани по време на процеса на симулация. Условия: процесИ процесни инстанциибяха неприемливи, защото не можех да работя в рамките на парадигмата на Аристотел. Парадигмата на Аристотел не пасва на хардуера, който използвах. В същото време практическото приложение на тази техника беше просто - моделиране и симулиране на бизнес обекти с цел вземане на управленски решения. Програмата създаде виртуален обект, чието описание се състоеше от описание на сценариите и тяхното взаимодействие. Сценариите бяха изпълнени вътре в програмата и ресурсите и техните взаимодействия бяха моделирани.
Нека ви напомня, че:
Симулационно моделиране- метод за изследване на обекти, основан на факта, че обектът, който се изучава, се заменя със симулиращ обект. Експериментите се провеждат със симулиращ обект (без да се прибягва до експерименти върху реален обект) и в резултат се получава информация за обекта, който се изследва. Симулиращият обект е информационен обект.
Цел на симулационното моделиране- получаване на приблизителни знания за определен параметър на даден обект без директно измерване на стойностите му. Ясно е, че това е необходимо, ако и само ако измерването не е възможно или струва повече от симулацията. Освен това, за да изследваме този параметър, можем да използваме други известни параметри на обекта и модел на неговия дизайн. Ако приемем, че проектният модел описва обекта доста точно, се предполага, че статистическите разпределения на стойностите на параметрите на моделиращия обект, получени по време на симулацията, в една или друга степен ще съвпадат с разпределението на стойностите на параметрите на реален обект.
Ясно е, че хардуерът, който е използван, е статистическа математика. Ясно е, че математическата статистика не използва термините инстанции и типове. Работи с обекти и набори. В резултат на това, за да напиша методологията, бях принуден да използвам логическата парадигма, на базата на която е създаден стандартът ISO 15926. Неговата основа е наличието на обекти, класове и класове от класове.
Примерни дефиниции:
Операция
Събитие
Фигурата показва връзката между обектите: събитията се събират в класове събития. Класът на събитието е описан с помощта на обекта на директорията „Събития“. Събитията от един клас се изобразяват на диаграми на процеси с помощта на графични елементи. Въз основа на обекта на директорията за събития, симулационният механизъм създава симулирани събития.
Процес
- Симулиран процес:Последователност от симулирани операции. Удобно е тази последователност да се опише под формата на диаграма на Гант. Описанието съдържа събития. Например събитията: „начало на процес“ и „край на процес“.
- Процес на симулиране:Обект, създаден за симулиране на моделирания процес. Този обект се създава в паметта на компютъра, докато симулацията работи.
- Клас симулирани процеси:Набор от симулирани процеси, комбинирани според някаква характеристика. Най-често срещаното обединение е обединението на процеси, които имат общ модел. Като модел може да се използва диаграма на процес, направена във всяка нотация за моделиране: процес, процедура, EPC, BPMN.
- Клас симулиращи процеси:Разнообразие от симулирани процеси, създадени в рамките на симулацията за симулиране на дейност.
- Процес ( като обект в директорията): Обект на директория „Процеси.
- Процес ( диаграма на процеса): Модел на процеси от един клас, направен под формата на диаграма. Въз основа на този модел се създават симулиращи процеси.
Заключение
Благодаря за вниманието. Искрено се надявам, че моят опит ще бъде полезен за тези, които искат да разграничат горните обекти. Проблемът на текущото състояние на индустрията е такъв, че субектите, наречени с един термин, престават да се различават в съзнанието на анализаторите. Опитах се да ви дам пример за това как можете да мислите и как можете да въведете термини, за да разграничите различните същности. Надявам се четивото е било интересно.Друг пример за основно базирани на машини модели са симулационните модели. Въпреки факта, че симулационното моделиране става все по-популярен метод за изследване на сложни системи и процеси, днес няма единна дефиниция на симулационен модел, призната от всички изследователи.
Повечето от използваните дефиниции предполагат, че симулационният модел се създава и изпълнява с помощта на набор от математически и инструментални инструменти, които позволяват с помощта на компютър целеви изчисления на характеристиките на симулирания процес и оптимизиране на някои от неговите параметри.
Има и крайни гледни точки. Един от тях е свързан с твърдението, че симулационен модел може да бъде разпознат като всяко логико-математическо описание на система, което може да се използва по време на изчислителни експерименти. От тези позиции изчисленията, свързани с вариращи параметри в чисто детерминистични проблеми, се признават за симулационно моделиране.
Привържениците на другата крайна гледна точка смятат, че симулационният модел е непременно специален софтуерен пакет, който ви позволява да симулирате дейностите на всеки сложен обект. „Симулационният метод е експериментален метод за изследване на реална система чрез нейния компютърен модел, който съчетава характеристиките на експерименталния подход и специфичните условия за използване на компютърни технологии. Симулационното моделиране е метод за компютърно моделиране; всъщност той никога не е съществувал без компютър и само развитието на информационните технологии доведе до установяването на този тип компютърно моделиране. Този подход отрича възможността за създаване на най-простите симулационни модели без използването на компютър.
Определение 1.9. Симулационен модел- специален тип информационни модели, които съчетават елементи от аналитични, компютърни и аналогови модели, което позволява, използвайки последователност от изчисления и графично показване на резултатите от работата си, да възпроизвежда (симулира) процесите на функциониране на обекта, който се изследва. когато са изложени на различни (обикновено случайни) фактори.
Симулационното моделиране се използва днес за моделиране на бизнес процеси, вериги за доставки, война, динамика на населението, исторически процеси, конкуренция и други процеси за прогнозиране на последствията от управленски решения в различни области. Симулационното моделиране позволява да се изучават системи от всякакво естество, сложност и предназначение и с почти всяка степен на детайлност, ограничено само от сложността на разработването на симулационен модел и техническите възможности на изчислителните инструменти, използвани за провеждане на експерименти.
Симулационните модели, които се разработват за решаване на съвременни практически проблеми, обикновено съдържат голям брой сложно взаимодействащи стохастични елементи, всеки от които се описва с голям брой параметри и е обект на стохастични влияния. В тези случаи, като правило, пълномащабното моделиране е нежелателно или невъзможно, а аналитичното решение е трудно или също невъзможно. Често реализацията на симулационен модел изисква организиране на разпределени изчисления. Поради тези причини симулационните модели са по същество машинно базирани модели.
Симулационният модел включва представяне на модела под формата на алгоритъм, реализиран от компютърна програма, чието изпълнение симулира последователността от промени в състоянията в системата и по този начин отразява поведението на симулираната система или процес.
Забележка!
При наличието на случайни фактори необходимите характеристики на симулираните процеси се получават в резултат на многократно изпълнение на симулационния модел и последваща статистическа обработка на натрупаната информация.
Имайте предвид, че от гледна точка на учен е легитимно симулационното моделиране да се тълкува като информационна технология: „Симулационното моделиране на контролиран процес или контролиран обект е информационна технология на високо ниво, която осигурява два вида действия, извършвани с помощта на компютър:
- 1) работа по създаване или модифициране на симулационен модел;
- 2) работа със симулационния модел и интерпретация на резултатите."
Модулен принцип на конструиране на симулационен модел. И така, симулационното моделиране предполага наличието на изградени логико-математически модели, които описват изследваната система във връзка с външната среда, възпроизвеждането на процесите, протичащи в нея, като същевременно запазват тяхната логическа структура и последователност във времето с помощта на компютърни технологии. Най-рационално е да се изгради симулационен модел на функциониране на системата, като се използва модулен принцип. В този случай могат да бъдат идентифицирани три взаимосвързани блока от модули на такъв модел (фиг. 1.7).
Ориз. 1.7.
Основната част от алгоритмичния модел е реализирана в блок за симулиране на процеси на функциониране на обект (блок 2). Тук се организира обратното броене на времето на модела, възпроизвежда се логиката и динамиката на взаимодействието на елементите на модела и се провеждат експерименти за натрупване на данни, необходими за изчисляване на оценките на характеристиките на функционирането на обекта. Блокът за симулация на случайни влияния (блок 1) се използва за генериране на стойности на случайни променливи и процеси. Той включва генератори на стандартни разпределения и инструменти за реализиране на алгоритми за моделиране на случайни ефекти с изискваните свойства. В блока за обработка на резултатите от симулацията (блок 3) се изчисляват текущите и крайните стойности на характеристиките, които съставляват резултатите от експериментите с модела. Такива експерименти могат да се състоят от решаване на свързани проблеми, включително оптимизация или обратни.
- Личкина II. II. Указ. оп.
- Разпределеното изчисление е начин за решаване на трудоемки изчислителни проблеми с помощта на няколко компютъра, най-често комбинирани в паралелна изчислителна система.
- Емелянов А. А., Власова Е. А., Дума Р. В. Симулационно моделиране на икономически процеси. М.: Финанси и статистика, 2006. С. 6.
Моделе абстрактно описание на системата, чието ниво на детайлност се определя от самия изследовател. Човек взема решение дали даден елемент от системата е съществен и следователно дали ще бъде включен в описанието на системата. Това решение е взето, като се вземе предвид целта, залегнала в разработката на модела. Успехът на моделирането зависи от това колко добре изследователят е в състояние да идентифицира основните елементи и връзките между тях.
Една система се разглежда като състояща се от много взаимосвързани елементи, комбинирани за изпълнение на специфична функция. Дефиницията на система е до голяма степен субективна, т.е. зависи не само от целта на обработка на модела, но и от това кой точно дефинира системата.
И така, процесът на моделиране започва с определяне на целта за разработване на модела, въз основа на който системни границиИ необходимо ниво на детайлностсимулирани процеси. Избраното ниво на детайлност трябва да позволява абстрахиране от аспекти на функционирането на реална система, които не са точно определени поради липса на информация. Освен това описанието на системата трябва да включва критерии за ефективността на системата и оценени алтернативни решения, които могат да се разглеждат като част от модела или като негови входове. Оценките на алтернативни решения въз основа на дадени критерии за ефективност се считат за резултати от модела. Обикновено оценката на алтернативите изисква промени в описанието на системата и следователно преструктуриране на модела. Следователно на практика процесът на изграждане на модел е итеративен. След като могат да бъдат направени препоръки въз основа на оценките на алтернативите, може да започне прилагането на резултатите от моделирането. В същото време препоръките трябва ясно да формулират както основните решения, така и условията за тяхното изпълнение.
Симулационно моделиране(в широк смисъл) е процес на конструиране на модел на реална система и провеждане на експерименти върху този модел, за да се разбере поведението на системата или да се оценят (в рамките на наложените ограничения) различни стратегии, които осигуряват функционирането на тази система .
Симулационно моделиране(в тесен смисъл) е представяне на динамичното поведение на система чрез преместването й от едно състояние в друго в съответствие с добре известни правила за работа (алгоритми).
Така че, за да се създаде симулационен модел, е необходимо да се идентифицира и опише състоянието на системата и алгоритмите (правилата) за нейната промяна. След това това се записва от гледна точка на някакъв инструмент за моделиране (алгоритмичен език, специализиран език) и се обработва на компютър.
Симулационен модел(IM) е логико-математическо описание на система, която може да се използва по време на експерименти на цифров компютър.
MI може да се използва за проектиране, анализ и оценка на функционирането на системи. С IM се извършват машинни експерименти, които ни позволяват да направим заключения за поведението на системата:
· при липса на конструкцията му, ако е проектирана система;
· без да се намесва в нейното функциониране, ако е съществуваща система, експериментирането с която е невъзможно или нежелателно (високи разходи, опасност);
· без разрушаване на системата, ако целта на експеримента е да се определи въздействието върху нея.
Процесът на формиране на симулационен модел може да бъде представен накратко по следния начин ( Фиг.2):
Фиг.2. Схема на формиране на симулационен модел
Заключение:ИМ се характеризира с възпроизвеждане на явления, описани чрез формализирана диаграма на процеса, като се запазва тяхната логическа структура, последователност от редуване във времето, а понякога и физическо съдържание.
Симулационното моделиране (IM) на компютър се използва широко при изследване и управление на сложни дискретни системи (CDS) и процесите, протичащи в тях. Такива системи включват икономически и промишлени съоръжения, морски пристанища, летища, помпени комплекси за нефт и газ, напоителни системи, софтуер за сложни системи за управление, компютърни мрежи и много други. Широкото използване на IM се обяснява с факта, че размерът на решаваните проблеми и липсата на формализируемост на сложните системи не позволяват използването на строги методи за оптимизация.
Под имитацияще разберем числения метод за провеждане на компютърни експерименти с математически модели, които описват поведението на сложни системи за дълъг период от време.
Симулационен експерименте показване на процес, протичащ в SDS за дълъг период от време (минута, месец, година и т.н.), който обикновено отнема няколко секунди или минути от работното време на компютъра. Има обаче проблеми, за които е необходимо да се извършат толкова много изчисления по време на моделирането (като правило това са проблеми, свързани със системи за управление, моделиране на подкрепа за вземане на оптимални решения, разработване на ефективни стратегии за управление и т.н.), че IM работи по-бавна от реалната система. Следователно възможността за симулиране на дълъг период на работа на VTS за кратко време не е най-важното нещо, което предоставя симулацията.
Възможности за симулация:
1. Провеждат се машинни експерименти с IM, които ни позволяват да направим заключения за поведението на системата:
· без конструкцията си, ако е проектирана система;
· без да се намесва в нейното функциониране, ако е съществуваща система, експериментирането с която е невъзможно или нежелателно (скъпо, опасно);
· без разрушаването му, ако целта на експеримента е да се определи максималното въздействие върху системата.
2. Експериментално изследване на сложни взаимодействия в рамките на системата и разбиране на логиката на нейното функциониране.
4. Изследване на въздействието на външни и вътрешни случайни смущения.
5. Изследвайте степента на влияние на параметрите на системата върху показателите за ефективност.
6. Тествайте нови стратегии за управление и вземане на решения в оперативното управление.
7. Прогнозирайте и планирайте функционирането на системата в бъдеще.
8. Провеждайте обучение на персонала.
Основата на симулационния експеримент е моделът на симулираната система.
ИМ е разработен за моделиране на сложни стохастични системи – дискретни, непрекъснати, комбинирани.
Моделирането означава, че последователните моменти във времето са определени и състоянието на модела се изчислява от компютъра последователно във всеки от тези моменти във времето. За да направите това, е необходимо да зададете правило (алгоритъм) за преминаване на модела от едно състояние в следващо, тоест трансформация:
където е състоянието на модела в -тия момент от времето, което е вектор.
Нека въведем под внимание:
Вектор на състоянието на външната среда (вход на модела) в th момент от време,
Управляващ вектор в тия момент от време.
След това IM се определя чрез посочване на оператора, с помощта на който можете да определите състоянието на модела в следващия момент от времето въз основа на състоянието в текущия момент, управляващите вектори и външната среда:
Записваме тази трансформация в рекурентна форма:
Оператордефинира симулационен модел на сложна система с нейната структура и параметри.
Важно предимство на IM е способността да се вземат предвид неконтролираните фактори на моделирания обект, които са вектор:
Тогава имаме:
Симулационен моделе логико-математическо описание на система, която може да се използва по време на експерименти на компютър.
Фиг.3.Състав на ИМ на сложна система
Връщайки се към проблема за симулационното моделиране на сложна система, нека условно подчертаем в IM: модел на управлявания обект, модел на системата за управление и модел на вътрешни случайни смущения (Фиг.3).
Входовете на модела на контролиран обект се разделят на контролирани контролирани и неконтролирани неконтролирани смущения. Последните се генерират от сензори за произволни числа по зададен закон на разпределение. Управлението от своя страна е изходът на модела на системата за управление, а смущенията са изходът на сензорите със случайни числа (модел на вътрешните смущения).
Ето алгоритъма на системата за управление.
Симулацията ви позволява да изучавате поведението на симулиран обект за дълъг период от време – динамична симулация. В този случай, както беше споменато по-горе, той се интерпретира като номер на момента във времето. Освен това можете да изучавате поведението на системата в определен момент от времето - статична симулация, след което се третира като номер на държавата.
С динамичната симулация времето може да се променя на постоянни и променливи стъпки ( Фиг.4):
Фиг.4.Динамична симулация
Тук g аз– моменти на събития в VTS, g * аз– моменти на събития при динамична симулация с постоянна стъпка, ж ' аз- моменти от събития на променлива стъпка.
С постоянна стъпка внедряването е по-просто, но точността е по-ниска и може да има празни (т.е. допълнителни) времеви точки, когато се изчислява състоянието на модела.
С променливи стъпки времето се движи от събитие на събитие. Този метод е по-точно възпроизвеждане на процеса, няма ненужни изчисления, но е по-трудно за изпълнение.
Основни положения, произтичащи от казаното:
1. MI е числен метод и трябва да се използва, когато не могат да се използват други методи. За сложни системи това в момента е основният метод за изследване.
2. Имитацията е експеримент, което означава, че при провеждането й трябва да се използва теорията за планиране на експеримент и обработка на резултатите от него.
3. Колкото по-точно е описано поведението на моделирания обект, толкова по-точен модел се изисква. Колкото по-точен е моделът, толкова по-сложен е той и изисква повече компютърни ресурси и време за изследване. Следователно е необходимо да се търси компромис между точността на модела и неговата простота.
Примери за задачи за решаване: анализ на дизайна на системата на различни етапи, анализ на съществуващи системи, използване в системи за управление, използване в системи за оптимизация и др.
Примерът по-долу може да се използва за решаване на голям клас проблеми. Например проблеми с управлението на човешките и техническите ресурси. Симулацията ще помогне на всяка търговска компания да намали разходите за материали, персонал и оборудване.
Намиране на оптимален брой служители за осигуряване на необходимото ниво на обслужване на клиентите
На първия етап се установява основният критерий за нивото на обслужване в банката - средният размер на опашката. След това се избират подходящите системни параметри, за да се зададат параметрите на модела: броят на клиентите, интензивността на пристигането им, времето за получаване на един клиент и естествените отклонения от средните стойности, които периодично възникват, например пикови часове и сложни клиентски заявки.
След това се създава блок-схема, която съответства на структурата на клона на банката и бизнес процесите. Моделът взема предвид само фактори, които влияят на анализирания проблем. Например наличието на отдел за обслужване на юридически лица или кредитен отдел не засяга обслужването на физически лица, тъй като тези отдели са физически и функционално разделени.
Накрая, след зареждане на входните данни в модела, симулацията се изпълнява и става възможно да се види работата на банковия клон в динамика, което ви позволява да обработвате и анализирате резултатите. Ако средният размер на клиентската опашка надвиши зададения лимит, тогава броят на наличните служители се увеличава и експериментът се повтаря. Този процес може да се извършва автоматично, докато се намери оптимално решение.
Симулационно моделиране
Симулационно моделиране (ситуационно моделиране)- метод, който ви позволява да изграждате модели, които описват процесите така, както биха протичали в действителност. Такъв модел може да се „играе“ във времето както за един тест, така и за даден набор от тях. В този случай резултатите ще се определят от случайния характер на процесите. От тези данни може да се получи доста стабилна статистика.
Симулационното моделиране е метод на изследване, при който изследваната система се заменя с модел, който описва реалната система с достатъчна точност, с който се провеждат експерименти, за да се получи информация за тази система. Експериментирането с модел се нарича имитация (имитацията е разбиране на същността на дадено явление, без да се прибягва до експерименти върху реален обект).
Симулационното моделиране е частен случай на математическото моделиране. Има клас обекти, за които по различни причини не са разработени аналитични модели или не са разработени методи за решаване на получения модел. В този случай аналитичният модел се заменя със симулатор или симулационен модел.
Симулационното моделиране понякога се нарича получаване на частични числени решения на формулиран проблем въз основа на аналитични решения или използване на числени методи.
Симулационният модел е логическо и математическо описание на обект, което може да се използва за експериментиране на компютър с цел проектиране, анализиране и оценка на функционирането на обекта.
Приложение на симулационното моделиране
Симулационното моделиране се използва, когато:
- скъпо или невъзможно е да се експериментира върху реален обект;
- невъзможно е да се изгради аналитичен модел: системата има време, причинно-следствени връзки, следствия, нелинейности, стохастични (случайни) променливи;
- необходимо е да се симулира поведението на системата във времето.
Целта на симулационното моделиране е да възпроизведе поведението на изследваната система въз основа на резултатите от анализа на най-значимите връзки между нейните елементи или, с други думи, да разработи симулатор. симулационно моделиране) на изследваната предметна област за провеждане на различни експерименти.
Симулационното моделиране ви позволява да симулирате поведението на системата във времето. Освен това предимството е, че времето в модела може да бъде контролирано: забавено в случай на бързи процеси и ускорено за моделиране на системи с бавна променливост. Възможно е да се имитира поведението на онези обекти, с които реалните експерименти са скъпи, невъзможни или опасни. С настъпването на ерата на персоналните компютри, производството на сложни и уникални продукти обикновено се придружава от компютърно триизмерно симулационно моделиране. Тази прецизна и сравнително бърза технология ви позволява да натрупате всички необходими знания, оборудване и полуготови продукти за бъдещия продукт, преди да започне производството. Компютърното 3D моделиране вече не е необичайно дори за малки компании.
Имитацията, като метод за решаване на нетривиални проблеми, получава първоначалното си развитие във връзка със създаването на компютри през 50-те - 60-те години на миналия век.
Има два вида имитация:
- Метод Монте Карло (статистически тестов метод);
- Метод на симулационно моделиране (статистическо моделиране).
Видове симулация
Три симулационни подхода
Симулационни подходи в мащаба на абстракцията
- Агентно-базираното моделиране е сравнително ново (1990-2000-те) направление в симулационното моделиране, което се използва за изследване на децентрализирани системи, чиято динамика на функциониране се определя не от глобални правила и закони (както в други парадигми за моделиране), а от напротив, когато тези глобални правила и закони са резултат от индивидуалната дейност на членовете на групата. Целта на моделите, базирани на агенти, е да придобият разбиране за тези глобални правила, общото поведение на системата, базирано на предположения за индивидуалното, частно поведение на нейните отделни активни обекти и взаимодействието на тези обекти в системата. Агентът е определен субект, който има активност, автономно поведение, може да взема решения в съответствие с определен набор от правила, да взаимодейства с околната среда и също така да се променя независимо.
- Моделирането на дискретни събития е подход към моделирането, който предлага абстрахиране от непрекъснатия характер на събитията и разглеждане само на основните събития на симулираната система, като „изчакване“, „обработка на поръчки“, „преместване с товар“, „разтоварване“ и други. Моделирането на дискретни събития е най-развитото и има огромен набор от приложения - от логистични и системи за масово обслужване до транспортни и производствени системи. Този вид моделиране е най-подходящ за моделиране на производствени процеси. Основан от Джефри Гордън през 60-те години.
- Системната динамика е парадигма за моделиране, при която графични диаграми на причинно-следствени връзки и глобални влияния на някои параметри върху други във времето се конструират за изследваната система и след това моделът, създаден въз основа на тези диаграми, се симулира на компютър. Всъщност този тип моделиране, повече от всички останали парадигми, помага да се разбере същността на продължаващата идентификация на причинно-следствените връзки между обекти и явления. Използвайки системната динамика, се изграждат модели на бизнес процеси, градско развитие, производствени модели, динамика на населението, екология и епидемично развитие. Методът е основан от Джей Форестър през 1950 г.
Области на използване
- Динамика на населението
- IT инфраструктура
- Математическо моделиране на исторически процеси
- Пешеходна динамика
- Пазар и конкуренция
- Сервизни центрове
- Вериги за доставки
- Трафик
- Здравна икономика
Безплатни системи за симулация
Вижте също
- Мрежово моделиране
Бележки
Литература
- Хемди А. Таха Глава 18. Симулационно моделиране// Въведение в изследването на операциите = Изследване на операциите: Въведение. - 7-мо изд. - М .: "Уилямс", 2007. - стр. 697-737. - ISBN 0-13-032374-8
- Строгалев В.П., Толкачева И.О.Симулационно моделиране. - MSTU im. Бауман, 2008. - стр. 697-737. -