- •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
Распределительные процессы
Распределительные процессы включают транспортирование и доставку, которые обеспечивают перемещение продукции или людей между различными пунктами в сети распределения. Таким образом, имеем моделирование пространственной динамики процессов.
Характерным отличием транспортирования от доставки является то, что поточные объекты при транспортировании - люди, а не товары. Пример транспортирования – система общественного транспорта. Пример процесса доставки – система сбыта изготовленной продукции и т.д.
При моделировании распределительных процессов необходимо наблюдение таких характеристик, как место назначения, объем доставки или затраты, а также свойства поточных объектов.
При моделировании перемещения целесообразно представлять ресурсы для транспортирования как поточные объекты.
Транспортные системы (ТС) могут характеризоваться количеством мест, объемом передвижения, маршрутом движения. Для синхронизации поточных объектов и ТС целесообразно использовать списки пользователей (блоки link и unlink).
Большинство распределительных процессов носит переходный характер, поэтому продолжительность моделирования д.б. достаточной, чтобы охватить весь цикл процесса. Кроме того, для анализа показателей эффективности прогон моделей необходимо выполнить несколько раз.
Процессы обслуживания клиентов
Эти процессы представляют собой одну из возможных областей применения ИМ, поскольку в типичном процессе обслуживания суммарное время ожидания может достигать 95% от общего времени обработки. Процессами обслуживания клиентов могут быть справочные центры, рестораны, ремонтные мастерские, госпитали, парикмахерские и т.д.
ИМ процессов обслуживания считается сложной задачей, поскольку люди – поточные объекты, но также могут быть ресурсами. Людям присуще сложное, непредвиденное поведение. Например, клиенты, стоя в очереди, могут хитрить, спорить, хамить или вообще уйти. Моделирование подобных ситуаций требует незаурядной гибкости программирования.
В большинстве случаев время обслуживания клиентов и их появление являются случайными величинами. Для их корректного представления необходимо использовать вероятностные распределения. Поскольку поступление в систему носит циклический и случайностный характер, система обслуживания редко находится в устойчивом состоянии. Поэтому правильным является моделировать осуществление операций в такой системе за некоторый период времени и соответствующим образом описывать работу элементов модели.
Процессы управления разработками проектов
Подобные процессы осуществляются одним человеком или группой людей. Примеры: разработка нового продукта, административные мероприятия, такие как подбор и расстановка кадров.
Обычно в анализе подобных процессов задействован программный инструментарий управления проектами (Project Expert). Тем не менее, оценки времени полного цикла процесса и требований к ресурсам, которые получают в результате анализа, выполненного по методике ИМ, являются более точными, поскольку временные параметры выполнения проекта очень нестабильны, а общее использование ресурсов приводит к появлению большого количества взаимосвязей.
Создавая корректную имитационную модель проекта, в первую очередь рассматривают такие элементы, как приоритеты выполнения срочных работ, разделение на смены, простои, ненормированные работы, графики обучения и т.д.
Важным моментом, на который следует обратить внимание при имитационном моделировании работы над проектом, является процедура повторения прогонов модели и получение результатов моделирования.
Поскольку временные параметры неустойчивы, один прогон модели даст только один вариант развития бизнес - процессов. На основании множества повторных прогонов модели можно получить несколько вариантов сценария, которые дадут возможность получить более точные оценки и выделить наиболее уместные интервалы для определения показателей эффективности.