- •Вінницький фінансово-економічний університет
- •Імітаційне моделювання конспект лекцій
- •Тема 1 Вступ до курсу "Імітаційне моделювання"
- •1. Історія виникнення та розвиток імітаційного моделювання
- •2. Види моделювання та особливості їх використання
- •3. Основні напрями використання машинної імітації
- •4. Сфери застосування імітаційних моделей
- •5. Програмна реалізація імітаційних моделей
- •6. Приклад імітаційної моделі
- •III. Gpss — програма імітаційної моделі еом
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 2 Сутність, розвиток і застосування імітаційного моделювання
- •1. Сутність та поняття імітаційного моделювання
- •2. Загальна схема і цілі імітаційного моделювання
- •3. Переваги і недоліки методу машинної імітації
- •4. Поняття імітаційного моделювання у вузькому та широкому сенсі
- •5. Імітація еволюційних процесів
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 3 Основні етапи побудови імітаційних моделей
- •1. Види робіт при розробці імітаційної моделі.
- •2. Основні етапи побудови імітаційних моделей. Визначення задачі та її аналіз як етап побудови імітаційних моделей
- •3. Визначення вимог до інформації як етап побудови імітаційних моделей
- •4. Збирання інформації як етап побудови імітаційних моделей
- •5. Висунення гіпотез і прийняття припущень як етап побудови імітаційних моделей. Встановлення основного змісту моделі
- •6. Визначення параметрів, змінних і критеріїв ефективності як етап побудови імітаційних моделей. Описання концептуальної моделі і перевірка її вірогідності
- •7. Створення логічної структурної схеми як заключний етап побудови імітаційної моделі
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 4 Імітаційна модель керування запасами
- •1. Поняття та сутність оптимального керування запасами
- •2. Основні параметри моделювання задачі керування запасами
- •3. Сутність та характеристика детермінованих моделей керування запасами
- •4. Керування багатопродуктовими запасами
- •5. Концептуальна імітаційна модель керування запасами
- •6. Блок-схема імітаційної моделі керування запасами
- •7. Аналіз результатів машинної реалізації імітаційної моделі
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 5 Поняття про Метод Монте-Карло
- •1. Метод Монте-Карло в імітаційному моделюванні
- •2. Приклад застосування методу Монте-Карло
- •3. Точність оцінки ймовірності за допомогою відносної частоти.
- •4. Рівномірна випадкова послідовність чисел рвп [0,1]
- •5. Властивості рівномірної випадковості послідовності чисел
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 6.Генерування рвп [0,1]
- •1. Поняття про генератори (датчики) випадкових чисел.
- •2. Табличний спосіб одержання рвп [0,1]
- •3. Фізичний спосіб одержання рвп [0,1]
- •4. Програмні способи одержання рвп [0,1]
- •5. Загально статистичні методи перевірки якості псевдовипадкових чисел
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 7 Генерування випадкових подій і випадкових величин під час машинної імітації
- •1. Імітація випадкових подій
- •2. Стандартний метод імітації дискретно розподілених випадкових величин
- •3. Спеціальні методи імітації деяких дискретних розподілів
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 8. Генерування неперервних випадкових величин
- •1. Суть проблеми імітації неперервних розподілів
- •2. Стандартний метод імітації неперервних випадкових величин
- •3. Метод добору (відбракування) неперервних випадкових величин
- •4. Наближене формування розподілів неперервних випадкових величин
- •5. Генерування нормально розподілених випадкових величин
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 9 Планування імітаційних експериментів
- •1. Загальна характеристика планування імітаційних експериментів
- •2. Апроксимуючий поліном функції відгуку
- •3. Дворівнева система вимірювання факторів
- •4. Повні факторні плани та їхні властивості
- •5. Дробові факторні плани і умови доцільності їх застосування
- •6. Засоби планування експерименту системи statgraphics Планування експерименту (Experimental Design)
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 10 Одержання апроксимуючих поліномів
- •2. Апроксимуючий поліном другого плану
- •1. Одержання коефіцієнтів лінійної регресії
- •2. Апроксимуючий поліном другого плану
- •3. Побудова композиційних планів
- •4. Ортогональний центральний композиційний експеримент
- •5. Рототабельний композиційний експеримент
- •Питання до самоконтролю:
- •Тема 11 Узагальнення та статистична перевірка результатів імітаційних експериментів
- •1. Перевірка результатів імітаційних експериментів за допомогою властивості однорідності дисперсій
- •2. Перевірка значущості коефіцієнтів регресії
- •3. Перевірка адекватності моделі
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 12 Планування імітаційних експериментів у процесі дослідження та оптимізації систем
- •1. Планування імітаційних експериментів у процесі дослідження систем
- •2. Планування імітаційних експериментів у процесі оптимізації систем
- •Питання для самоконтролю
- •Список рекомендованої літератури
- •Навчальне видання:
4. Сфери застосування імітаційних моделей
Діапазон застосування імітації на ЕОМ надзвичайно широкий — від конкретних форм діяльності підприємств до імітації економіки країни в цілому.
Серед головних напрямів використання імітаційного моделювання необхідно виділити такі:
1) прогнозування розвитку національних економік;
2) створення важливих народногосподарських проектів;
3) розробка і впровадження інформаційних систем різного призначення;
4) створення системи оборони країни і планування військових операцій;
5) охорона навколишнього середовища;
6) навчання та підготовка кадрів.
Машинна імітація активно впроваджується у сферу розв’язання різноманітних завдань організації і управління виробництвом, інтенсивна експлуатація імітаційних методів у всіх галузях інженерно-економічної діяльності, широке залучення ідей і методів машинного моделювання до підготовки наукових і виробничих кадрів — важливі народногосподарські завдання, успішне виконання яких багато в чому визначить ефективність суспільного виробництва в цілому.
Також важливу роль машинна імітація відіграє при розв’язанні проблем комп’ютеризації інформаційних процесів на підприємствах і в установах та при створенні інформаційних систем економіко-організаційного управління.
5. Програмна реалізація імітаційних моделей
Програму для ЕОМ можна розробити двома способами:
1) звичайними засобами програмування із застосуванням проблемно-орієнтованих (фортран, паскаль, кобол і т. ін.) або машинно-орієнтованих мов (мови Асемблеру, СІ);
2) з допомогою спеціалізованих мов моделювання.
Перший спосіб використовується, коли імітаційна модель не дуже складна, застосовується нечасто і програмується спеціалістами, котрі не мають значного досвіду роботи з імітаційними моделями. Проте при цьому програмістові доводиться заново складати підпрограми стандартних процедур, використовуваних у всіх імітаційних моделях (генерування випадкових змінних, статистична обробка даних, розміщення інформації всередині машинної пам’яті, складання основної програми, яка забезпечує правильну черговість подій та просування імітаційного процесу по осі часу).
Отже, застосування універсальних мов програмування має і переваги (мінімум обмежень на вхідний формат, значна поширеність), і недоліки (чималі витрати часу на програмування та налагодження програм). Створювати програмне забезпечення імітаційного моделювання допомагають спеціалізовані машинні мови. При їх використанні достатньо лише задати функцію розподілу ймовірностей. Тоді автоматично генеруються випадкові події за даним законом розподілу. Деякі зі спеціалізованих програм забезпечують збір статистичних даних за тими чи іншими досліджуваними характеристиками імітаційної системи і видачу результатів машинного моделювання в наперед заданій формі. За допомогою таких програм упорядковують події та реєструють у часі кожний перехід системи з одного стану до іншого.
Зауважимо, що при машинному моделюванні спеціалізовані мови порівняно з універсальними мають такі переваги:
менші витрати на програмування;
ефективніші методи виявлення помилок;
стислість і точність вираження понять, котрі характеризують імітаційні процеси;
можливість заздалегідь створювати для користувачів стандартні підпрограми, що можуть використовуватися в будь-якій імітаційній моделі;
автоматичне формування певних типів даних;
зручність нагромадження та подання зображення даних;
забезпечення керування та контролю за розподілом машинної пам’яті в ході імітаційного моделювання.
Мови моделювання реалізуються, як правило, з допомогою універсальної провідної програми. Під її керівництвом виконується кожна імітаційна модель. Провідна програма автоматично реалізує типові для імітації службові операції:
переміщує в потрібні моменти системний час;
реєструє плановані події;
організує реалізацію подій, що настають;
динамічно розподіляє пам’ять обчислювальної машини і т.ін.
Спираючись на перелічені можливості провідної програми, користувач мови моделювання може розробляти модель, знаючи таке: системний час рухається автоматично; будь-яка запланована подія відбудеться за відповідних умов; довільна кількість одночасних подій може бути реалізована і т.п. Отже, можна сконцентрувати всю увагу на опису об’єктів системи, не завантажуючи модель допоміжними елементами.
