Xreferat.com » ╨хЇхЁрЄ√ яю шэЇюЁьрЄшъх ш яЁюуЁрььшЁютрэш■ » ╧Ёшъырфэюх яЁюуЁрььшЁютрэшх
╧Ёшъырфэюх яЁюуЁрььшЁютрэшх
- 2 -
ны, так как они способствуют более глубокому пониманию проблемы и
поиску лучших способов оценки наших возможных действий.
Наконец, всегда следует помнить о потребителе информации,
которую позволяет получить наша модель. 2Нельзя оправдать разра-
2ботку имитационной модели, если ее в конечном счете нельзя ис-
2пользовать или если она не приносит пользу лицу, принимающему ре-
2шения.
Потребителем результатов может быть лицо, ответственное за
создание системы или за ее функционирование; другими словами,
2всегда должен существовать пользователь модели 0- в противном слу-
чае мы попусту потратим время и силы. Поиски знания ради самого
знания - дело весьма благородное, но мало найдется руководителей,
которые будут в течение продолжительного времени оказывать под-
держку группам ученых, занятых исследованием операций, теорией
управления или системным анализом, если результаты их работы не
смогут найти практического применения.
Приняв во внимание все это, мы можем сформулировать конкрет-
ные критерии, которым должна удовлетворять хорошая модель. Такая
модель должна быть:
- простой и понятной пользователю,
- целенаправленной,
- надежной в смысле гарантии от абсурдных ответов,
- удобной в управлении и обращении, т. е. общение с ней
должно быть легким,
- полной с точки зрения возможностей решения главных задач,
- адаптивной, позволяющей легко переходить к другим модифи-
кациям или обновлять данные,
- допускающей постепенные изменения в том смысле, что, буду-
чи вначале простой, она может во взаимодействии с пользователем
становиться все более сложной.
Необходимость большинства этих критериев совершенно очевид-
на, но они будут рассмотрены более полно в последующих главах,
посвященных вопросам организации и руководства работами по моде-
лированию. Здесь же достаточно сказать следующее: для того чтобы
моделью можно было пользоваться, при ее разработке должны быть
тщательно продуманы и потребности, и психология ее конечного пот-
ребителя. ?митационное моделирование должно быть процессом обуче-
ния - как для создателя модели, так и для ее пользователя. ?
действительно, это может стать самой привлекательной стороной
имитации при применении ее для решения сложных задач.
- 3 -
ПРОЦЕСС ?М?ТАЦ??
?сходя из того что имитация должна применяться для исследо-
вания реальных систем, можно выделить следующие этапы этого про-
цесса:
1. Определение системы - установление границ, ограничений и
измерителей эффективности системы, подлежащей изучению.
2. Формулирование модели - переход от реальной системы к не-
которой логической схеме (абстрагирование).
3. Подготовка данных-отбор данных, необходимых для построе-
ния модели, и представление их в соответствующей форме.
4. Трансляция модели-описание модели на языке, приемлемом
для используемой ЭВМ.
5. Оценка адекватности - повышение до приемлемого уровня
степени уверенности, с которой можно судить относительно коррект-
ности выводов о реальной системе, полученных на основании обраще-
ния к модели.
6. Стратегическое планирование - планирование эксперимента,
который должен дать необходимую информацию.
7. Тактическое планирование - определение способа проведения
каждой серии испытаний, предусмотренных планом эксперимента.
8. Экспериментирование - процесс осуществления имитации с
целью получения желаемых данных и анализа чувствительности.
9. ?нтерпретация - построение выводов по данным, полученным
путем имитации.
10. Реализация - практическое использование модели и резуль-
татов моделирования.
11. Документирование-регистрация хода осуществления проекта
и его результатов, а также документирование процесса создания и
использования модели.
Перечисленные этапы создания и использования модели опреде-
лены в предположении, что задача может быть решена наилучшим об-
разом с помощью имитационного моделирования. Однако, как мы уже
отмечали, это может быть и не самый эффективный способ. Неоднок-
ратно указывалось, что имитация представляет собой крайнее средс-
тво или грубый силовой прием, применяемый для решения задачи. Не-
сомненно, что в том случае, когда задача может быть сведена к
- 4 -
простой модели и решена аналитически, нет никакой нужды в имита-
ции. Следует изыскивать все возможные средства, подходящие для
решения данной конкретной задачи, стремясь при этом к оптимально-
му сочетанию стоимости и желаемых результатов. Прежде чем присту-
пать к оценке возможностей имитации, следует самому убедиться,
что простая аналитическая модель для данного случая не пригодна.
Поскольку необходимо и желательно подобрать для решения за-
дачи соответствующие средства, решение о выборе того или иного
средства или метода должно следовать за формулированием задачи.
Решение об использовании имитации не должно рассматриваться как
окончательное. По мере накопления информации и углубления понима-
ния задачи вопрос о правомерности применения имитации следует
подвергать переоценке. Поскольку для этого часто требуются мощные
ЭВМ и большие выборки данных, издержки, связанные с имитацией,
почти всегда высоки по сравнению с расходами, необходимыми для
решения задачи на небольшой аналитической модели. 2Во всех случаях
2следует сопоставлять возможные затраты средств и времени, потреб-
2ные для имитации, с ценностью информации, которую мы ожидаем по-
2лучить.
Проектирование модели начинается обычно с того, что какойли-
бо сотрудник организации приходит к выводу о возникновении проб-
лемы, которая нуждается в изучении. Для проведения предваритель-
ных исследований выделяется соответствующий работник (обычно из
группы, связанной с данной проблемой). На некотором этапе призна-
ется, что для изучения проблемы могут быть полезны количественные
методы исследования, и тогда на сцене появляется математик. Так
начинается этап определения и постановки задачи.
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ? ? ОПРЕДЕЛЕН?Е Т?ПА МОДЕЛ?
Эйнштейн как-то сказал, что правильная постановка задачи да-
же более важна, чем ее решение. Для того чтобы найти приемлемое
или оптимальное решение задачи, необходимо сначала знать, в чем
она состоит. Как это ни покажется странным, слишком много ученых,
занимающихся проблемами управления, полностью игнорируют очевид-
ные факты. Ежегодно расходуются миллионы долларов, чтобы получить
изящные и хитроумные ответы на некорректно поставленные вопросы.
2В отличие от примеров, приводимых в учебниках, большинство
2практических задач сообщается руководителям научно-исследователь-
- 5 -
2ских подразделений в недостаточно четкой, неточной форме. 0 Во мно-
гих случаях руководство не может или не способно правильно выра-
зить суть своих проблем, 0но знает, что некая проблема существу-
ет, но не может точно сформулировать, какая это проблема. 2Поэтому
2анализ системы обычно начинается с поискового изучения системы
2под руководством ответственного лица, уполномоченного принимать
2решения. ?сследовательская группа должна понимать и четко форму-
2лировать ряд подходящих к данному случаю задач и целей. 0 Опыт по-
казывает, что 2постановка задачи есть непрерывный процесс 0, прони-
зывающий весь ход исследования. Это исследование непрерывно по-
рождает новую информацию, касающуюся ограничений, задач и возмож-
ных альтернативных вариантов. Такая информация должна периодичес-
ки использоваться в целях обновления формулировки и постановки
задачи.
2Важной частью постановки задачи является определение харак-
2теристик системы, подлежащей изучению. Все системы - это подсис-
2темы других более крупных систем. Поэтому мы должны определить
2цели и ограничения, которые нам надлежит учитывать в процессе
2абстрагирования или построения формальной модели. 0 Любая проблема
может быть определена как состояние неудовлетворенной потребнос-
ти. Ситуация становится проблемной, когда действие какой-либо
системы не дает желаемых результатов.
Если желаемые результаты не достигаются, возникает потреб-
ность модифицировать систему или окружающие условия, в которых
она функционирует. Математически мы можем определить проблему
следующим образом:
P 4t 0 = │ D 4t 0-A 4t 0 │ ,
где P 4t 0 - состояние проблемы в момент времени t, D 4t 0 - желаемое
состояние в момент времени t, A 4t 0 - действительное состояние в мо-
мент времени t.
Поэтому первый шаг в определении характеристик системы, под-
лежащей изучению, состоит в проведении анализа потребностей той
среды, для которой предназначается система. Этот анализ начинает-
ся с определения целей и граничных условий (т. е. того, что явля-
ется, а что не является частью системы, подлежащей изучению). Нас
интересуют здесь две функциональные границы, или два интерфейса:
граница, отделяющая нашу проблему от всего остального мира, и
граница между системой и окружающей средой (т. е. что мы считаем
- 6 -
составной частью системы и что составляет среду, в которой эта
система работает). 2Мы можем описать, что происходит в пределах
2самой системы, разными способами. Если бы мы не остановились на
2каком-то наборе элементов и взаимосвязей, которые надлежит изу-
2чить, имея в виду вполне определенную цель, перед нами было бы
2бесконечное число связей и сочетаний.
Очертив цели и задачи исследования и определив границы сис-
темы, мы далее сводим реальную систему к логической блоксхеме или
к статической модели. Мы хотим построить такую модель реальной
системы, которая, с одной стороны, не будет столь упрощена, что
станет тривиальной, а с другой - не будет столь детализирована,
что станет громоздкой в обращении и чрезмерно дорогой. Опасность,
которая подстерегает нас при построении логической блок-схемы ре-
ально действующей системы, заключается в том, что модель имеет
тенденцию обрастать деталями и элементами, которые порой ничего
не вносят в понимание данной задачи.
Поэтому почти всегда наблюдается тенденция имитировать избы-
точное число деталей. Во избежание такого положения следует стро-
ить модель, ориентированную на решение вопросов, на которые тре-
буется найти ответы, а не имитировать реальную систему во всех
подробностях. 2Закон Парето гласит, что в каждой группе или сово-
2купности существует жизненно важное меньшинство и тривиальное
2большинство. Ничего действительно важного не происходит, пока не
2затронуто жизненно важное меньшинство. 0 Системные аналитики слиш-
ком часто стремились перенести все усугубленные деталями сложнос-
ти реальных ситуаций в модель, надеясь, что ЭВМ решит их пробле-
мы. Такой подход неудовлетворителен не только потому, что возрас-
тают трудности
ны, так как они способствуют более глубокому пониманию проблемы и
поиску лучших способов оценки наших возможных действий.
Наконец, всегда следует помнить о потребителе информации,
которую позволяет получить наша модель. 2Нельзя оправдать разра-
2ботку имитационной модели, если ее в конечном счете нельзя ис-
2пользовать или если она не приносит пользу лицу, принимающему ре-
2шения.
Потребителем результатов может быть лицо, ответственное за
создание системы или за ее функционирование; другими словами,
2всегда должен существовать пользователь модели 0- в противном слу-
чае мы попусту потратим время и силы. Поиски знания ради самого
знания - дело весьма благородное, но мало найдется руководителей,
которые будут в течение продолжительного времени оказывать под-
держку группам ученых, занятых исследованием операций, теорией
управления или системным анализом, если результаты их работы не
смогут найти практического применения.
Приняв во внимание все это, мы можем сформулировать конкрет-
ные критерии, которым должна удовлетворять хорошая модель. Такая
модель должна быть:
- простой и понятной пользователю,
- целенаправленной,
- надежной в смысле гарантии от абсурдных ответов,
- удобной в управлении и обращении, т. е. общение с ней
должно быть легким,
- полной с точки зрения возможностей решения главных задач,
- адаптивной, позволяющей легко переходить к другим модифи-
кациям или обновлять данные,
- допускающей постепенные изменения в том смысле, что, буду-
чи вначале простой, она может во взаимодействии с пользователем
становиться все более сложной.
Необходимость большинства этих критериев совершенно очевид-
на, но они будут рассмотрены более полно в последующих главах,
посвященных вопросам организации и руководства работами по моде-
лированию. Здесь же достаточно сказать следующее: для того чтобы
моделью можно было пользоваться, при ее разработке должны быть
тщательно продуманы и потребности, и психология ее конечного пот-
ребителя. ?митационное моделирование должно быть процессом обуче-
ния - как для создателя модели, так и для ее пользователя. ?
действительно, это может стать самой привлекательной стороной
имитации при применении ее для решения сложных задач.
- 3 -
ПРОЦЕСС ?М?ТАЦ??
?сходя из того что имитация должна применяться для исследо-
вания реальных систем, можно выделить следующие этапы этого про-
цесса:
1. Определение системы - установление границ, ограничений и
измерителей эффективности системы, подлежащей изучению.
2. Формулирование модели - переход от реальной системы к не-
которой логической схеме (абстрагирование).
3. Подготовка данных-отбор данных, необходимых для построе-
ния модели, и представление их в соответствующей форме.
4. Трансляция модели-описание модели на языке, приемлемом
для используемой ЭВМ.
5. Оценка адекватности - повышение до приемлемого уровня
степени уверенности, с которой можно судить относительно коррект-
ности выводов о реальной системе, полученных на основании обраще-
ния к модели.
6. Стратегическое планирование - планирование эксперимента,
который должен дать необходимую информацию.
7. Тактическое планирование - определение способа проведения
каждой серии испытаний, предусмотренных планом эксперимента.
8. Экспериментирование - процесс осуществления имитации с
целью получения желаемых данных и анализа чувствительности.
9. ?нтерпретация - построение выводов по данным, полученным
путем имитации.
10. Реализация - практическое использование модели и резуль-
татов моделирования.
11. Документирование-регистрация хода осуществления проекта
и его результатов, а также документирование процесса создания и
использования модели.
Перечисленные этапы создания и использования модели опреде-
лены в предположении, что задача может быть решена наилучшим об-
разом с помощью имитационного моделирования. Однако, как мы уже
отмечали, это может быть и не самый эффективный способ. Неоднок-
ратно указывалось, что имитация представляет собой крайнее средс-
тво или грубый силовой прием, применяемый для решения задачи. Не-
сомненно, что в том случае, когда задача может быть сведена к
- 4 -
простой модели и решена аналитически, нет никакой нужды в имита-
ции. Следует изыскивать все возможные средства, подходящие для
решения данной конкретной задачи, стремясь при этом к оптимально-
му сочетанию стоимости и желаемых результатов. Прежде чем присту-
пать к оценке возможностей имитации, следует самому убедиться,
что простая аналитическая модель для данного случая не пригодна.
Поскольку необходимо и желательно подобрать для решения за-
дачи соответствующие средства, решение о выборе того или иного
средства или метода должно следовать за формулированием задачи.
Решение об использовании имитации не должно рассматриваться как
окончательное. По мере накопления информации и углубления понима-
ния задачи вопрос о правомерности применения имитации следует
подвергать переоценке. Поскольку для этого часто требуются мощные
ЭВМ и большие выборки данных, издержки, связанные с имитацией,
почти всегда высоки по сравнению с расходами, необходимыми для
решения задачи на небольшой аналитической модели. 2Во всех случаях
2следует сопоставлять возможные затраты средств и времени, потреб-
2ные для имитации, с ценностью информации, которую мы ожидаем по-
2лучить.
Проектирование модели начинается обычно с того, что какойли-
бо сотрудник организации приходит к выводу о возникновении проб-
лемы, которая нуждается в изучении. Для проведения предваритель-
ных исследований выделяется соответствующий работник (обычно из
группы, связанной с данной проблемой). На некотором этапе призна-
ется, что для изучения проблемы могут быть полезны количественные
методы исследования, и тогда на сцене появляется математик. Так
начинается этап определения и постановки задачи.
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ? ? ОПРЕДЕЛЕН?Е Т?ПА МОДЕЛ?
Эйнштейн как-то сказал, что правильная постановка задачи да-
же более важна, чем ее решение. Для того чтобы найти приемлемое
или оптимальное решение задачи, необходимо сначала знать, в чем
она состоит. Как это ни покажется странным, слишком много ученых,
занимающихся проблемами управления, полностью игнорируют очевид-
ные факты. Ежегодно расходуются миллионы долларов, чтобы получить
изящные и хитроумные ответы на некорректно поставленные вопросы.
2В отличие от примеров, приводимых в учебниках, большинство
2практических задач сообщается руководителям научно-исследователь-
- 5 -
2ских подразделений в недостаточно четкой, неточной форме. 0 Во мно-
гих случаях руководство не может или не способно правильно выра-
зить суть своих проблем, 0но знает, что некая проблема существу-
ет, но не может точно сформулировать, какая это проблема. 2Поэтому
2анализ системы обычно начинается с поискового изучения системы
2под руководством ответственного лица, уполномоченного принимать
2решения. ?сследовательская группа должна понимать и четко форму-
2лировать ряд подходящих к данному случаю задач и целей. 0 Опыт по-
казывает, что 2постановка задачи есть непрерывный процесс 0, прони-
зывающий весь ход исследования. Это исследование непрерывно по-
рождает новую информацию, касающуюся ограничений, задач и возмож-
ных альтернативных вариантов. Такая информация должна периодичес-
ки использоваться в целях обновления формулировки и постановки
задачи.
2Важной частью постановки задачи является определение харак-
2теристик системы, подлежащей изучению. Все системы - это подсис-
2темы других более крупных систем. Поэтому мы должны определить
2цели и ограничения, которые нам надлежит учитывать в процессе
2абстрагирования или построения формальной модели. 0 Любая проблема
может быть определена как состояние неудовлетворенной потребнос-
ти. Ситуация становится проблемной, когда действие какой-либо
системы не дает желаемых результатов.
Если желаемые результаты не достигаются, возникает потреб-
ность модифицировать систему или окружающие условия, в которых
она функционирует. Математически мы можем определить проблему
следующим образом:
P 4t 0 = │ D 4t 0-A 4t 0 │ ,
где P 4t 0 - состояние проблемы в момент времени t, D 4t 0 - желаемое
состояние в момент времени t, A 4t 0 - действительное состояние в мо-
мент времени t.
Поэтому первый шаг в определении характеристик системы, под-
лежащей изучению, состоит в проведении анализа потребностей той
среды, для которой предназначается система. Этот анализ начинает-
ся с определения целей и граничных условий (т. е. того, что явля-
ется, а что не является частью системы, подлежащей изучению). Нас
интересуют здесь две функциональные границы, или два интерфейса:
граница, отделяющая нашу проблему от всего остального мира, и
граница между системой и окружающей средой (т. е. что мы считаем
- 6 -
составной частью системы и что составляет среду, в которой эта
система работает). 2Мы можем описать, что происходит в пределах
2самой системы, разными способами. Если бы мы не остановились на
2каком-то наборе элементов и взаимосвязей, которые надлежит изу-
2чить, имея в виду вполне определенную цель, перед нами было бы
2бесконечное число связей и сочетаний.
Очертив цели и задачи исследования и определив границы сис-
темы, мы далее сводим реальную систему к логической блоксхеме или
к статической модели. Мы хотим построить такую модель реальной
системы, которая, с одной стороны, не будет столь упрощена, что
станет тривиальной, а с другой - не будет столь детализирована,
что станет громоздкой в обращении и чрезмерно дорогой. Опасность,
которая подстерегает нас при построении логической блок-схемы ре-
ально действующей системы, заключается в том, что модель имеет
тенденцию обрастать деталями и элементами, которые порой ничего
не вносят в понимание данной задачи.
Поэтому почти всегда наблюдается тенденция имитировать избы-
точное число деталей. Во избежание такого положения следует стро-
ить модель, ориентированную на решение вопросов, на которые тре-
буется найти ответы, а не имитировать реальную систему во всех
подробностях. 2Закон Парето гласит, что в каждой группе или сово-
2купности существует жизненно важное меньшинство и тривиальное
2большинство. Ничего действительно важного не происходит, пока не
2затронуто жизненно важное меньшинство. 0 Системные аналитики слиш-
ком часто стремились перенести все усугубленные деталями сложнос-
ти реальных ситуаций в модель, надеясь, что ЭВМ решит их пробле-
мы. Такой подход неудовлетворителен не только потому, что возрас-
тают трудности
┼ёыш ┬рь эєцэр яюью∙№ ё рърфхьшўхёъющ ЁрсюЄющ (ъєЁёютр , ъюэЄЁюы№эр , фшяыюь, ЁхЇхЁрЄ ш Є.ф.),
юсЁрЄшЄхё№ ъ эр°шь ёяхЎшрышёЄрь. ┴юыхх 90000 ёяхЎшрышёЄют уюЄют√ ┬рь яюьюў№.
┴хёяырЄэ√х ъюЁЁхъЄшЁютъш ш фюЁрсюЄъш. ┴хёяырЄэр юЎхэър ёЄюшьюёЄш ЁрсюЄ√.
═єцэр яюью∙№ т эряшёрэшш ЁрсюЄ√?
╠√ - сшЁцр яЁюЇхёёшюэры№э√ї ртЄюЁют (яЁхяюфртрЄхыхщ ш фюЎхэЄют тєчют). ╧ш°хь ёЄрЄ№ш ╨╚═╓, ┬└╩, Scopus.
╧юьюурхь т яєсышърЎшш. ╧Ёртъш тэюёшь схёяырЄэю.