Xreferat.com » ╨хЇхЁрЄ√ яю шэЇюЁьрЄшъх ш яЁюуЁрььшЁютрэш■ » ╧Ёшъырфэюх яЁюуЁрььшЁютрэшх
╧Ёшъырфэюх яЁюуЁрььшЁютрэшх
│ Анало- │ Управлен- │ Моделиро- │ Матема- │
│ ческие │ рованные │ говые │ ческие │ вание на │ тические │
│ модели │ модели │ модели │ игры │ ЭВМ │ модели │
└────────┴───────────┴────────┴───────────┴───────────┴──────────┘
Точность Абстрактность
Модели, находящиеся в начале спектра, часто называются 2физи-
2ческими 0 или натурными, потому что они внешне напоминают изучаемую
систему. Для удобства экспериментатора физическая модель может
быть 2масштабирована 0 - подвергнута уменьшению или увеличению,
2Аналоговыми 0 моделями являются модели, в которых свойство ре-
ального объекта представляется некоторым другим свойством анало-
гичного по поведению объекта. Задача иногда решается путем замены
одного свойства другим, после чего полученные результаты надо ис-
толковывать применительно к исходным свойствам объекта. Аналого-
вая ЭВМ, в которой изменение напряжения в электрической схеме оп-
ределенной конфигурации может отображать поток товарок к некото-
рой системе, является превосходным примером аналоговой имитацион-
ной модели.
График представляет собой аналоговую модель другого типа;
здесь расстояние отображает такие характеристики объекта как вре-
мя, срок службы, количество единиц и т. д. График может также по-
казывать соотношение между различными количественными характерис-
тиками и может предсказывать, как будут изменяться некоторые ве-
личины при изменении других величин. Для некоторых относительно
простых случаев график может служить средством решения поставлен-
ной задачи. Часто применяются также аналоговые модели в виде
схем, описывающих взаимосвязи между элементами объекта.
По мере нашего продвижения по спектру моделей мы достигнем
- 3 -
тех из них, где во взаимодействие вступают люди и машинные компо-
ненты. Такое моделирование часто называют 2играми 0 (управленчески-
ми, военными, планировочными). Поскольку процессы принятия реше-
ний управленческим звеном или командным составом армии моделиро-
вать трудно, часто считают целесообразным отказаться от подобной
попытки. В так называемых управленческих (деловых) играх человек
взаимодействует с информацией, поступающей с выхода вычислитель-
ной машины (которая моделирует другие свойства системы), и прини-
мает решения на основе полученной информации. Решения человека
затем снова вводятся и машину в качестве входной информации, ко-
торая используется системой. Продолжая этот процесс дальше, мы
приходим к полностью 2машинному 0 моделированию, которое обычно и
понимается под термином "моделирование". Вычислительная машина
может быть компонентом всех имитационных моделей рассмотренной
части спектра, хотя это и не обязательно.
К 2символическим 0, или математическим, моделям относятся те, в
которых для представления процесса или системы используются сим-
волы, а не физические устройства. Обычным примером представления
систем в этом случае можно считать системы дифференциальных урав-
нений. Поскольку они представляют собой наиболее абстрактные и,
следовательно, наиболее общие модели, математические модели нахо-
дят широкое применение в системных исследованиях. Однако примене-
ние математических моделей таит в себе весьма реальные опасности
и ловушки. Символическая модель является всегда абстрактной идеа-
лизацией задачи, и, если хотят, чтобы эта модель позволяла решить
задачу, необходимы некоторые упрощающие предположения. Поэтому
особое внимание должно быть обращено на то, чтобы модель служила
действительным представлением данной задачи.
При моделировании сложной системы исследователь обычно вы-
нужден использовать совокупность нескольких моделей. Любая систе-
ма или подсистема может быть представлена различными способами,
которые значительно отличаются друг от друга по сложности и дета-
лизации. В большинстве случаев в результате системных исследова-
ний появляются несколько различных моделей одной и той же систе-
мы. Но обычно по мере того, как исследователь глубже анализирует
и лучше понимает проблему, простые модели заменяются все более
- 4 -
сложными.
2Достоинства и недостатки имитационного моделирования
Все имитационные модели представляют собой модели типа так
называемого "черного ящика". Это означает, что они обеспечивают
выдачу выходного сигнала системы, если на ее взаимодействующие
подсистемы поступает входной сигнал. Поэтому для получения необ-
ходимой информации или результатов необходимо осуществлять "про-
гон" имитационных моделей, а не "решать" их. ?митационные модели
не способны формировать свое собственное решение в том виде, в
каком это имеет место в аналитических моделях, а могут лишь слу-
жить в качестве средства для анализа поведения системы в услови-
ях, которые определяются экспериментатором. Следовательно, имита-
ционное моделирование - не теория, а 2методология 0 решения проблем.
Более того, имитационное моделирование является только одним из
нескольких имеющихся в распоряжении системного аналитика важней-
ших методов решения проблем. Поскольку необходимо приспосабливать
средство или метод к решению задачи, а не наоборот, то возникает
естественный вопрос: в каких случаях имитационное моделирование
полезно?
Мы определили имитационное моделирование как экспериментиро-
вание с моделью реальной системы. Необходимость решения задачи
путем экспериментирования становится очевидной, когда возникает
потребность получить о системе специфическую информацию, которую
нельзя найти в известных источниках. Непосредственное эксперимен-
тирование на реальной системе устраняет много затруднений, если
необходимо обеспечить соответствие между моделью и реальными ус-
ловиями; однако недостатки такого экспериментирования иногда
весьма значительны, поскольку:
1. Оно может нарушить установленный порядок работы объекта.
2. Если составной частью системы являются люди, то на ре-
зультаты экспериментов может повлиять так называемый хауторнский
эффект, проявляющийся в том, что люди, чувствуя, что за ними наб-
людают, могут изменить свое поведение.
3. Может оказаться сложным поддержание одних и тех рабочих.
- 5 -
условий при каждом повторении эксперимента или в течение всего
времени проведения серии экспериментов.
4. Для получения одной и той же величины выборки (и, следо-
вательно, статистической значимости результатов экспериментирова-
ния) могут потребоваться чрезмерные затраты времени и средств .
5. При экспериментировании с реальными системами может ока-
заться невозможным исследование множества альтернативных вариан-
тов.
ПР?КЛАДНОЕ ПРОГРАММ?РОВАН?Е В ТЕХН?ЧЕСК?Х С?СТЕМАХ
ЛЕКЦ?Я N 13
?М?ТАЦ?ОННОЕ МОДЕЛ?РОВАН?Е
По этим причинам исследователь должен рассмотреть целесооб-
разность применения имитационного моделирования при наличии любо-
го из следующих условий:
1. Не существует законченной математической постановки дан-
ной задачи, либо еще не разработаны аналитические методы решения
сформулированной математической модели. К этой категории относят-
ся многие модели массового обслуживания, связанные с рассмотрени-
ем очередей.
2. Аналитические методы имеются, но математические процедуры
столь сложны и трудоемки, что имитационное моделирование даст бо-
лее простой способ решения задачи.
3. Аналитические решения существуют, но их реализация невоз-
можна вследствие недостаточной математической подготовки имеюще-
гося персонала. В этом случае следует сопоставить затраты на про-
ектирование, испытания и работу на имитационной модели с затрата-
ми, связанными с приглашением специалистов со стороны.
4. Кроме оценки определенных параметров, желательно осущест-
вить на имитационной модели наблюдение за ходом процесса в тече-
ние определенного периода.
5. ?митационное моделирование может оказаться единственной
возможностью вследствие трудностей постановки экспериментов и
наблюдения явлений в реальных условиях; соответствующим примером
может служить изучение поведения космических кораблей в условиях
межпланетных полетов.
6. Для долговременно действующих систем или процессов может
понадобиться сжатие временной шкалы. ?митационное моделирование
дает возможность полностью контролировать время изучаемого про-
цесса, поскольку явление может быть замедлено или ускоренно по
желанию.
Дополнительным преимуществом имитационного моделирования
можно считать широчайшие возможности его применения в сфере обра-
зования и профессиональной подготовки. Разработка и использование
имитационной модели позволяют экспериментатору видеть и "разыгры-
- 2 -
вать" на модели реальные процессы и ситуации. Это в свою очередь.
должно в значительной мере помочь ему понять и прочувствовать
проблему, что стимулирует процесс поиска нововведений.
Когда руководитель достигает подлинного понимания проблемы и
начинает свободно управлять своей моделью, он обретает способ-
ность видеть содержание своей работы с иных точек зрения. Он за-
хочет проверить на модели множество альтернативных вариантов,
чтобы оценить открывшиеся ему новые возможности По сути дола он
использует модель для повышения своего мастерства управления,
позволяющего ему на новом уровне четко установить все существен-
ные последствия вносимых в систему изменений. Возможно, он мог бы
проделать это и на реальной системе, но вследствие ее сложности
это было бы очень утомительно и сопряжено с ошибками. Вот почему
он обращается к модели как к 2средству оценки 0 своих новых интуи-
тивных предположений и умозаключений.
?дея имитационного моделирования интуитивно привлекательна и
для руководителей, и для исследователей систем благодаря своей
простоте. Поэтому метод имитационного моделирования стремятся
применять для решения каждой задачи, с которой приходится сталки-
ваться. ? хотя людям с высокой математической подготовкой имита-
ционный подход представляется грубым силовым приемом или послед-
ним средством, к которому следует прибегать, факт заключается в
том, что этот метод является распространенным инструментом в ру-
ках ученых.
Несмотря на недостаточное математическое изящество, имитаци-
онное моделирование является одним из наиболее широко распростра-
ненных количественных методов, используемых при решении проблем
управления. Большинство администраторов и исследователей заинте-
ресованы главным образом в решении своих неотложных задач, руко-
водствуясь девизом "цель оправдывает средства!". Но именно .забо-
та о применимости конечных результатов побуждает нас задаться
вопросом: можно ли вообще опираясь на имитационное моделирование,
получить результаты также и наиболее эффективным способом? Ответ
нередко будет отрицательным по следующим причинам:
1. Разработка хорошей имитационной модели часто обходится
дорого и требует много времени, а также наличия высокоодаренных
специалистов, которых а данной фирме может и не оказаться.
- 3 -
2. Может показаться, что имитационная модель отражает реаль-
ное положение вещей, хотя в действительности это не так. Если
этого не учитывать, то некоторые свойственные имитации особеннос-
ти могут привести к
│ ческие │ рованные │ говые │ ческие │ вание на │ тические │
│ модели │ модели │ модели │ игры │ ЭВМ │ модели │
└────────┴───────────┴────────┴───────────┴───────────┴──────────┘
Точность Абстрактность
Модели, находящиеся в начале спектра, часто называются 2физи-
2ческими 0 или натурными, потому что они внешне напоминают изучаемую
систему. Для удобства экспериментатора физическая модель может
быть 2масштабирована 0 - подвергнута уменьшению или увеличению,
2Аналоговыми 0 моделями являются модели, в которых свойство ре-
ального объекта представляется некоторым другим свойством анало-
гичного по поведению объекта. Задача иногда решается путем замены
одного свойства другим, после чего полученные результаты надо ис-
толковывать применительно к исходным свойствам объекта. Аналого-
вая ЭВМ, в которой изменение напряжения в электрической схеме оп-
ределенной конфигурации может отображать поток товарок к некото-
рой системе, является превосходным примером аналоговой имитацион-
ной модели.
График представляет собой аналоговую модель другого типа;
здесь расстояние отображает такие характеристики объекта как вре-
мя, срок службы, количество единиц и т. д. График может также по-
казывать соотношение между различными количественными характерис-
тиками и может предсказывать, как будут изменяться некоторые ве-
личины при изменении других величин. Для некоторых относительно
простых случаев график может служить средством решения поставлен-
ной задачи. Часто применяются также аналоговые модели в виде
схем, описывающих взаимосвязи между элементами объекта.
По мере нашего продвижения по спектру моделей мы достигнем
- 3 -
тех из них, где во взаимодействие вступают люди и машинные компо-
ненты. Такое моделирование часто называют 2играми 0 (управленчески-
ми, военными, планировочными). Поскольку процессы принятия реше-
ний управленческим звеном или командным составом армии моделиро-
вать трудно, часто считают целесообразным отказаться от подобной
попытки. В так называемых управленческих (деловых) играх человек
взаимодействует с информацией, поступающей с выхода вычислитель-
ной машины (которая моделирует другие свойства системы), и прини-
мает решения на основе полученной информации. Решения человека
затем снова вводятся и машину в качестве входной информации, ко-
торая используется системой. Продолжая этот процесс дальше, мы
приходим к полностью 2машинному 0 моделированию, которое обычно и
понимается под термином "моделирование". Вычислительная машина
может быть компонентом всех имитационных моделей рассмотренной
части спектра, хотя это и не обязательно.
К 2символическим 0, или математическим, моделям относятся те, в
которых для представления процесса или системы используются сим-
волы, а не физические устройства. Обычным примером представления
систем в этом случае можно считать системы дифференциальных урав-
нений. Поскольку они представляют собой наиболее абстрактные и,
следовательно, наиболее общие модели, математические модели нахо-
дят широкое применение в системных исследованиях. Однако примене-
ние математических моделей таит в себе весьма реальные опасности
и ловушки. Символическая модель является всегда абстрактной идеа-
лизацией задачи, и, если хотят, чтобы эта модель позволяла решить
задачу, необходимы некоторые упрощающие предположения. Поэтому
особое внимание должно быть обращено на то, чтобы модель служила
действительным представлением данной задачи.
При моделировании сложной системы исследователь обычно вы-
нужден использовать совокупность нескольких моделей. Любая систе-
ма или подсистема может быть представлена различными способами,
которые значительно отличаются друг от друга по сложности и дета-
лизации. В большинстве случаев в результате системных исследова-
ний появляются несколько различных моделей одной и той же систе-
мы. Но обычно по мере того, как исследователь глубже анализирует
и лучше понимает проблему, простые модели заменяются все более
- 4 -
сложными.
2Достоинства и недостатки имитационного моделирования
Все имитационные модели представляют собой модели типа так
называемого "черного ящика". Это означает, что они обеспечивают
выдачу выходного сигнала системы, если на ее взаимодействующие
подсистемы поступает входной сигнал. Поэтому для получения необ-
ходимой информации или результатов необходимо осуществлять "про-
гон" имитационных моделей, а не "решать" их. ?митационные модели
не способны формировать свое собственное решение в том виде, в
каком это имеет место в аналитических моделях, а могут лишь слу-
жить в качестве средства для анализа поведения системы в услови-
ях, которые определяются экспериментатором. Следовательно, имита-
ционное моделирование - не теория, а 2методология 0 решения проблем.
Более того, имитационное моделирование является только одним из
нескольких имеющихся в распоряжении системного аналитика важней-
ших методов решения проблем. Поскольку необходимо приспосабливать
средство или метод к решению задачи, а не наоборот, то возникает
естественный вопрос: в каких случаях имитационное моделирование
полезно?
Мы определили имитационное моделирование как экспериментиро-
вание с моделью реальной системы. Необходимость решения задачи
путем экспериментирования становится очевидной, когда возникает
потребность получить о системе специфическую информацию, которую
нельзя найти в известных источниках. Непосредственное эксперимен-
тирование на реальной системе устраняет много затруднений, если
необходимо обеспечить соответствие между моделью и реальными ус-
ловиями; однако недостатки такого экспериментирования иногда
весьма значительны, поскольку:
1. Оно может нарушить установленный порядок работы объекта.
2. Если составной частью системы являются люди, то на ре-
зультаты экспериментов может повлиять так называемый хауторнский
эффект, проявляющийся в том, что люди, чувствуя, что за ними наб-
людают, могут изменить свое поведение.
3. Может оказаться сложным поддержание одних и тех рабочих.
- 5 -
условий при каждом повторении эксперимента или в течение всего
времени проведения серии экспериментов.
4. Для получения одной и той же величины выборки (и, следо-
вательно, статистической значимости результатов экспериментирова-
ния) могут потребоваться чрезмерные затраты времени и средств .
5. При экспериментировании с реальными системами может ока-
заться невозможным исследование множества альтернативных вариан-
тов.
ПР?КЛАДНОЕ ПРОГРАММ?РОВАН?Е В ТЕХН?ЧЕСК?Х С?СТЕМАХ
ЛЕКЦ?Я N 13
?М?ТАЦ?ОННОЕ МОДЕЛ?РОВАН?Е
По этим причинам исследователь должен рассмотреть целесооб-
разность применения имитационного моделирования при наличии любо-
го из следующих условий:
1. Не существует законченной математической постановки дан-
ной задачи, либо еще не разработаны аналитические методы решения
сформулированной математической модели. К этой категории относят-
ся многие модели массового обслуживания, связанные с рассмотрени-
ем очередей.
2. Аналитические методы имеются, но математические процедуры
столь сложны и трудоемки, что имитационное моделирование даст бо-
лее простой способ решения задачи.
3. Аналитические решения существуют, но их реализация невоз-
можна вследствие недостаточной математической подготовки имеюще-
гося персонала. В этом случае следует сопоставить затраты на про-
ектирование, испытания и работу на имитационной модели с затрата-
ми, связанными с приглашением специалистов со стороны.
4. Кроме оценки определенных параметров, желательно осущест-
вить на имитационной модели наблюдение за ходом процесса в тече-
ние определенного периода.
5. ?митационное моделирование может оказаться единственной
возможностью вследствие трудностей постановки экспериментов и
наблюдения явлений в реальных условиях; соответствующим примером
может служить изучение поведения космических кораблей в условиях
межпланетных полетов.
6. Для долговременно действующих систем или процессов может
понадобиться сжатие временной шкалы. ?митационное моделирование
дает возможность полностью контролировать время изучаемого про-
цесса, поскольку явление может быть замедлено или ускоренно по
желанию.
Дополнительным преимуществом имитационного моделирования
можно считать широчайшие возможности его применения в сфере обра-
зования и профессиональной подготовки. Разработка и использование
имитационной модели позволяют экспериментатору видеть и "разыгры-
- 2 -
вать" на модели реальные процессы и ситуации. Это в свою очередь.
должно в значительной мере помочь ему понять и прочувствовать
проблему, что стимулирует процесс поиска нововведений.
Когда руководитель достигает подлинного понимания проблемы и
начинает свободно управлять своей моделью, он обретает способ-
ность видеть содержание своей работы с иных точек зрения. Он за-
хочет проверить на модели множество альтернативных вариантов,
чтобы оценить открывшиеся ему новые возможности По сути дола он
использует модель для повышения своего мастерства управления,
позволяющего ему на новом уровне четко установить все существен-
ные последствия вносимых в систему изменений. Возможно, он мог бы
проделать это и на реальной системе, но вследствие ее сложности
это было бы очень утомительно и сопряжено с ошибками. Вот почему
он обращается к модели как к 2средству оценки 0 своих новых интуи-
тивных предположений и умозаключений.
?дея имитационного моделирования интуитивно привлекательна и
для руководителей, и для исследователей систем благодаря своей
простоте. Поэтому метод имитационного моделирования стремятся
применять для решения каждой задачи, с которой приходится сталки-
ваться. ? хотя людям с высокой математической подготовкой имита-
ционный подход представляется грубым силовым приемом или послед-
ним средством, к которому следует прибегать, факт заключается в
том, что этот метод является распространенным инструментом в ру-
ках ученых.
Несмотря на недостаточное математическое изящество, имитаци-
онное моделирование является одним из наиболее широко распростра-
ненных количественных методов, используемых при решении проблем
управления. Большинство администраторов и исследователей заинте-
ресованы главным образом в решении своих неотложных задач, руко-
водствуясь девизом "цель оправдывает средства!". Но именно .забо-
та о применимости конечных результатов побуждает нас задаться
вопросом: можно ли вообще опираясь на имитационное моделирование,
получить результаты также и наиболее эффективным способом? Ответ
нередко будет отрицательным по следующим причинам:
1. Разработка хорошей имитационной модели часто обходится
дорого и требует много времени, а также наличия высокоодаренных
специалистов, которых а данной фирме может и не оказаться.
- 3 -
2. Может показаться, что имитационная модель отражает реаль-
ное положение вещей, хотя в действительности это не так. Если
этого не учитывать, то некоторые свойственные имитации особеннос-
ти могут привести к
┼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.