- •Лекции по дисциплине «имитационное моделирование» Введение Основные понятия имитационного моделирования
- •Условия существования моделей
- •Типовые задачи, решаемые средствами им при управлении экономическими объектами
- •Основные этапы машинного моделирования систем
- •Правила и способы реализации моделей на эвм
- •Обзор программных систем имитационного моделирования
- •Разработка имитационных моделей в среде gpss
- •Объекты
- •Часы модельного времени
- •Типы операторов
- •Блоки языка gpss
- •Управление продолжительностью процесса моделирования
- •Элементы, отображающие одноканальные обслуживающие устройства
- •Переход транзакта в блок, отличный от последующего
- •Моделирование многоканальных устройств
- •Примеры построения gpss-моделей
- •Переменные
- •Определение функции в gpss
- •Моделирование неравномерных случайных величин
- •Моделирование вероятностных функций распределения в gpss-World
- •Табулирование результатов экспериментов
- •Сча транзакты
- •Математические предпосылки создания имитационной модели Процессы массового обслуживания в экономических системах
- •Системы с одним устройством обслуживания
- •Многоканальные смо
- •Вероятностное моделирование Метод Монте-Карло
- •Способы необходимой сходимости метода Монте-Карло
- •Определение количеств реализаций при моделировании случайных величин
- •Сбор статистических данных для получения оценок характеристик случайных величин
- •Получение и преобразование случайных чисел. Датчики случайных чисел
- •Получение случайных чисел с заданным законом распределения
- •Метод Неймана (разыгрывания случайной величины)
- •Проверка гипотез по категориям типа событие – явление – поведение
- •Риски и прогнозы
- •Распределительные процессы
- •Процессы обслуживания клиентов
- •Процессы управления разработками проектов
- •Имитация информационных ресурсов
- •Денежные ресурсы
- •Перспективные направления моделирования бизнеса
- •Оценка качества имитационной модели
- •Оценка адекватности модели
- •Оценка устойчивости системы
- •Оценка чувствительности имитационной модели
- •Калибровка модели
Лекции по дисциплине «имитационное моделирование» Введение Основные понятия имитационного моделирования
Имитационное моделирование (ИМ) (simulation) – это распространенная разновидность аналогового моделирования, реализуемого с помощью набора математических инструментальных средств, специальных имитирующих компьютерных программ и технологий программирования, позволяющих посредством процессов – аналогов провести целенаправленное исследование структуры и функций реально сложного процесса в памяти компьютера в режиме «имитации», выполнить оптимизацию некоторых его параметров.
Имитационная модель (simulation model) – это специальный программный комплекс, позволяющий имитировать функционирование какого-либо сложного объекта. Он запускает в компьютере параллельные взаимодействующие вычислительные процессы, которые являются по своим временным параметрам (с точностью до масштабов времени и пространства) аналогами исследуемых процессов.
Модель – вспомогательный объект, находящийся в определенном соответствии с исследуемым объектом – оригиналом и более удобный для решения задач конкретного исследования. Отражая отдельные особенности поведения объекта – оригинала, модель имеет некоторые идентичные черты с оригиналом и служит для получения такой информации о нем, которую затруднительно либо невозможно получить при исследовании самого объекта - оригинала.
Метод Монте – Карло – метод статистических испытаний, проводимых с помощью ЭВМ и программ – датчиков псевдослучайных величин. Иногда название этого метода ошибочно считают синонимом имитационного моделирования.
Моделирующая система (simulation system) – специальное программное обеспечение, предназначенное для создания имитационных моделей и обладающая следующими свойствами:
возможность применения имитационных программ совместно со специальными экономико – математическими моделями и методами, основанными на теории управления;
инструментальными методами проведения структурного анализа сложного экономического процесса;
способностью моделирования материальных, денежных и информационных процессов и потоков в рамках единой модели в общем модельном времени;
возможность введения режима постоянного уточнения при получении выходных данных и проведении экстремального эксперимента.
Условия существования моделей
Не существует модели вообще: модель всегда находится в определенном соотношении с изучаемым объектом, явлением, процессом. Нельзя называть моделью экспериментальную установку или математическое выражение, для которого отсутствует адекватная (реальная или потенциальная) физическая реализация.
Условия существования модели:
возможность отображения некоторой объектно – реальной либо потенциально реализуемой ситуации;
наличие определенных правил установления взаимнооднозначного соответствия между моделью и оригиналом;
большая простота и наглядность при отображении с необходимой полнотой и достоверностью той определенной части свойств оригинала (всегда бесконечно многообразного в своих проявлениях), которая существенна именно в данном исследовании и при данной постановке задачи.
Теория подобия – теория, дающая возможность установить наличия подобия или разработать способы его получения.
Подобие обозначает существование определенных масштабных соотношений для параметров сходственных элементов сопоставляемых объектов (модели и оригинала). Простейший вид подобия – геометрическое подобие.