Hariduskonsortsium
KESK-VENEMAA ÜLIKOOL
NOU VPO Tula juhtimis- ja äriinstituut
Infotehnoloogia osakond
MAJANDUSPROTSESSIDE SIMULATION MODELLEERIMINE
Loengukonspekt üliõpilastele
eriala 080801 – “Rakendatud informaatika majanduses”
IT-osakonna professor Anatoli Aleksandrovitš Iljin
LOENG 1. LÜHIEKSKURSIOON SISSE
SÜSTEEMI ANALÜÜS.
1 ARVUTI MÕISTE
SIMULATSIOONID 5
1.1 Keeruliste süsteemide omadused. Kompleksne süsteem kui modelleerimise objekt. Rakendussüsteemide analüüs – komplekssüsteemide uurimise metoodika 5
1.2 Mudeli määratlus. Modelleerimise peamiste tüüpide üldine klassifikatsioon. Arvuti modelleerimine. Simulatsioonimeetod 7
1.3 Protseduuriline ja tehnoloogiline skeem keerukate süsteemide mudelite koostamiseks ja uurimiseks. Modelleerimise põhikontseptsioonid 9
1.4 Statistilise modelleerimise meetod arvutis (Monte Carlo meetod) 12
1.5 Järeldused. Erinevate klasside mudelite eripärad 13
LOENG 2. MEETODI OLEMUS
SIMULATSIOON
SIMULATSIOONID 15
2.1 Simulatsiooni modelleerimise meetod ja selle omadused. Simuleeritud süsteemi staatiline ja dünaamiline esitus 15
2.2 Mudelaja mõiste. Mudeli aja edendamise mehhanism. Diskreetsed ja pidevad simulatsioonimudelid 17
2.3 Modelleerimisalgoritm. Simulatsioonimudel 18
2.4 Simulatsioonieksperimendi strateegilise ja taktikalise planeerimise probleemid. Suunatud arvutuslik eksperiment simulatsioonimudelil 18
2.5 Simulatsiooni modelleerimise üldine tehnoloogiline skeem 21
2.6 Simulatsiooni modelleerimise võimalused, ulatus 21
LOENG 3. TEHNOLOOGILISED SAMMUD SIMULATSIOONI MUDELITE LOOMISE JA KASUTAMISE KOHTA 23
3.1 Simulatsiooni modelleerimise põhietapid. Üldine tehnoloogiline skeem 23
3.2 Probleemi sõnastamine ja simulatsiooniuuringu eesmärkide määramine 24
3.3 Modelleerimisobjekti kontseptuaalse mudeli väljatöötamine 27
3.4 Simulatsioonimudeli vormistamine 29
3.5 Simulatsioonimudeli programmeerimine 31
3.6 Algandmete kogumine ja analüüs 31
3.7 Simulatsioonimudeli omaduste testimine ja uurimine 32
3.8 Suunatud arvutuskatse simulatsioonimudelil. Simulatsioonitulemuste analüüs ja otsuste tegemine 33
LOENG 4. SIMULATSIOONISÜSTEEMIDE STRUKTUURISEERIMISE JA FORMALISEERIMISE PÕHIMÕISTED 34
4.1 Metodoloogilised lähenemisviisid diskreetsete simulatsioonimudelite koostamiseks 34
4.2 GPSS 35 modelleerimiskeel
4.2.1 40 aastat infotehnoloogia maailmas 35
4.2.3 Järjekorrasüsteemid 36
4.2.4 GPSS – tehingutele orienteeritud modelleerimissüsteem 38
4.2.5 GPSS 38 funktsionaalne struktuur
4.3 Koondmudelid 41
4.3.1 Tükkide kaupa lineaarne seade 41
4.3.2 Liidese skeem. Liitmissüsteem 43
4.3.3 Koondsüsteemide kui komplekssüsteemide mudelite hindamine 45
4.4 Petri võrgud ja nende pikendused 45
4.4.1 Simuleeritud probleemsituatsioonide struktuuride kirjeldus Petri võrkude kujul 45
4.4.2 Petri võrkude formaalne ja graafiline esitus 47
4.4.3 Petri võrkude dünaamika 48
4.4.4 Petri võrkude mitmesugused üldistused ja laiendused 50
4.4.5 Mudeli arendamise tehnoloogia 51
4.5 Süsteemidünaamika mudelid 52
4.5.1 Süsteemidünaamika mudelite üldine struktuur. Struktureerimise põhikontseptsiooni sisu 53
4.5.2 Põhjus-tagajärg diagrammid 59
4.5.3 Mudelsüsteemi vooskeemid 59
LOENG 5. INSTRUMENTAAL
AUTOMAATIKATÖÖRIISTAD
SIMULATSIOONID 67
5.1 Keelte ja modelleerimissüsteemide eesmärk 67
5.2 Keelte klassifikatsioon ja modelleerimissüsteemid, nende peamised omadused 69
5.3 Modelleerimissüsteemide tehnoloogilised võimalused 70
5.4 Süsteemi modelleerimise tehnoloogia arendamine 73
5.5 Modelleerimissüsteemi valimine 76
LOENG 6. SIMULATSIOONI MUDELI OMADUSTE TESTIMINE JA UURIMINE 77
6.1 Integreeritud lähenemisviis simulatsioonimudeli testimiseks 77
6.2 Mudeli adekvaatsuse kontrollimine 79
6.3 Simulatsioonimudeli kontrollimine 81
6.4 Simulatsioonimudeli andmete valideerimine 82
6.5 Simulatsioonitulemuste täpsuse hindamine 83
6.6 Modelleerimistulemuste stabiilsuse hindamine 83
6.7 Simulatsioonimudeli tundlikkusanalüüs 84
6.8 Simulatsioonikatse taktikaline planeerimine 85
LOENG 7. SIMULATSIOONI MUDELIL SUUNATUD ARVUTUSEKSPERIMENTI SEADISTAMISE JA LÄBIVIIMISE TEHNOLOOGIA 89
7.2 Arvutustehnika peamised eesmärgid ja liigid
katsed simulatsioonimodelleerimisel 91
7.3 Planeerimiskatsete teooria alused.
Põhimõisted: struktuursed, funktsionaalsed ja eksperimentaalsed mudelid 93
7.4 Ühefaktoriline katseplaan ja katsetulemuste töötlemise protseduurid 98
7.5 Faktoranalüüs, täielik ja murdosa faktoriaalkatse ning matemaatiline mudel 100
7.6 Arvutuskatses kasutatavate plaanide põhiklassid 108
7.7 Vastuse pinna analüüsi metoodika. Järskude tõusude arvutamise võtted 111
VIITED 119
LOENG 1. LÜHIEKSKURSIOON SISSE
SÜSTEEMI ANALÜÜS.
1 ARVUTI MÕISTE
SIMULATSIOON
1.1 Keeruliste süsteemide omadused. Kompleksne süsteem kui modelleerimise objekt. Rakendussüsteemide analüüs - komplekssüsteemide uurimise metoodika
Praegu pole "süsteemi" mõiste teaduses täielikult määratletud. Teadlased on hakanud uurima komplekssüsteeme (CS).
Paljudes süsteemianalüüsi ja süsteemitehnoloogia alastes kirjandustes on märgitud järgmised põhiprintsiibid: omadusedkeerulised süsteemid:
1 Omadus: terviklikkus ja jagatavus
Kompleksset süsteemi peetakse elementide terviklikuks komplektiks, mida iseloomustab suur hulk omavahel seotud ja interakteeruvaid elemente.
Uurijal on subjektiivne võimalus jagada süsteem alamsüsteemideks, mille toimimiseesmärgid on allutatud kogu süsteemi toimimise üldeesmärgile. (keskendusüsteemid).Keskendu tõlgendatakse kui süsteemi võimet teostada käitumist (käitumise valikut) teatud eesmärgi saavutamiseks ebakindluse ja juhuslike tegurite mõju tingimustes.
Atribuut 2: Ühendused.
Oluliste stabiilsete seoste (seoste) olemasolu elementide ja/või nende omaduste vahel, mis ületab võimsuselt (tugevuselt) nende elementide seoseid (suhteid) antud süsteemi (väliskeskkonda) mittekuuluvate elementidega.
"Seoste" all peame silmas teatud virtuaalset kanalit, mille kaudu toimub aine, energia ja informatsiooni vahetus elementide ja väliskeskkonna vahel.
3 vara: Organisatsioon.
Vara iseloomustab teatud organisatsiooni olemasolu - elementide oluliste seoste moodustumine, ühenduste ja elementide järjestatud jaotus ajas ja ruumis. Kui seosed tekivad, teatud struktuur süsteemid ja muudetakse elementide omadused funktsioonid(tegevused, käitumine). Keeruliste süsteemide uurimisel märgitakse tavaliselt: Süsteemi poolt täidetava ja etteantud toimimiseesmärgi saavutamisele suunatud funktsiooni keerukus;
Juhtkonna kättesaadavus, ulatuslik infovõrk ja intensiivsed infovood;
Interaktsiooni olemasolu väliskeskkonnaga ja toimimine ebakindluse tingimustes ning erineva iseloomuga juhuslike tegurite mõju.
4. omadus: integreerivad omadused.
Integreerivate omaduste (omaduste) olemasolu, s.o. sellised omadused, mis on omased süsteemile tervikuna, kuid ei ole iseloomulikud ühelegi selle elemendile eraldi. Integreerivate omaduste olemasolu näitab, et süsteemi omadused, kuigi need sõltuvad elementide omadustest, ei ole nende poolt täielikult määratud.
SS-i näiteid majandussfääris on palju: organisatsiooniline - tootmissüsteem, ettevõte; sotsiaal-majanduslik süsteem, näiteks piirkond; ja jne.
SS kui modelleeriv objekt, sellel on järgmised iseloomulikud omadused:
SS on tavaliselt ainulaadsed. Selliste objektide olemasolevad analoogid erinevad üksteisest märkimisväärselt. Selle praktiline tagajärg on uute mudelite ehitamise vajadus.
Süsteemi puudutavate teoreetiliste ja faktiteadmiste nõrk struktuur. Kuna uuritavad süsteemid on ainulaadsed, on nende kohta teadmiste kogumine ja süstematiseerimine keeruline. Protsessid ise on vähe uuritud. Keeruliste süsteemide tuvastamisel on suur osa subjektiivsetest ekspertteadmistest süsteemi kohta. SS-id on nõrgalt etteaimatavad või vastupidised, nagu Forrester kirjutas.
Eespool käsitletud SS-i integreerivad omadused määravad ette olulise metodoloogilise järelduse: SS-i ei saa taandada lihtsaks elementide kogumiks; SS-i jagades eraldi osadeks, uurides neid igaüht eraldi, on võimatu teada süsteemi omadusi. tervik. Sellepärast üksikute alamsüsteemide kirjeldus tuleb teha võttes arvesse nende kohta kogu süsteemis tervikuna ja vastupidi,süsteemi kui tervikut uuritakse indiviidi omadustest lähtuvaltallsüsteemidÜks keeruliste süsteemide põhiomadusi on valitud alamsüsteemide koostoime. Arvesse tuleb võtta ühe allsüsteemi mõju teisele ja nende vastasmõju väliskeskkonnaga. Teadlased märgivad suure hulga omavahel ühendatud alamsüsteemide olemasolu, SS-i mitmedimensioonilisust, mis on tingitud alamsüsteemide vaheliste ühenduste suurest arvust, mistõttu on simuleeritud objektide tuvastamine keeruline. Samuti märgime, et süsteemi jagamine alamsüsteemideks sõltub süsteemi loomise eesmärkidest ja uurija vaadetest selle kohta.
Süsteemi moodustavate alamsüsteemide ja elementide heterogeensus. Selle määrab nii looduse mitmekesisus (erineva olemusega alamsüsteemide füüsiline heterogeensus) kui ka matemaatiliste skeemide heterogeensus, kirjeldades erinevate elementide toimimist, samuti samade elementide toimimist erinevatel õppetasemetel.
Süsteemi on vaja uurida dünaamikas, võttes arvesse käitumisaspekte.
tegurite juhuslikkus ja ebakindlus, töötades uuritavas süsteemis. Nende tegurite arvessevõtmine toob kaasa probleemide järsu komplitseerimise ja suurendab uurimistöö keerukust (vajadus saada esinduslik andmestik). Arvesse tuleb võtta paljusid süsteemis toimivaid tegureid.
Mitme kriteerium hinnangud süsteemis toimuvatele protsessidele. Ühemõttelise hinnangu (ühe üldise kriteeriumi valimine) võimatuse tingivad järgmised asjaolud:
paljude allsüsteemide olemasolu, millest igaühel on üldiselt oma eesmärgid ja mida hinnatakse vastavalt oma kohalikele kriteeriumidele;
näitajate paljusus(süstemaatilise, mõnikord vastuolulise lähenemisega sel juhul valitakse kompromissvariant), mis iseloomustab kogu süsteemi tööd;
mitteametlike kriteeriumide olemasolu otsustajate praktilisel kogemusel põhinevate otsuste tegemisel.
Süstemaatilise lähenemisega SS-i uurimisprotsess oniteratiivne iseloom. Originaalmudelit muudetakse keerukamaks, lisades rohkem detaile. Tervikliku SS-mudeli (supermudeli) loomine on aga kasutu, sest seda on sama raske õppida kui süsteemi. Selle tagajärjeks on vajadus kasutada ansambelmudelite (komplekt). süsteemi analüüsimisel. Erinevad mudelid võivad kajastada nii süsteemi toimimise erinevaid aspekte kui ka samade protsesside erinevatel tasanditel uurija refleksiooni.
Keeruliste süsteemide uurimise kaalutletud tunnused määravad vajaduse keerukate süsteemide mudelite konstrueerimiseks ja analüüsimiseks spetsiaalsete meetodite järele. Traditsioonilised analüütilised mudelid on siin abitud, vaja on spetsiaalseid arvutitehnoloogiaid.
SS-uuringute metoodika on süsteemianalüüs. Rakendussüsteemide analüüsi üks olulisemaid tööriistu on arvutimodelleerimine. Simulatsioonmodelleerimine on kõige tõhusam ja mitmekülgsem võimalus arvutimodelleerimiseks keerukate süsteemide uurimise ja juhtimise valdkonnas.
1.2 Mudeli määratlus. Modelleerimise peamiste tüüpide üldine klassifikatsioon. Arvuti modelleerimine. Simulatsiooni meetod
Definitsioon 1.Mudel on süsteemi (objekti, protsessi, probleemi, mõiste) abstraktne kirjeldus mingil kujul, mis erineb nende tegeliku olemasolu vormist.
2. definitsioon.Modelleerimine on üks peamisi tunnetusmeetodeid, on reaalsuse peegeldamise vorm ja seisneb reaalsete objektide, objektide ja nähtuste teatud omaduste selgitamises või reprodutseerimises teiste objektide, protsesside, nähtuste või abstraktse kirjelduse abil. pildi, plaani, kaardi, võrrandite komplekti, algoritmide ja programmide kujul.
Seega on modelleerimisprotsessis alati olemas originaal(objekt) ja mudel, mis taastoodab (modelleerib, kirjeldab, jäljendab) eseme mõningaid tunnuseid.
Modelleerimine põhineb mitmesuguste looduslike ja tehislike süsteemide olemasolul, mis erinevad nii eesmärgi kui ka füüsilise teostuse poolest ja millel on teatud omaduste sarnasus või sarnasus: geomeetriline, struktuurne, funktsionaalne, käitumuslik. See sarnasus võib olla täielik (isomorfism) ja osaline (homomorfism).
Inimtegevuses on modellindus ilmunud juba kaljumaalimise ja iidolite ehitamise ajast, s.o. niipea, kui inimkond hakkas püüdlema ümbritseva reaalsuse mõistmise poole; -ja nüüd sisuliselt leiab teaduse ja tehnika areng oma kõige täpsema väljenduse inimese võime arengus luua objektide ja kontseptsioonide mudeleid.
Kaasaegset SS-i uurides tuli inimkond välja mitmesuguseid mudeliklassid. Infotehnoloogia arengut võib teatud mõttes tõlgendada kui võimalust rakendada infosüsteemides erinevat tüüpi mudeleid erinevatel eesmärkidel: Infosüsteemid, Mustrituvastussüsteemid, Tehisintellekti süsteemid, Otsuste tugisüsteemid. Need süsteemid põhinevad erinevat tüüpi mudelitel: semantilised, loogilised, matemaatilised jne.
Anname kindrali modelleerimise peamiste tüüpide klassifikatsioon: kontseptuaalne modelleerimine- süsteemi kujutamine spetsiaalsete märkide, sümbolite, nendega tehtavate toimingute või loomulike või tehiskeelte abil,
füüsiline modelleerimine- modelleeritud objekt või protsess reprodutseeritakse füüsikaliste nähtuste sarnasusest tuleneva sarnasussuhte alusel;
struktuurne – funktsionaalne mudelid on diagrammid (plokkskeemid), graafikud, diagrammid, tabelid, joonised koos nende kombineerimise ja teisendamise erireeglitega;
matemaatiline (loogilis-matemaatiline) modelleerimine- mudeli konstrueerimine toimub matemaatika ja loogika abil;
simulatsiooni (tarkvara) modelleerimine- milles uuritava süsteemi loogilis-matemaatiline mudel on süsteemi toimimise algoritm, mis on realiseeritud arvutis tarkvaras.
Seda tüüpi modelleerimist saab kasutada iseseisvalt või samaaegselt, mõnes kombinatsioonis (näiteks simulatsioonimodelleerimisel kasutatakse peaaegu kõiki loetletud modelleerimistüüpe või individuaalseid tehnikaid).
Tänapäeval on domineerivaks trendiks igat tüüpi modelleerimise omavaheline läbisaamine, erinevate infotehnoloogiate sümbioos modelleerimise valdkonnas, eriti keeruliste rakenduste ja keerukate modelleerimisprojektide puhul. Näiteks simulatsioonmodelleerimine hõlmab kontseptuaalset modelleerimist (simulatsioonimudeli moodustamise algfaasis) ja loogilis-matemaatilist (sh tehisintellekti meetodid) - nii mudeli üksikute alamsüsteemide kirjeldamise eesmärgil kui ka töötlemise protseduurides. ning arvutusliku eksperimendi ja otsuste tegemise tulemuste analüüsimine. Arvutuskatse läbiviimise ja planeerimise tehnoloogia sobivate matemaatiliste meetoditega võeti simulatsioonis kasutusele alates füüsilisest (täismastaabist) modelleerimisest. Lõpuks kasutatakse struktuur-funktsionaalset modelleerimist nii mitme mudeliga komplekside kihilise kirjelduse loomiseks kui ka erinevate skemaatilise esituse moodustamiseks simulatsioonimudelite loomisel.
Arvutimodelleerimise mõistet tõlgendatakse tänapäeval laiemalt kui traditsioonilist “arvutimodelleerimise” mõistet ja vajab seetõttu täpsustamist.
Arvuti modelleerimine-meetod keeruka süsteemi analüüsi või sünteesi probleemide lahendamiseks, mis põhineb selle arvutimudeli kasutamisel.
Arvuti modelleerimine sisaldab: struktuurne-funktsionaalne,imitatsioon.
Mõistet “arvutimudel” mõistetakse kõige sagedamini järgmiselt: Tavapärane kujutis objektist või mingist objektide (või protsesside) süsteemist, mida kirjeldatakse omavahel ühendatud arvutitabelite, vooskeemide, diagrammide, graafikute, jooniste, animatsioonifragmentide, hüpertekstide jms abil. ning objekti elementide struktuuri ja suhete kuvamine. Nimetame seda tüüpi arvutimudeleid struktuurne ja funktsionaalne; Eraldi programm (programmide komplekt, tarkvarapakett), mis võimaldab arvutuste jada ja nende tulemuste graafilise kuvamise abil reprodutseerida (simuleerida) objekti, objektide süsteemi toimimisprotsesse, sõltudes nende mõjust. erinevad, tavaliselt juhuslikud tegurid objektil. Me nimetame selliseid mudeleid imitatsioon.
Arvutimodelleerimise olemus on olemasoleva mudeli abil kvantitatiivsete ja kvalitatiivsete tulemuste saamine. Analüüsi kvalitatiivsed tulemused paljastavad kompleksse süsteemi senitundmatuid omadusi: selle struktuuri, arengu dünaamikat, stabiilsust, terviklikkust jne. Kvantitatiivsed järeldused on peamiselt olemasoleva süsteemi analüüsi või süsteemi tulevaste väärtuste prognoosi iseloomuga. mõned muutujad. Muide, mitte ainult kvalitatiivsete, vaid ka kvantitatiivsete tulemuste saamise võimalus on oluline erinevus simulatsioonimodelleerimise ja struktuur-funktsionaalse modelleerimise vahel. Arvutimodelleerimise areng on seotud simulatsioonimodelleerimisega. Simulatsioonmodelleerimine oli ajalooliselt esimene võrreldes struktuur-funktsionaalse modelleerimisega; seda ei eksisteerinud kunagi ilma arvutita. Simulatsioonimudelil on mitmeid spetsiifilisi funktsioone.
Arvutimodelleerimise metoodika on süsteemneanalüüs(küberneetika suund, üldine süsteemiteooria). Seetõttu mängivad süsteemianalüütikud selle meetodi valdamisel domineerivat rolli. Võrdleme seda arvutimodelleerimisega (näiteks matemaatilisega). Metoodiline alus on siin enamasti: operatsioonide uurimine, matemaatiliste mudelite teooria, otsustusteooria, mänguteooria ja paljud teised.
Süsteemi analüüsi keskne protseduur on konstrueerimineüldistatud mudel, mis peegeldab kõiki tegelikkuse tegureid ja seoseidsüsteemid. Arvutimodelleerimise objektiks võib olla mis tahes keeruline süsteem, mis tahes objekt või protsess. Eesmärkide kategooriad võivad olla väga erinevad. Arvutimudel peab kajastama kõiki reaalse keeruka süsteemi omadusi, peamisi tegureid ja seoseid, kriteeriume ja piiranguid.
Tänapäeval pakub arvutimodelleerimine metoodiliste lähenemisviiside komplekti ja väljatöötatud tehnoloogilisi vahendeid, mida kasutatakse majanduslike, organisatsiooniliste, sotsiaalsete või tehniliste otsuste ettevalmistamiseks ja tegemiseks.
: Õpik. abiraha / A. ... imitatsioon modelleeriminemajanduslikprotsessid; teadma: põhiosade teooriat imitatsioonmodelleeriminemajanduslikprotsessid: klassifikatsioon imitatsioon mudelid, üldine...
Simulatsioonimodelleerimine on meetod, mis võimaldab luua mudeleid, mis kirjeldavad protsesse nii, nagu need tegelikkuses toimuksid. Sellist mudelit saab aja jooksul “mängida” nii ühe testi kui ka antud komplekti jaoks. Sel juhul määrab tulemused protsesside juhuslikkuse. Nende andmete põhjal saate üsna stabiilse statistika.
Selle teema asjakohasus seisneb selles, et simulatsioonimodelleerimine digitaalarvutitel on üks võimsamaid vahendeid, eriti keeruliste dünaamiliste süsteemide uurimiseks. Nagu iga arvutimodelleerimine, võimaldab see teha arvutuslikke katseid süsteemidega, mida alles projekteeritakse, ja uurida süsteeme, millega ei ole ohutuskaalutlustel või kõrge hinna tõttu soovitatav teha täiemahulisi katseid. Samas on see uurimismeetod oma vormiläheduse tõttu füüsilisele modelleerimisele kättesaadav laiemale kasutajaskonnale.
Simulatsioonmodelleerimine on uurimismeetod, mille puhul uuritav süsteem asendatakse reaalset süsteemi piisava täpsusega kirjeldava mudeliga ja sellega tehakse katseid, et saada selle süsteemi kohta infot.
Selliste katsete läbiviimise eesmärgid võivad olla väga erinevad – alates uuritava süsteemi omaduste ja mustrite tuvastamisest kuni konkreetsete praktiliste probleemide lahendamiseni. Arvutitehnoloogia ja tarkvara arenguga on majanduse simulatsiooni rakenduste hulk oluliselt laienenud. Praegu kasutatakse seda nii ettevõttesisese juhtimise probleemide lahendamiseks kui ka juhtimise modelleerimiseks makromajanduslikul tasandil. Vaatleme simulatsioonimudeli kasutamise peamisi eeliseid finantsanalüüsi probleemide lahendamise protsessis.
Simulatsiooniprotsessis tegeleb teadlane nelja põhielemendiga:
Reaalne süsteem;
Simuleeritud objekti loogilis-matemaatiline mudel;
Simulatsiooni (masina) mudel;
Arvuti, millel simulatsioon läbi viiakse, on suunatud arvutuslik eksperiment.
Simuleeritud protsesside dünaamika kirjeldamiseks simulatsioonis on rakendatud mudeli aja määramise mehhanism. Need mehhanismid on sisse ehitatud mis tahes modelleerimissüsteemi juhtimisprogrammidesse.
Kui süsteemi ühe komponendi käitumist simuleerida arvutis, siis simulatsioonimudelis saaks toimingute sooritamist läbi viia järjestikku, arvutades ümber ajakoordinaadi.
Reaalse süsteemi paralleelsete sündmuste simulatsiooni tagamiseks võetakse kasutusele teatud globaalne muutuja (tagades kõigi süsteemi sündmuste sünkroniseerimise) t0, mida nimetatakse mudeli (või süsteemi) ajaks.
T0 muutmiseks on kaks peamist viisi:
Samm-sammult (kasutatakse fikseeritud vahetusintervalle)
mudeli aeg);
Sündmuspõhine (kasutatakse muutuvaid vahetusintervalle
mudeli aeg, samas kui sammu suurust mõõdetakse intervalliga
kuni järgmise sündmuseni).
Samm-sammulise meetodi puhul liigub aeg edasi väikseima võimaliku konstantse sammupikkusega (t põhimõte). Need algoritmid ei ole nende rakendamiseks arvutiaja kasutamise osas kuigi tõhusad.
Sündmuspõhine meetod (“eriseisundite” põhimõte). Selles muutuvad aja koordinaadid ainult siis, kui süsteemi olek muutub. Sündmuspõhiste meetodite puhul on aja nihke sammu pikkus maksimaalne võimalik. Mudeli aeg muutub praegusest hetkest järgmise sündmuse lähima hetkeni. Sündmuste kaupa meetodi kasutamine on eelistatav, kui sündmuste esinemissagedus on madal, siis kiirendab suur sammupikkus mudeliaja kulgemist.
Paljude finantsanalüüsi probleemide lahendamisel kasutatakse mudeleid, mis sisaldavad juhuslikke muutujaid, mille käitumist ei saa otsustajad kontrollida. Selliseid mudeleid nimetatakse stohhastilisteks. Simulatsiooni kasutamine võimaldab teha järeldusi võimalike tulemuste kohta juhuslike tegurite (muutujate) tõenäosusjaotuste põhjal. Stohhastilist simulatsiooni nimetatakse sageli Monte Carlo meetodiks.
Kõigest eelnevast võib järeldada, et simulatsioon võimaldab arvestada maksimaalse võimaliku arvu keskkonnateguritega, mis toetavad juhtimisotsuste langetamist ning on võimsaim vahend investeerimisriskide analüüsimiseks. Vajadus selle rakendamiseks kodumaises finantspraktikas on tingitud Venemaa turu iseärasustest, mida iseloomustab subjektiivsus, sõltuvus mittemajanduslikest teguritest ja suur ebakindlus.
Simulatsioonitulemusi saab täiendada tõenäosus- ja statistilise analüüsiga ning anda üldiselt juhile võimalikult täielikku teavet võtmetegurite mõju määra kohta oodatavatele tulemustele ja sündmuste arengu võimalikele stsenaariumidele.
BELCOOPSOYUZHARIDUSASUTUS
"VALGEVENE KAUBANDUS JA MAJANDUS
TARBIJAKOOSTÖÖ ÜLIKOOL"
________________________________________________
Info- ja arvutussüsteemide osakond
Majandusprotsesside simulatsioonmodelleerimine
Loengud korrespondentõpilastele
Gomel 2007
Teema 1. Sissejuhatus
1.1. Simulatsioonmodelleerimine kui meetod keeruliste süsteemide uurimiseks
Peamine meetod keerukate süsteemide uurimiseks on modelleerimismeetod. Modelleerimine on viis objekti uurimiseks läbi sarnase ja lihtsama objektiga arvestamise, s.t. tema modellid. Mudel on kujutis reaalsest objektist, mis peegeldab selle põhiomadusi ja asendab objekti uurimise käigus. (See tähendab, et modelleerimisest saame rääkida ainult mudeli kasutamisel originaali mõistmiseks: kui laps mängib auruveduri mudeliga, ei sünni uusi teadmisi auruveduri kohta).
Mudelid võivad olla materiaalsed (füüsilised) ja matemaatilised. Matemaatiliste mudelite hulgas on kahte tüüpi: analüütiline ja simulatsioon (joonis 1).
Mudelid
Füüsiline
Matemaatiline
Analüütiline
Imitatsioon
Joonis 1.Mudelite klassifikatsioon
Analüütilistes mudelites kirjeldatakse kompleksse süsteemi käitumist algebraliste, integraal-, diferentsiaal- ja muude seoste ning loogiliste tingimuste kujul. Analüütilise mudeli lihtsaim näide on seos 
, Kus S- kaugus, v- liikumiskiirus, t
- aeg.
Analüütiline mudel nõuab mitmete lihtsustuste sisseviimist. Sageli osutub selline lihtsustus liiga jämedaks lähenemiseks tegelikkusele ja tulemusi ei saa praktikas rakendada. Näiteks sama valem 
oleks kohaldatav kindlaksmääratud kiirust saavutavale lennukile, kuid ei sobiks kiirteel toimuva tipptunni liikluse kirjeldamiseks. Nendel juhtudel uurija sunnitud kasutada simulatsiooni modelleerimist.
Simulatsioonimudel komplekssüsteem on programm (või algoritm), mis võimaldab simuleerida arvutis süsteemi üksikute elementide käitumist ja nendevahelisi seoseid etteantud simulatsiooniaja jooksul.
Selle programmi täitmise ajal saab teatud muutujate väärtusi tõlgendada kui süsteemi olekut vastaval ajahetkel, st. simulatsiooni vaadeldakse kui süsteemi omaduste jälgimist aja jooksul.
Simulatsiooni modelleerimine seisneb süsteemi uurimises arvuti (arvutus)katsete abil simulatsioonimudelil. See meetod on kõige tõhusam keerukate süsteemide uurimiseks, mille toimimist mõjutavad oluliselt juhuslikud tegurid (stohhastilised süsteemid). Sel juhul saab ühe simulatsioonimudeliga tehtud katse tulemust käsitleda vaid süsteemi tõeliste omaduste hinnanguna. Vajalik on suur hulk katseid ja nende tulemuste statistiline töötlemine. Seetõttu nimetatakse mõnikord simulatsioonimodelleerimist ka statistiliseks modelleerimise meetodiks.
TO teeneid Simulatsiooni modelleerimine võib hõlmata:
1) vabadus mis tahes piirangutest lahendatavate probleemide klassis;
2) nähtavus;
3) oskus uurida süsteemi erinevatel detailsustasemetel;
4) võime kontrollida süsteemi omadusi ajas.
Puudused simulatsiooni modelleerimine:
kõrge hind;
suur arvutiaja tarbimine;
uurimistulemused on analüütiliste mudelitega võrreldes madalama üldistusastmega;
Simulatsioonimudeli adekvaatsuse hindamiseks puuduvad usaldusväärsed meetodid.
"lootusetuse" juhtudel, kui olukorra keerukus ületab analüütiliste meetodite võimalused;
kui uurimisprobleemi ei ole selgelt väljendatud ja modelleerimisobjekti tunnetusprotsess on käimas (mudel toimib nähtuse uurimise vahendina);
kui on vaja kontrollida protsesside kulgu süsteemis, aeglustades või kiirendades nähtusi simulatsiooni käigus;
spetsialistide koolitamisel ja uute seadmete käitamise oskuste omandamisel.
Samuti oli simulatsioonimodelleerimise üks esimesi rakendusvaldkondi varude juhtimine, mis tulenes seda tüüpi tõenäosusprobleemide keerukusest ja nende praktilisest tähtsusest. Tööd, mida siin mainida:
1957 – Robinson – naftasaaduste ladude hierarhilisest süsteemist;
1961 – Berman – reservide ümberjagamisest;
1964 – Jisler – lennubaaside varustamise kohta.
^ 1.2. Simulatsiooni etapid
Simulatsiooni modelleerimise keerukus muudab eriti oluliseks tehnoloogia ja töökorralduse küsimused. USA ekspertide hinnangul on isegi lihtsate mudelite väljatöötamine hinnanguliselt 5-6 inimkuud (30 tuhat dollarit), keerukate aga kaks suurusjärku rohkem.
Tavaliselt läbib modelleerimisprotsess järgmisi etappe:
1) Süsteemi kirjeldus ja kontseptuaalse mudeli väljatöötamine.
2) Andmete ettevalmistamine.
3) Modelleerimisalgoritmi väljatöötamine ja simulatsioonimudeli konstrueerimine.
4) Adekvaatsuse hindamine.
5) Katsete planeerimine.
6) Planeerimisjooksud.
7) Masinakatse.
8) Tulemuste analüüs ja tõlgendamine.
9) Uuritava objekti kohta otsuste tegemine.
10) Dokumentatsioon.
Loetletud etapid võivad ajaliselt kattuda (näiteks dokumentatsiooni tuleks koostada projekti esimestest tööpäevadest alates) ja neid hõlmavad arvukad tagasisideahelad.
^ Süsteemi kirjeldus hõlmab selle piiride selgitamist väliskeskkonnaga, välismõjude tunnuseid, väliste ja sisemiste seoste koostist, tulemusnäitajate valikut ja uurimisprobleemi sõnastamist. Kontseptuaalne mudel on keeruka süsteemi lihtsustatud matemaatiline või algoritmiline kirjeldus.
^ Algandmete koostamine koosneb vaatlusandmete kogumisest ja töötlemisest modelleeritud süsteemist. Töötlemine seisneb tüüpilisel juhul vastavate juhuslike suuruste jaotusfunktsioonide konstrueerimises või jaotuste arvkarakteristikute (keskmine, dispersioon jne) arvutamises. Algandmete ettevalmistamine hõlmab ka teabe kogumist süsteemi koormuse (või prognoositava koormuse) eeldatavate muutuste kohta.
^ Simulatsioonimudeli väljatöötamine koosneb selle kirjutamisest ühes programmeerimiskeeles (üldotstarbeline või spetsialiseeritud), mudelprogrammi tõlkimisest ja silumisest. Peaksite püüdlema programmi plokk- (moodul)kujunduse poole, mis võimaldab iseseisvalt üksikutes moodulites muudatusi teha ja varem loodud mooduleid uuesti kasutada.
^ Adekvaatsuse hindamine mudelit tuleb kontrollida:
süsteemi toimimist mõjutavate peamiste tegurite ja piirangute arvessevõtmise täielikkus;
postuleeritud levitamisseaduste vastavus algandmetega;
modelleerimisprogrammi süntaktiline korrektsus;
simulatsiooni modelleerimise tulemuste ja teadaoleva analüütilise lahenduse vastavus (selle lahenduse olemasolu tingimustes);
tulemuste tähenduslikkust tavatingimustes ja äärmuslikel juhtudel.
^ Planeerimine jookseb eesmärk on saada uuritavate näitajate kohta parimad võimalikud statistilised hinnangud: erapooletu, minimaalse dispersiooniga. Sel juhul on arvutustöö maht tavaliselt piiratud (katsete seadistamise aeg on piiratud). Eraldi läbi jooksma on simulatsioonimudeli programmi ühekordne täitmine, mille puhul simulatsiooniaeg pikeneb monotoonselt.
Väga sageli on modelleerimise eesmärk saada paigal omadused, s.t. mis vastavad tüüpilistele töötingimustele. Seetõttu on oluline ühe sõidu jooksul kiirenduslõigu kestuse ja statsionaarsesse režiimi sisenemise aja määramise küsimus. See punkt määratakse tavaliselt eksperimentaalselt. Ülekiirendamise ajal kogunenud statistikat ei tohiks arvutustes arvesse võtta.
Oluline on õigesti seadistada jooksu peatamise kriteerium (näiteks arvutada simulatsiooniaeg, mis on piisav süsteemi piisavalt täpsete omaduste saamiseks). See etapp hõlmab tulemuste korrelatsiooni vähendamise või kõrvaldamise, tulemuste hajumise vähendamise ja simulatsiooni algtingimuste seadmise küsimusi.
Sammud 7-9 ei vaja täiendavat selgitust.
Dokumentatsioon peaks kaasas käima kogu mudeli väljatöötamise ja katsetamise protsessiga. See hõlbustab modelleerimisprotsessis osalejate suhtlemist ja tagab võimaluse kasutada mudelit tulevikus teistes arendustes.
^
1.3. Simulatsiooni tarkvara
Üks olulisemaid otsuseid, mille simulatsioonimudeli arendaja peab tegema, puudutab tarkvara valikut. Kui tarkvara ei ole paindlik või sellega töötamine on keeruline, võib simulatsioon anda valesid tulemusi või ei pruugi olla üldse teostatav.
Simulatsioonimudelite loomiseks kasutatud tarkvara võib liigitada järgmiselt (vt joonis 2):
^
Simulatsiooni tarkvara
Universaalsed programmeerimiskeeled
^
Simulatsioonikeeled
Probleemile orienteeritud simulatsioonisüsteemid
Joonis 2. Simulatsioonitarkvara klassifikatsioon
Universaalsed modelleerimiskeeled võimaldavad mudelite väljatöötamisel paindlikkust ja suurt jõudlust. Enamik arendajaid teab neid. Mudeli väljatöötamisele ja silumisele kuluv aeg ja raha on aga palju suurem kui spetsiaalsete simulatsioonisüsteemide kasutamisel. Tavaliselt kasutatakse universaalseid keeli ainulaadsete mudelite loomiseks, kui programmi täitmise kiirus (reaalajas toimimine) on oluline, näiteks kaitsesektoris.
^ Simulatsioonisüsteemid Võrreldes universaalsete programmeerimiskeeltega on neil mitmeid eeliseid:
Need pakuvad automaatselt simulatsioonimudelite loomiseks vajalikke funktsioone:
juhuslike arvude generaatorid;
modelliaja propageerimine;
sündmuste nimekirja kirjete lisamine ja eemaldamine;
väljundstatistika kogumine ja tulemustega aruande koostamine
jne.
Simulatsioonisüsteemide põhikonstruktsioonid sobivad rohkem simulatsioonimudelite loomiseks kui üldotstarbeliste programmeerimiskeelte (looduslikud modelleerimiskeskkonnad) kujundused.
Simulatsioonisüsteemid pakuvad paremat mehhanismi simulatsioonivigade tuvastamiseks.
^ Modelleerimiskeeled on oma olemuselt universaalsed, need hõlmavad mudelikoodi kirjutamist. Kuigi mõned keeled võivad olla keskendunud teatud tüüpi probleemide lahendamisele (näiteks QS-i modelleerimine), on lahendatavate probleemide valik üsna lai.
^ Probleemile orienteeritud modelleerimissüsteemid mõeldud konkreetse probleemi lahendamiseks. Nendes ei töötata mudelit välja programmeerimise, vaid graafika, dialoogibokside ja rippmenüüde abil. Neid on lihtsam õppida, kuid need ei paku modelleerimisel piisavat paindlikkust.
Simulatsioonisüsteemide mitmekesisus (nüüdseks on teada üle 500 neist) on tingitud simulatsiooni kasutamisest erinevates ainevaldkondades, keskendumisest erinevat tüüpi süsteemidele (diskreetsed või pidevad) ning erinevat tüüpi arvutite ja simulatsioonimeetodite kasutamisest. .
Teema 2. Simulatsioonimodelleerimise põhimõisted
^
2.1. Näide simuleeritud süsteemist
Vaatleme modelleerimise põhikontseptsioone lihtsa järjekorrasüsteemi näitel ühe teenindava seadme ja ühe järjekorraga. Selliseks teenindusseadmeks võib olla müüja väikepoes, korrapidaja teatrikassas, laohoidja laos või keskprotsessor arvutisüsteemis. Kirjanduses võib teenindusseadet nimetada ka seadmeks või teeninduskanaliks. Kindluse mõttes vaatleme ühe tooliga juuksurit. Serveerimisseadmeks on juuksur. Kliendid tulevad juuksurisse suvalistel kellaaegadel ja ootavad oma järjekorda teenindusele (kui vajadus tekib). Neid serveeritakse põhimõttel "kes ees, see mees". Pärast seda nad lahkuvad. Selle süsteemi struktuur on skemaatiliselt näidatud joonisel 3.
Tulemas
Kui valitakse 1 tund ja skaala on seatud 7200-le, töötab mudel aeglasemalt kui tegelik protsess. Veelgi enam, 1 tund reaalset protsessi simuleeritakse arvutis 2 tundi, s.o. umbes 2 korda aeglasemalt. Suhteline mõõtkava on sel juhul 2:1
(vt ajaskaalat).
Simulatsioonimudel(simulatsioonimudel) on spetsiaalne tarkvarapakett, mis võimaldab simuleerida mis tahes keeruka objekti tegevust. See käivitab arvutis paralleelselt interakteeruvad arvutusprotsessid, mis on oma ajaparameetritelt (aja- ja ruumiskaala täpsusega) uuritavate protsesside analoogid. Uute arvutisüsteemide ja -tehnoloogiate loomisel juhtival positsioonil olevates riikides on arvutiteaduse teaduslik suund orienteeritud just sellele simulatsioonimodelleerimise tõlgendusele ning selle valdkonna magistriprogrammidel on vastav akadeemiline distsipliin.
Simulatsiooni modelleerimine(simulatsioon) on tavaline analoogsimulatsiooni tüüp, mida rakendatakse matemaatiliste tööriistade, spetsiaalsete simuleerivate arvutiprogrammide ja programmeerimistehnoloogiate abil, mis võimaldavad analoogprotsesside kaudu sihipäraselt uurida arvutimälus reaalse keeruka protsessi struktuuri ja funktsioone. simulatsioonirežiimis optimeerige mõningaid selle parameetreid.
Majandusprotsesside simulatsioon (arvuti)modelleerimine - kasutatakse tavaliselt kahel juhul:
1) keeruka äriprotsessi juhtimiseks, kui juhitava majandusüksuse simulatsioonimudelit kasutatakse vahendina info(arvuti)tehnoloogiate baasil loodud adaptiivse juhtimissüsteemi kontuuris;
2) eksperimentide läbiviimisel keerukate majandusobjektide diskreetsete-pidevate mudelitega, et saada ja “vaatleda” nende dünaamikat ohuolukordades, mis on seotud riskidega, mille loomulik modelleerimine on ebasoovitav või võimatu.
Klapp blokeerib tehinguteed - simulatsioonimudeli sõlme tüüp. Seda nimetatakse võtmeks. Kui klappi mõjutab ootesignaal alatesükskõik milline sõlm, klapp sulgub ja tehingud ei saa seda läbida. Rels-signaal teisest sõlmest avab klapi.
Modelleerimisprotsessi kollektiivne juhtimine - simulatsioonimudeliga katse eritüüp, mida kasutatakse ärimängudes ja haridus ja koolitus ettevõtted
Arvuti modelleerimine simulatsiooni modelleerimine.
Maksimaalne kiirendatud ajaskaala - skaala, mis on määratud numbriga “null”. Simulatsiooni aja määrab puhtalt mudeli protsessori täitmise aeg. Suhteline skaala on sel juhul väga väikese väärtusega; seda on peaaegu võimatu kindlaks teha(vt ajaskaalat).
Ajaskaala on arv, mis määrab mudeli käivitamise ajal ühe mudeli ajaühiku simulatsiooni kestuse, teisendatuna sekunditeks, astronoomilise reaalaja sekundites. Suhteline ajaskaala on murdosa, mis näitab, mitu mudeliaja ühikut mahub ühte protsessori ajaühikusse mudeli täitmisel arvutis.
Ressursside haldur (või haldur). - simulatsioonimudeli sõlme tüüp. Selle nimi on haldamine. Juhib manuse tüüpi sõlmede tööd. Mudeli korrektseks tööks piisab ühest sõlmehaldurist: see teenindab kõiki ladusid ilma mudeli loogikat rikkumata. Transporditavate ressursside erinevate ladude statistika eristamiseks võite kasutada mitut halduri sõlmed.
Monte Carlo meetod on statistiliste testide meetod, mis viiakse läbi arvuti ja programmide - pseudojuhuslike väärtuste andurite - abil. Mõnikord kasutatakse selle meetodi nime ekslikult sünonüümina simulatsiooni modelleerimine.
Simulatsioonisüsteem (simulatsioonisüsteem - simulatsioonisüsteem) - simulatsioonimudelite loomiseks loodud spetsiaalne tarkvara, millel on järgmised omadused:
simulatsiooniprogrammide kasutamise võimalus koos spetsiaalsega juhtimisteoorial põhinevad majanduslikud ja matemaatilised mudelid ja meetodid;
instrumentaalsed meetodid keeruka majandusprotsessi struktuurianalüüsi läbiviimiseks;
suutlikkus modelleerida materiaalseid, rahalisi ja infoprotsesse ja vooge ühe mudeli raames, ühise mudeli aja jooksul;
pideva selgitamise režiimi juurutamise võimalus väljundandmete (peamised finantsnäitajad, ajalised ja ruumilised karakteristikud, riskiparameetrid jne) saamisel ja ekstreemse eksperimendi läbiviimisel.
Tavaline seadus- juhuslike suuruste jaotuse seadus, millel on sümmeetriline kuju (Gaussi funktsioon). Majandusprotsesside simulatsioonimudelites kasutatakse seda keeruka mitmeetapilise töö modelleerimiseks.
Üldistatud Erlangi seadus- juhuslike suuruste jaotuse seadus, millel on asümmeetriline vorm. Asub vahepealse positsiooni eksponentsiaalse ja normaalse vahel. Majandusprotsesside simulatsioonimudelites kasutatakse seda komplekssete rakenduste grupivoogude (nõuded, tellimused) modelleerimiseks.
Järjekord (suhteliste prioriteetidega või ilma) - simulatsioonimudeli sõlme tüüp. Seda nimetatakse järjekorraks. Kui prioriteete ei arvestata, siis järjestatakse tehingud järjekorda nende laekumise järjekorras. Kui võtta arvesse prioriteete, siis tehing ei satu mitte järjekorra “sabasse”, vaid selle prioriteetide rühma lõppu. Kui prioriteedirühmad järjestatakse järjekorra "peast" kuni "sabani" prioriteedi vähenemise järjekorras. Kui tehing satub järjekorda ja sellel ei ole oma prioriteedigruppi, siis ilmub kohe selle prioriteediga grupp: see sisaldab ühte äsja saabunud tehingut.
Ruumipõhine prioriteetne järjekord - simulatsioonimudeli sõlme tüüp. Seda nimetatakse dünamiks. Sellisesse järjekorda sattunud tehingud on seotud ruumipunktidega. Järjekorda teenindab spetsiaalne rgos üksus, mis töötab ruumilise liikumise režiimis. Tehingute teenindamise punkt: on vaja külastada kõiki ruumi punkte, millega tehingud on seotud (või kust need tulid). Iga uue tehingu saabumisel, kui see pole järjekorras ainuke, järjestatakse järjekord ümber selliselt, et külastuspunktide kogutee oleks minimaalne (ei tasu eeldada, et see lahendab "reisiva müügimehe probleemi") . Dünamsõlme toimimise vaadeldavat reeglit nimetatakse kirjanduses "esmaabi algoritmiks".
Tasuta struktuurne node – simulatsioonimudeli sõlme tüüp. Nimi on all. Mudeli väga keerulist kihti on vaja lihtsustada - ühel kihil asuv segane vooluahel "lahti siduda" kaheks erinevaks tasemeks (või kihiks).
Proportsionaalselt kiirendatud ajaskaala - sekundites väljendatud arvuga skaala. See arv on väiksem kui valitud mudeli ajaühik. Näiteks kui valite mudeli ajaühikuks 1 tund ja määrate skaalaks arvu 0,1, töötab mudel kiiremini kui tegelik protsess. Veelgi enam, 1 tund reaalset protsessi simuleeritakse arvutis 0,1 s (arvestades vigu), st. umbes 36 000 korda kiiremini. Suhteline mõõtkava on 1:36 000(vt ajaskaalat).
Ruumiline dünaamika- protsessi arengu dünaamika tüüp, mis võimaldab jälgida ressursside ruumilist liikumist ajas. Seda uuritakse majandus- (logistika) protsesside, aga ka transpordisüsteemide simulatsioonimudelites.
Kosmos on mudelobjekt, mis simuleerib geograafilist ruumi (Maa pind), Descartes'i tasapinda (saate sisestada ka teisi). Sõlme, tehinguid ja ressursse saab siduda kosmosepunktidega või liikuda selle sees.
Ühtne seadus- juhuslike suuruste jaotuse seadus, millel on sümmeetriline kuju (ristkülik). Majandusprotsesside simulatsioonimudelites kasutatakse seda mõnikord lihtsa (üheetapilise) töö modelleerimiseks, sõjalistes asjades üksuste reisimiseks kuluva aja, kaevikute kaevamise ja kindlustuste ehitamise aja modelleerimiseks.
Finantsjuht- simulatsioonimudeli sõlme tüüp “pearaamatupidaja”. Seda nimetatakse otseseks. Juhib saatmistüüpi sõlmede tööd. Mudeli korrektseks tööks piisab ühest otsesest sõlmest: see teenindab kõiki kontosid ilma mudeli loogikat rikkumata. Modelleeritud raamatupidamisosakonna erinevate osade statistika eristamiseks võite kasutada mitut otsest sõlme.
Reaalajas- skaala, mis on määratud sekundites väljendatud numbriga. Näiteks kui valite mudeli ajaühikuks 1 tund ja määrate skaalaks arvu 3600, siis käivitatakse mudel reaalse protsessi kiirusel ja mudelis olevate sündmuste vahelised ajavahemikud on võrdsed ajavahemikele simuleeritava objekti reaalsete sündmuste vahel (täpsusega kuni vigade parandusteni algandmete täpsustamisel). Suhteline ajaskaala on sel juhul 1:1 (vt ajaskaalat).
Ressurss on simulatsioonimudeli tüüpiline objekt. Olenemata selle olemusest saab seda modelleerimisprotsessi käigus iseloomustada kolme üldise parameetriga: võimsus, jääk ja puudujääk. Ressursi liigid: materiaalne (põhine, transporditav), informatiivne ja rahaline.
Signaal on erifunktsioon, mida teostab ühes sõlmes paiknev tehing teise sõlme suhtes, et muuta viimase töörežiimi.
Simulatsioonisüsteem - mõnikord kasutatakse selle termini analooginamodelleerimissüsteem(mitte eriti õnnestunud tõlge vene keelde terminist simulatsioonisüsteem).
Transporditavate ressursside ladu- simulatsioonimudeli sõlme tüüp. Seda nimetatakse manustamiseks. Esindab mis tahes arvu salvestamist
sama tüüpi ressursi kvaliteet. Nõutavas koguses ressursiühikuid jaotatakse manustamissõlme saabuvatele tehingutele, kui saldo sellist teenindamist võimaldab. Vastasel juhul tekib järjekord. Tehingud, mis saavad ressursiüksusi, migreeruvad graafikus koos nendega ja tagastavad need vastavalt vajadusele erinevatel viisidel: kas kõik koos, väikeste partiidena või hulgi. Lao korrektse toimimise tagab spetsiaalne üksus - juhataja.
Sündmus on dünaamiline mudelobjekt, mis tähistab asjaolu, et üks tehing väljub sõlmest. Sündmused toimuvad alati teatud ajahetkedel. Neid saab ühendada ka ruumipunktiga. Kahe naabersündmuse vahelised intervallid mudelis on reeglina juhuslikud muutujad. Mudeli arendajal on praktiliselt võimatu sündmusi käsitsi (näiteks programmist) juhtida. Seetõttu antakse sündmuste haldamise funktsioon spetsiaalsele juhtimisprogrammile - koordinaatorile, mis integreeritakse automaatselt mudelisse.
Protsessi struktuurianalüüs- keeruka reaalprotsessi struktuuri formaliseerimine, lagundades selle teatud funktsioone täitvateks ja omavahelisi funktsionaalseid seoseid omavateks alamprotsessideks vastavalt tööeksperdirühma poolt välja töötatud legendile. Tuvastatud alamprotsessid võib omakorda jagada teisteks funktsionaalseteks alamprotsessideks. Üldise modelleeritud protsessi struktuuri saab esitada hierarhilise mitmekihilise struktuuriga graafiku kujul. Selle tulemusena ilmub simulatsioonimudeli formaliseeritud pilt graafilisel kujul.
Struktuuriressursside eraldamise üksus - simulatsioonimudeli sõlme tüüp. Seda nimetatakse üüriks. Loodud simulatsioonimudeli selle osa lihtsustamiseks, mis on seotud lao toimimisega. Laotöö on modelleeritud mudeli eraldi struktuurikihi järgi. Selle kihi kõned nõutavatel sisenditel toimuvad rendisõlme teistest kihtidest ilma neid ühendamata.
Finants- ja majandusmaksete struktuuriüksus - simulatsioonimudeli sõlme tüüp. Sellel on nimi pay. Mõeldud simulatsioonimudeli selle osa lihtsustamiseks, mis on seotud raamatupidamistööga. Raamatupidamisosakonna töö on modelleeritud mudeli eraldi struktuurikihi järgi. Selle kihi kõned nõutavatele sisenditele toimuvad tasulise sõlme teistest kihtidest, ilma neid kihte kombineerimata.
Raamatupidamiskonto- simulatsioonimudeli sõlme tüüp. Seda nimetatakse saatmiseks. Tehing, mis sellisesse sõlme siseneb, on taotlus kanda raha kontolt kontole või raamatupidamiskandele. Kontodega töötamise õigsust reguleerib spetsiaalne
otsene sõlm, mis simuleerib raamatupidamisosakonna tööd. Kui saatmissõlme rahajääk on teisele kontole ülekandmiseks piisav, tehakse ülekanne. Vastasel juhul moodustub saatmissõlme teenindamata tehingute järjekord.
Terminaator on simulatsioonimudelis teatud tüüpi sõlm. Sellel on nimetus termin. Terminaatorisse sisenev tehing hävitatakse. Terminaator registreerib tehingu kestuse.
Tehing on simulatsioonimudeli dünaamiline objekt, mis esindab mõne teenuse ametlikku taotlust. Erinevalt tavalistest päringutest, mida järjekorramudelite analüüsimisel võetakse arvesse, on sellel dünaamiliselt muutuvate eriomaduste ja parameetrite komplekt. Tehingute migratsiooniteed piki mudelgraafikut määrab mudelikomponentide toimimise loogika võrgusõlmedes.
Kolmnurkne seadus- sümmeetrilise kujuga (võrdhaarne kolmnurk) või mittesümmeetrilise kujuga (üldkolmnurk) juhuslike suuruste jaotusseadus. Infoprotsesside simulatsioonimudelites kasutatakse seda mõnikord andmebaasidele juurdepääsu aja modelleerimiseks.
Paljude paralleelsete kanalitega teenindussõlm - simulatsioonimudeli sõlme tüüp. Selle nimi on serv. Teenus võib olla tehingu vabasse kanalisse sisenemise järjekorras või absoluutsete prioriteetide reegli järgi (teenuse katkestusega).
Sõlmed on simulatsioonimudeli objektid, mis esindavad simulatsioonimudeli graafikul tehingute teeninduskeskusi (kuid mitte tingimata järjekorda). Sõlmedes saab tehinguid edasi lükata, teenindada, luua uusi tehingute perekondi ja hävitada muid tehinguid. Igas sõlmes luuakse sõltumatu protsess. Arvutusprotsessid töötavad paralleelselt ja koordineerivad üksteist. Neid teostatakse ühes mudelajas, ühes ruumis ning võetakse arvesse ajalist, ruumilist ja finantsdünaamikat.
Hallatud tehingute generaator (või kordaja) - simulatsioonimudeli sõlme tüüp. Selle nimi on loodud. Võimaldab luua uusi tehingute perekondi.
Kontrollitud protsess (pidev või ruumiline) - simulatsioonimudeli sõlme tüüp. Selle nimi on rgos. See sõlm töötab kolmes üksteist välistavas režiimis:
kontrollitud pideva protsessi modelleerimine (näiteks
reaktoris);
juurdepääs operatiivteabe ressurssidele;
ruumilised liikumised (näiteks helikopter).
Hallatud tehingute lõpetaja - simulatsioonisõlme tüüp
mudelid. Seda nimetatakse kustutamiseks. See hävitab (või neelab) teatud arvu konkreetsesse perekonda kuuluvaid tehinguid. Sellise toimingu nõue sisaldub kustutamissõlme sisendis saadud hävitamise tehingus. See ootab, kuni määratud perekonna tehingud sõlme jõuavad, ja hävitab need. Pärast neeldumist lahkub hävitav tehing sõlmest.
Finantsdünaamika- protsessi arengu dünaamika tüüp, mis võimaldab jälgida ressursside, rahaliste vahendite ja majandusüksuse tegevuse peamiste tulemuste muutumist ajas ning parameetreid mõõdetakse rahaühikutes. Seda uuritakse majandusprotsesside simulatsioonimudelites.
Eksponentsiaalne seadus on juhuslike suuruste jaotuse seadus, millel on selgelt väljendunud asümmeetriline välimus (lagunev eksponentsiaal). Majandusprotsesside simulatsioonimudelites kasutatakse seda arvukate turuklientide ettevõttesse saabuvate tellimuste (taotluste) laekumise intervallide modelleerimiseks. Usaldusväärsuse teoorias kasutatakse seda kahe järjestikuse rikke vahelise ajaintervalli modelleerimiseks. Kommunikatsioonis ja arvutiteaduses - infovoogude modelleerimiseks (Poisson flows).
KIRJANDUS
1. Anfilatov V. S., Emelyanov A. A., Kukushkin A. A. Süsteemianalüüs juhtimises / Toim. A.A. Emelyanova. - M.: Rahandus ja statistika, 2001. - 368 lk.
2. Berlyant A. M. Kartograafia. - M.; Aspect Press, 2001. - 336 lk.
3. Buslenko N. P. Keeruliste süsteemide modelleerimine. - M.: Nauka, 1978.-399 lk.
4. Varfolomejev V.I. Majandussüsteemide elementide algoritmiline modelleerimine. - M.: Rahandus ja statistika, 2000. - 208 lk.
5. Gadzhinsky A. M. Logistika töötuba. - M.: Turundus, 2001.-180 lk.
b. Dijkstra E. Järjestikuste protsesside interaktsioon // Programmeerimiskeel / Toim. F. Genuis. - M.: Mir, 1972. -
lk 9-86.
7. Dubrov A. M., Shitaryan V. S., Troshin L. I.Mitmemõõtmelised statistilised meetodid. - M.: Rahandus ja statistika, 2000. - 352 lk.
^ Emelyanov A. A. Simulatsiooni modelleerimine riskijuhtimises. - Peterburi: Inzhekon, 2000. - 376 lk.
9. Emelyanov A. A., Vlasova E. A. Simulatsioon modelleerimine majandusinfosüsteemides. -M.: Kirjastus MESI, 1998.-108 lk.
10. Emelyanov A. A., Moshkina N. L., Snykov V. P.Äärmiselt kõrge saastusega alade mõõdistustööde ajakavade automatiseeritud koostamine // Pinnasaaste ja lähikeskkonnad. W.T. 7. - Peterburi: Gidrometeoizdat, 1991. - P. 46-57.
11. Kalyanoe G. N. CASE struktuurisüsteemide analüüs (automaatika ja rakendus). - M.: Lori, 1996. - 241 lk.
12. KleinrockL. Sidevõrgud. Stohhastilised vood ja sõnumite viivitused. - M.: Nauka, 1970. - 255 lk.
13. Sztuglinski D, Wingo S, Shepherd J.Microsofti visuaalne programmeerimine S-n- 6.0 professionaalidele. - Peterburi: Peeter, venekeelne väljaanne, 2001. - 864 lk.
14. Kuzin L.T., Plužnikov L.K., Belov B.N.Matemaatilised meetodid majanduses ja tootmiskorralduses. - M.: kirjastus MEPhI, 1968.-220 lk.
15. Nalimov V. D., Chernova I. A. Statistilised meetodid ekstreemsete katsete planeerimiseks. - M.: Nauka, 1965. - 366 lk.
16. Naylor T. Masina simulatsioonikatsed majandussüsteemide mudelitega. - M.: Mir, 1975. - 392 lk.
17. Oykhman E. G., Popov E. V. Ettevõtluse ümberkorraldamine. - M.: Rahandus ja statistika, 1997. - 336 lk.
18. Pritzker A. Sissejuhatus simulatsioonimudelisse ja SLAM-P keelde. - M.: Mir, 1987. - 544 lk.
19. Saati T. Järjekorrateooria elemendid ja selle rakendused. - M.: Sov. raadio, 1970. - 377 lk.
20. Tšeremnõh S.V., Semenov I.O., Ruchkin V.S.Struktuurianalüüs süsteemid: GOER-tehnoloogia.- M.: Rahandus ja statistika, 2001. - 208 lk.
21. Chicherin I. N. Maatüki rendiõiguse maksumus ja suhtlemine investoritega // Majandusinfosüsteemid XXI sajandi lävel. - M.: Kirjastus MESI, 1999. - Lk 229232.
22. Shannon R. E. Süsteemide simulatsioonmodelleerimine: teadus ja kunst. - M: Mir, 1978. - 420 lk.
23. Schreiber T. J. Modelleerimine GPSS-il. - M.: Masinaehitus, 1979. - 592 lk.
EESSÕNA | |
SISSEJUHATUS |
1. peatükk SIMULATSIOONI TEOREETILISED ALUSED
1.3. Juhuslike suuruste jaotusseaduste kasutamine majandusliku simuleerimisel
protsessid | ||
1.4. Ebatraditsioonilised võrgumudelid ja ajutised | ||
aktiivsusintervallide diagrammid |
||
Enesetesti küsimused | ||
KONTSEPTSIOON JA VÕIMALUSED | ||
OBJEKTORIENTEERITUD | ||
MODELLEERIMISSÜSTEEM |
||
Mudeli peamised objektid | ||
2.2. Materiaalsete vahenditega töö modelleerimine | ||
11inforessursside jäljendamine | ||
Rahalised ressursid | ||
Ruumilise dünaamika simulatsioon... | ||
2.6. Ajajuhtimise mudel | ||
Enesetesti küsimused | ||