
- •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:
2. Загальна схема і цілі імітаційного моделювання
Особливість застосування методу імітаційного моделювання. Щоб застосувати такий метод для досліджень, створюють імітаційну систему, яка містить у собі імітаційну модель, а також внутрішнє і зовнішнє математичне забезпечення. До ЕОМ вводять потрібні вхідні дані і спостерігають зміни показників, які у процесі моделювання можуть аналізуватися й піддаватися статистичній обробці
Машинна імітація в усьому світі набула значного поширення при дослідженні складних систем завдяки важливим перевагам, що їх дістають користувачі цього методу.
Необхідно зазначити, що метод машинної імітації, попри всі його переваги та універсальність, аж ніяк не завжди прийнятний, оскільки виконання розрахунків на імітаційних моделях потребує значних грошових витрат та витрат часу дослідників та програмістів.
Машинну імітацію як числовий машинний метод розв’язання складних задач доцільно застосовувати за таких умов:
непридатність або відсутність аналітичних методів розв’язання задач;
цілковита впевненість в успішному створенні імітаційної моделі, яка адекватно описує досліджувану систему (процес), зокрема в тому, що вдасться зібрати всю необхідну інформацію про модельовану систему (процес), забезпечивши вірогідну імітацію на ЕОМ реальних ситуацій (будувати імітаційну модель стохастичних процесів, коли не можна дістати опис потрібних характеристик випадкових величин і подій, — марний замір);
можливість використати сам процес побудови імітаційної моделі для попереднього дослідження системи, що моделюється, з метою напрацювання рекомендацій щодо поліпшення умов її функціонування.
Можливі цілі створення імітаційної моделі, призначеної для вивчення проблем організаційного управління, включають: вивчення діючої функціональної системи, аналіз гіпотетичної функціональної системи, проектування досконалішої системи. Проте успішне вирішення названих проблем на імітаційних моделях можливе лише на адекватних моделях. Тому під час дослідження складних економічних систем на імітаційних моделях насамперед слід встановити адекватність моделі реальним об’єктам. У разі неадекватності моделі дослідник ризикує дістати недостовірні результати, а на їх підставі прийти до помилкових висновків. Тому оцінювання адекватності моделі — обов’язковий етап моделювання, який сам по собі може бути великою і складною задачою. Перевірку достовірності моделі називають їїверифікацією (від лат. verus — істинний і ficatio (facio) — роблю). Адекватна (від лат. adaquatus — прирівнюваний) імітаційна модель математично і логічно з певною мірою наближення відображає досліджувану систему. Логічні елементи моделі відповідають операціям, що виконуються у реальній дійсності, а математичний опис визначає функції, що реалізуються в реальній системі. Ймовірнісні оператори адекватної імітаційної моделі відображають випадковий характер подій реальної системи. Ендогенні параметри моделі при відповідних вхідних чинниках мають бути інформативними, тобто давати вірогідні повідомлення про систему. Оцінювання адекватності моделі передбачає оцінювання адекватності принципової структури моделі та оцінювання достовірності її реалізації. Верифікувати імітаційну модель реальної системи дуже складно. Зробити це можна з допомогою або спеціально дібраних конкретних прикладів, які не обов’язково мають містити реальну інформацію, або реальних задач, для яких відомі розв’язки, здобуті іншими способами.