Разлика между версии на „Имитационен модел“

От Администрация и управление
Направо към навигацията Направо към търсенето
Ред 32: Ред 32:
  
 
Разработването на имитационния модел следва последователността:
 
Разработването на имитационния модел следва последователността:
 
* формулиране на основните проблеми и принципите при изграждане на модела;
 
* разделяне на дискретните системи на подсистеми и формалното им свързване в единна система;
 
* разработване на функционален [[алгоритъм]] за имитиране на изследваната система;
 
* определяне на значимата изходна [[информация]] и нейната обосновка (при голям брой изходни данни рязко нараства обемът на изчисленията, а при недостатъчност на входните данни се намалява точността и адекватността на модела).
 
  
 
* Построяване на концептуален модел на производствената система.
 
* Построяване на концептуален модел на производствената система.
Ред 58: Ред 53:
  
 
Количествената функция М(t), функцията за времето на заетост B(t) и функцията на запасите обикновено се определят чрез имитация. В зависимост от стойностите на тези функции се определят критичните и максималните производствени показатели, коефициентите на натоварване на елементите.
 
Количествената функция М(t), функцията за времето на заетост B(t) и функцията на запасите обикновено се определят чрез имитация. В зависимост от стойностите на тези функции се определят критичните и максималните производствени показатели, коефициентите на натоварване на елементите.
 +
 
==Имитационното моделиране и компютърните управленски игри==
 
==Имитационното моделиране и компютърните управленски игри==
  

Версия от 11:51, 18 май 2012

Понятието имитационен модел представлява съвкупност от модули, регистриращи сбъдването на определени събития във времето и обработващи събираните данни относно протичащите процеси. Той позволява изследване на системи с произволна сложност без да ограничава нивото на детайлизация в моделите и дава неограничено количество данни за поведението на изследваната система.

Същност

Имитационното моделиране се основава на алгоритмизация на функционирането на една дискретна система на базата на принципа на подражанието. Имитационният модел обикновено е съвкупност от модули, регистриращи сбъдването на определени събития във времето и обработващи събираните данни относно протичащите процеси.Той позволява изследване на системи с произволна сложност без да ограничава нивото на детайлизация в моделите и дава неограничено количество данни за поведението на изследваната система. Системата - обект на изследване е достатъчно сложна и се изключва възможността за съставяне на аналитичен модел. В този случай изучаването на обекта се извършва чрез имитационното моделиране - многократно изпитване на модел с различни входни данни, определяне на тяхното влияние върху изходните резултати и прецизиране на модела на основата на критерии за близост.

Изборът на имитационния модел зависи от задачите, които си поставя изследването.

Класификация

Имитационните модели се класифицират по три основни критерия:

  • Статичен, динамичен

Статичен - системата се разглежда в определен момент от време – т.е. времето не се взема под внимание като фактор (например по метода Монте Карло).

Динамичен - системата се разглежда с промените, които настъпват във времето.

  • Детерминиран, стохастически

Детерминиран - моделът не съдържа вероятностни (случайни) компоненти. Такъв модел е системата от диференциални уравнения, описващи определен процес. В този случай се получава решение при наличие на всички необходими входни величини.

Стохастически - въвеждат се входни данни, които са случайни величини. В тези случаи се получават резултати, които по своя характер са оценки на търсените параметри и се определят доверителните интервали за тези величини.

  • Непрекъснат, дискретен

Непрекъснат - процесът се разглежда във времето, при което всяка променлива на състоянието се променя плавно и непрекъснато. Най-често моделът се изразява чрез диференциални уравнения относно променливата “време” (съдържа функции на времето). В случаите, когато аналитичното решение не е възможно, се прилагат методи за числено интегриране.

Дискретен - дискретният модел отразява изменението на състоянието на обекта, респективно на променливите на състоянието в определени моменти от времето. Когато тези промени се разглеждат като резултат от настъпването на определени събития, моделите се определят като дискретно-събитийни.

Етапи при разработването на имитационни модели

Разработването на имитационния модел следва последователността:

  • Построяване на концептуален модел на производствената система.
  • Определяне на изискванията към симулационния модел.
  • Разработване на математически модел на производствената система.
  • Разработване на моделиращ алгоритъм и програма чрез универсални или специализирани езици за програмиране.
  • Проверка на работата на модела.
  • Оценка на пригодността на модела.

Концептуалният модел описва точно и ясно протичането на процесите и взаимодействията с производствената система от гледна точка на изследователя. Чрез него се прави обоснован избор на метода за решаване на поставената задача. Изборът на език за програмиране се прави в зависимост от характера на задачата:

  • универсалните езици имат следните предимства: възможност за диалогов режим, малки ограничения на изходния формат и др. Недостатък е по-сложното програмиране.
  • специализираните езици (симулационни) - съдържат се определен брой типови модули, с чиято помощ се съставя структурата на имитационния модел.

Предимството им е по-лесно съставяне на програмата. Недостатъците са: малка гъвкавост, загуба на машинно време, ограничение на изходните формати и др. Проверката на работата на симулационния модел има за цел да сравни работата на системата с концепцията на изследователя за същността на процеса. Оценката на пригодността на симулационния модел има за цел да определи степента на адекватност на модела и реалната производствена система. Материалният поток включва всички продукти, преминаващи от входа към изхода на производствената система. Оценява се с времето за преминаване на продуктите между отделните елементи на производствената система. Характеризира се с:

  • количествена функция (а) М (t)- количеството единици на материалния поток, натрупан за време t. Тя е скокообразно нарастваща за време t1, t2.
  • функция за времето на заетост на елементите (б)- определя заетостта на елементите, влизащи в производствената система.
  • функция на запасите в буферния склад - определя запълването на складовете във времето за съответните продукти.
  • интензивност - важна характеристика. Дели се на: мигновена - количеството произведена продукция за единица време; гранична – показва максималното количество продукти който може да произведе производствената линия.

Количествената функция М(t), функцията за времето на заетост B(t) и функцията на запасите обикновено се определят чрез имитация. В зависимост от стойностите на тези функции се определят критичните и максималните производствени показатели, коефициентите на натоварване на елементите.

Имитационното моделиране и компютърните управленски игри

Всички компютърни управленски игри са базирани на някакъв имитационен модел на стопанска система, заместващ реалната стопанска действителност.Поведението на пазарната среда се имитира с помощта на този модел, реализиран във вид на компютърна програма. Моделът симулира действието на случайните, непредсказуеми фактори, а също така и действието на различни други стопански и нестопански субекти (конкуренти, контрагенти, организирани пазари, финансови институции, правителствени органи, международни организации и др.). Играта протича в ред повтарящи се цикъла: анализ на съществуващото положение; изработване на решения от екипа; проиграване на взетите решения с помощта на компютърния модел; анализ на получените резултати; вземане на нови решения и т.н.

Вижте още

Източници

  • Averill M. Law, Ph.D. - Simulation Modeling and Analysis (Fourth Edition) McGraw-Hill, 2007 (768 pages)
  • Bernard P. Zeigler (Author), Herbert Praehofer (Author), Tag Gon Kim (Author) - Theory of Modeling and Simulation, Second Edition [Hardcover]
  • John A. Sokolowski - Principles of Modeling and Simulation: A Multidisciplinary Approach
  • Jerry Banks - Discrete-Event System Simulation (5th Edition)
  • Nigel Gilbert - Agent-Based Models (Quantitative Applications in the Social Sciences)
  • Louis G. Birta - Modelling and Simulation: Exploring Dynamic System Behaviour
  • Averill Law - Simulation Modeling and Analysis with Expertfit Software
  • Доц. Антон Петров, Лекции по компютърни архитектури, Факултет по математика и информатика СУ, 2010
  • Andrew Hunt, David Thomas, The Pragmatic Programmer: From Journeyman to Master
  • Доц д-р Христов, Х., „Измерване ефективността на публичните организации” , статия.
  • Kaplan R., D. Norton, The Balanced Scorecard: translating strategy into action, 1996.
  • Kaplan R., D. Norton, The strategy-focused organization: how balanced scorecard companies thrive in the new business environment, 2001.

Външни препратки