6.6 Имитационное моделирование экономических процессов

Повышение требований к оперативности и точности управления эко-

номическими процессами требует, чтобы принятие решений в меньшей сте-

пени зависело от конкретных операторов и организаторов производства, их

эвристических способностей, поэтому в практике оперативного управления

предприятиями все большее применение находят имитационные системы, ко-

торые позволяют накапливать коллективный опыт отображения в моделях

131

конкретных производственных ситуаций и получать рекомендации для при-

нятия решений по управлению предприятием и технологическими процесса-

ми.

Имитационная система представляет собой систему человек − маши-

на, включающую пользователей, разработчиков, программное и организаци-

онно-алгоритмическое обеспечение, информационный банк, банк моделей,

банк критериев и средства получения, преобразования и передачи информа-

ции о функционировании управляемой системы. Безусловно, вопросы созда-

ния и обоснования общего состава имитационной системы и ее структуры

достаточно объемны. Поэтому мы рассмотрим лишь общие принципы приме-

нения имитационных систем в управлении и общие принципы их разработки

и организации функционирования.

Основная задача имитационной системы в условиях автоматизирован-

ного производства – оперативно отслеживать текущее состояние управляемой

системы, автоматически или в интерактивном режиме генерировать и на-

страивать модели объекта управления и вырабатывать необходимые управ-

ленческие решения, проверять (прогнозировать) возможные результаты этих

решений и рекомендовать пользователю лучшие из них с точки зрения задан-

ных или сгенерированных критериев. Весьма существенной частью имитаци-

онной системы являются используемые в ней модели, степень адекватности

которых непосредственно определяют как надежность вырабатываемых

управленческих решений, так и устойчивость производственного процесса,

для управления которыми используются эти решения.

Имеется много различных подходов к моделированию технологиче-

ских процессов. Однако не до конца решены еще вопросы выбора модели в

соответствии с особенностями моделируемой системы, что, в частности, свя-

зано с неоднозначностью трактовки понятий «модель» и «моделирование».

При создании имитационной модели под моделью следует понимать

созданную или выбранную исследовательскую систему, воспроизводящую

существенные для моделирования характеристики изучаемого объекта и

вследствие этого находящуюся с ним в таком отношении замещения и свой-

ства, что ее исследование служит опосредствованным способом получения

знания об этом объекте и дает информацию о познаваемом объекте и

допускающую

экспериментальную

проверку

модели.

Тогда

под

моделированием нужно понимать не процесс построения модели, как иногда

это принято, а эксперименты с моделью и ее исследование как метод

опосредствованного оперирования с моделирующей системой.

Выбирая классификацию для имитационной системы, важно исходить

из свойств моделируемой системы. В формировании классификации для кон-

кретных условий может помочь табл.6.2

132

Таблица 6.2

Уровень

Признак, определяющий класс

Классы моделей

классифи

кации

1

Учет фактора неопределенности

Детерминированные Случайные

2

Учет фактора времени

Статические Динамические

3

Учет непрерывности

моделируемых процессов

Дискретные Непрерывные

4

Тип связей между

моделируемыми переменными

Линейные Нелинейные

5

Способ первичного

представления модели

Физические Абстрактные

Выбирая на каждом шаге класс моделей, соответствующих характери-

зующим объект признакам, на пятом уровне этой классификационной табли-

цы можно получить конкретные типы моделей [6].

Необходимо также учитывать, что моделирование применяется для

двух целей: исследование и управление. Конечно, такое разделение не явля-

ется строгим, но оно позволяет выявить ряд особенностей моделей одного и

другого класса, что может способствовать более эффективному применению

существующего аппарата моделирования.

Исследовательские модели. Создаются в тот период, когда системы

еще нет, на стадии проектирования. Их цель – с помощью экспериментов и

выбранного метода сформировать образ будущей системы и исследовать его.

Вариантами исследования могут быть оптимизация параметров будущей сис-

темы, подсчет ее характеристик, определение структуры. Для этих моделей

характерны небольшая достоверность исходных данных и часто качествен-

ный характер выходных результатов. Количественные оценки ненадежны.

Проектировщик использует их при проверке своих решений, но окончатель-

ный выбор производится не только на основании результатов исследования

модели. Для построения таких моделей применяются все виды методов со-

временной математики и теории систем. Построение моделей и получение ре-

зультатов занимает много времени.

Модели управления. Условия создания моделей управления (особенно

оперативного) иные. Моделирующая система готова, известны точные значе-

ния ее параметров, зафиксирована структура. Цель моделирования – прогно-

зирование состояния системы при изменении параметров и проверка послед-

ствий принимаемых решений. Число параметров модели может быть очень

велико, а ресурс времени для принятия решений ограничен. Модель должна

очень точно отражать структуру и процессы функционирования моделируе-

мой системы, допущения при описании должны быть минимальными. Часто

результаты работы модели являются единственным основанием для принятия

133

решения. Создание и использование таких моделей практически невозможно

без применения ЭВМ, а организация процесса моделирования в упомянутом

выше смысле, т.е. как процесса оперирования с моделируемой системой, ста-

новится реальной только при использовании в качестве средства отображения

модели языка моделирования.

Собственно этот язык моделирования в основном определяет особен-

ность имитационной модели, где используется символика, принятая в спе-

циализированном языке моделирования (например, DYNAMO). Выбранный

язык может определить не только символику, но и подход к исследованию

системы.

С 1980-х годов начинает все более широко развиваться особый вид

имитационных систем – экспертные системы, которые обеспечивают для ЛПР

более удобные средства формирования и анализа моделей.

На основе вышесказанного можно сформулировать требования к язы-

ку моделирования для создания управляющих модулей. Такой язык должен

иметь мощную алгоритмическую базу, позволяющую эффективно програм-

мировать математические методы планирования и оптимизации, иметь связь с

языками программирования, средства организации диалога. Примерами таких

языков служат PSS, SIMULA, DYNAMO.

Упражнения к главе 6

1. Поясните понятия «риск», «селективный риск».

2. Перечислите ряд важных принципов, используемых при разработке,

анализе и экспертизе инвестиционных проектов.

3. Определите понятие «дерево решений» с помощью метода принятия

сложных решений.

4. Перечислите пять этапов процесса принятия решений с помощью

дерева решений.

5. Определите понятие безусловного денежного эквивалента игры.

6. Определите понятие ожидаемой денежной оценки игр.

7. Приведите простой пример процесса принятия решений с помощью

дерева решений.

8. Приведите дополнительное исследование рынка при принятии ре-

шений с помощью дерева решений.

9. Определите понятие «имитационная система».

10. Определите понятие «имитационная модель».

11. Перечислите признаки, определяющие класс имитационных моделей.

12. Назовите классы моделей имитационной системы.

134

ЛИТЕРАТУРА

1. Системный анализ в управлении: Уч. пособие/ В.С. Анфилатов, А.А.

Емельянов, А.А. Кукушкин / Под ред. А.А. Емельянова. – М.: Финансы и ста-

тистика, 2002. – 356 с.

2. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного

анализа. – СПб.: Издательство СПбГТУ, 1997. – 510 с.

3. Денисов А.А. Введение в информационный анализ систем: Текст

лекций. – Л.: Издательство ЛПИ, 1998. – 52 с.

4. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ:

Учебное пособие. – М.: Высш. школа, 1989. – 367 с.

5. Системное проектирование радиоэлектронных предприятий с гиб-

кой автоматизированной технологией / В.Н. Волкова, А.А. Денисов и др. –

М.: Радио и связь, 1990. – 293 с.

6. Федотов А.В. Моделирование в управлении вузом. – Л.: ЛГУ, 1985. –

106 с.

Министерство образования Российской Федерации

ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СИСТЕМ

УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ (ТУСУР)

Кафедра автоматизированных систем управления (АСУ)

С.Н. Павлов

ТЕОРИЯ СИСТЕМ

И СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ

Учебное пособие

2003

Корректор: Красовская Е.Н.

Павлов С.Н.

Теория систем и системный анализ: Учебное пособие. − Томск: Томский

межвузовский центр дистанционного образования, 2003. − 134 с.

 Павлов С.Н., 2003

 Томский межвузовский центр

дистанционного образования, 2003