Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
МБС (4 курс) 8 / 8
Тема 2.1 Основные понятия имитационного моделирования
Раздел 2 Имитационное моделирование
Тема 2.1 Основные понятия имитационного моделирования
Вопросы:
Имитационное моделирование – это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью с достаточной точностью описывающей реальную систему и с ней проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация – это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).
Имитационное моделирование – это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае математическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.
Имитационная модель – логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.
К имитационному моделированию прибегают в случаях, когда:
для аналитического моделирования характерно то, что процессы функционирования элементов системы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, интегральных, дифференциальных, конечно-разностных и т. п.) или логических условий.
Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами. Другими словами цель имитационного моделирования – разработать симулятор (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.
Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны.
Области применения имитационного моделирования:
Применение имитационных моделей дает множество преимуществ по сравнению с выполнением экспериментов над реальной системой и использованием других методов.
Стоимость. Допустим, компания уволила часть сотрудников, что в дальнейшем привело к снижению качества обслуживания и потери части клиентов. Принять обоснованное решение помогла бы имитационная модель, затраты на применение которой состоят лишь из цены программного обеспечения и стоимости консалтинговых услуг.
Время. В реальности оценить эффективность, например, новой сети распространения продукции или измененной структуры склада можно лишь через месяцы или даже годы. Имитационная модель позволяет определить оптимальность таких изменений за считанные минуты, необходимые для проведения эксперимента.
Повторяемость. Современная жизнь требует от организаций быстрой реакции на изменение ситуации на рынке. Например, прогноз объемов спроса продукции должен быть составлен в срок, и его изменения критичны. С помощью имитационной модели можно провести неограниченное количество экспериментов с разными параметрами, чтобы определить наилучший вариант.
Точность. Традиционные расчетные математические методы требуют применения высокой степени абстракции и не учитывают важные детали. Имитационное моделирование позволяет описать структуру системы и её процессы в естественном виде, не прибегая к использованию формул и строгих математических зависимостей.
Наглядность. Имитационная модель обладает возможностями визуализации процесса работы системы во времени, схематичного задания её структуры и выдачи результатов в графическом виде. Это позволяет наглядно представить полученное решение и донести заложенные в него идеи до клиента и коллег.
Универсальность. Имитационное моделирование позволяет решать задачи из любых областей: производства, логистики, финансов, здравоохранения и многих других. В каждом случае модель имитирует, воспроизводит, реальную жизнь и позволяет проводить широкий набор экспериментов без влияния на реальные объекты.
Однако имитационное моделирование наряду с достоинствами имеет и недостатки:
И, тем не менее, имитационное моделирование является одним из наиболее широко используемых методов при решении задач синтеза и анализа сложных процессов и систем.
Устройство (средство) – элемент имитационной модели, который позволяет провести имитацию процесса обслуживания.
Устройствам задаются приоритеты:
Заявка – инициирует начало какого-либо процесса в системе. Заявка характеризуется внутренней структурой: одиночная/групповая(группа однотипных заявок). Генератор заявок – описывает законы поступления заявок в систему:
Задачи – представляют собой любую активность – элемент процесса
Очередь – элемент модели, который отображает пассивность и производит статистическое накопление результатов. Очередь включает заявки, которые по каким либо причинам не могут быть обслужены. Очереди ставятся перед каждым устройством, на входе системы, на выходе либо в точках, которые являются потенциальными «узкими» местами в системе, либо в этой точке необходимо провести дополнительное накопление результата.
Процесс – логически связанная некоторой функцией последовательность действий (активностей).
Процесс – это то, для чего описывается модель.
Различают два вида процессов:
Для описания процесса необходимо знать:
События – связаны с изменением состояния системы и ее объектов. События обеспечивают прерывистость процесса. Процесс представляется из набора активностей и пассивностей. Начало каждой активности связано с возникновением события в системе.
Системное время. Механизмы учета системного времени:
Управляющая программа (монитор) просматривает список будущих событий, извлекает событие, которое находится в вершине, и производит:
Источники появления случайных факторов могут быть:
Для моделирования случайных факторов необходимо знать закон, по которому изменяются случайные факторы. Данный закон обычно задается при помощи соответствующих функций распределения (теоретических либо эмпирических). При этом необходимо использовать генераторы псевдослучайных чисел для имитации случайности тех или иных событий.