5.2. Выбор оптимального уровня детализации моделей

При имитационном моделировании разработчику надо определить, какие аспекты реальных сложных систем нужно отразить в имитационной модели, какой уро­вень детализации при этом должен быть достигнут, а также какие аспекты можно пропустить. Как правило, только в редких случаях необходимо точное соответст­вие между всеми элементами системы и модели. Моделирование буквально всех аспектов системы часто не требуется, да оно и не достижимо из-за ограничений, связанных со временем, денежными расходами и возможностями компьютеров.

Пример 5.1. Предприятию, выпускающему корм для собак, консалтинговая компания разработала имитационную модель производственной линии с постоянной продуктив­ностью 1 млн. консервных банок корма в день. В модели каждая консервная банка была представлена как отдельный объект. Прогон этой модели обошелся очень дорого, и она не принесла особой пользы. Через несколько лет модель пере писали, при этом произ­водственный процесс рассматривался как «непрерывный поток». Новая модель дала точные результаты, и ее прогон занял лишь небольшую часть того времени, которое понадобилось для прогона первоначального варианта модели.

Пример 5.2. В 1985 году была создана имитационная модель фабрики длиной 1,5 мили (2,4 км). Стоимость этой модели составила 250 тыс. долларов. Однако она оказалась на­столько детально разработанной, что ни один ее прогон так и не удалось выполнить, так как для этого требовался слишком большой объем компьютерной памяти.

Ниже приведены рекомендации по определению уровня детализации имитаци­онных моделей.

1. Необходимо тщательно определить проблемы, которые будут исследованы при анализе, и рабочие показатели, которые необходимо оценивать. Модели не бывают уни­версально адекватными, они разрабатываются для конкретных целей. Если про­блемы исследования не очерчены, невозможно определить нужный уровень детализации модели. Поскольку некоторые модели могут использоваться для точной оценки одного критерия работы, но совершенно не подходят для дру­гого, очень важно указать искомые критерии оценки работы. Так, простая мо­дель производственной системы может помочь точно прогнозировать ее про­изводительность (то есть, сколько деталей будет изготовляться за один день), но окажется неадекватной при вычислении площади, необходимой для функ­ционирования производства. Наконец, очень важно знать, что именно менеджеру нужно выяснить. Даже очень удачную модель нельзя будет применить, если она разработана для решения не той проблемы. Про­блема обычно формулируется на совещании в присутствии лиц, представляю­щих все ключевые аспекты системы.

2. Необходимо принимать во внимание, что объект, движущийся в имитацион­ной модели, не всегда полностью соответствует объекту системы, который она представляет (см. пример 5.3). Более того, часто нет необходимости детально моделировать каждый компонент системы.

Пример 5.3. Крупная компания по производству продуктов питания создала имитаци­онную модель производственной линии для изготовления крекера. Сначала разработчи­ки попытались представить каждую штуку крекера как отдельный объект, но ресурсы, необходимые при таком подходе для вычислений, сделали его неосуществимым. В ре­зультате компании пришлось в качестве объектов представить коробки с крекером, дви­жущиеся в модели.

3. Чтобы определить уровень детализации модели, надо обратиться к специали­стам по исследуемым вопросам и у тех из них, кто сталкивался с системами, подобными моделируемой, выяснить, какие компоненты предложенной сис­темы имеют наибольшее значение и, следовательно, должны быть тщательно смоделированы. Кроме того, необходимо прибегнуть к анализу чувствитель­ности, чтобы определить, какие факторы системы (например, параметры распределений) оказывают наибольшее влияние на искомые рабо­чие показатели. Если время разработки модели ограничено, особенно важно сосредоточиться на наиболее значимых факторах.

4. Ошибка начинающих разработчиков имитационных моделей нередко состоит в том, что они включают в свои модели слишком много деталей. Поэтому ре­комендуется начинать со «среднего уровня детализации» модели, при необхо­димости такие модели можно впоследствии сделать более детальными. В не­которых случаях для определения адекватности модели ее представляют на рассмотрение специалистам по исследуемым в ней вопросам и менеджерам. Кроме того, постоянно взаимодействуя с упомянутыми лицами, можно под­держивать у них интерес к исследованию системы посредством имитационно­го моделирования.

5. Не надо вводить в модель больше деталей, чем требуется для интересуемых проблем, однако нужно вносить дополнительные условия, чтобы модель была достаточно детальной и считалась правдоподобной. Исходя из валидации мо­дели в нее иногда приходится включать элементы, не являющиеся строго обя­зательными с точки зрения ее правдоподобия .

6. Уровень детализации модели должен согласовываться с видом исходных дан­ных. Так, модель, созданная для проектирования новой производственной сис­темы, будет не столь детально проработана, как модель, применяемая для ре­гулировки существующей системы, поскольку по новой системе может быть мало данных или не быть вообще .

7. Практически все имитационные исследования связанны с ограничениями во времени и в денежных средствах, которые являются главными факторами при определении уровня детализации модели.

8. Если при исследовании системы необходимо учесть множество факторов (ас­пектов), следует воспользоваться «грубой» имитационной моделью или ана­литической моделью, чтобы определить, какие факторы из всего множества будут иметь наибольшее влияние на системные показатели. Затем нужно соз­дать «подробную» имитационную модель, в которой делается ударение на ус­тановленные ранее факторы. Надо также иметь в виду, что существуют коммерческие программные пакеты, предназначенные для проведения анализа с применением аналитической модели к производст­венным системам и сетям связи. Кроме того, определить факторы, важные для моделирования, можно с помощью статистических экспериментальных пла­нов.