6.3. Типовые задачи имитационного моделирования

110

всегда возможно создать математическую модель социально-экономической системы в узком значении этого слова. При изучении таких систем мы можем определить цели, указать ограничения и предусмотреть, чтобы система подчинялась техническим законам, нормативным правовым ограничениям и т.п. При этом могут быть вскрыты и представлены в той или иной математической форме существенные связи в системе. В отличие от этого решение проблем защиты от загрязнения воздушной среды, предотвращения преступлений, здравоохранения и огромное количество другим проблем связано с неясными и противоречивыми целями, а также выбором альтернатив, диктуемых политическими и социальными факторами.

Можно выделить следующие ситуации, в которых рекомендуется использовать имитационное моделирование при изучении сложных социально-экономических систем:

-экономическая система сформировалась недавно и идет процесс ее познания;

-имитационное моделирование дает более простой способ решения задачи, чем аналитический метод;

-имитационное моделирование оказывается единственным способом исследования сложной системы из-за невозможности наблюдения ее в реальных условиях или из-за того, что проведение экспериментов на реальных объектах связано с возможностями социальных и экономических потерь;

-необходимо исследовать процессы в другом масштабе времени;

-необходимо качественно подготовить специалистов для работы в какой-либо экономической системе;

-следует предсказать неочевидные нежелательные явления в системе. Социально-экономические системы отличаются большой сложностью. Успешное их

функционирование зависит от большого количества разнообразных факторов, среди которых можно выделить:

-социально-политические,

-нормативно-правовые,

-технические, технологические, зоотехнические, агрономические, климатические и

т.п.,

-экологические,

-маркетинговые,

-финансовые.

Набор таких факторов может достигать десятков, сотен и более. Поэтому экспериментировать с реальными экономическими системами часто бывает невозможно, непрактично или неэкономично. Имитационный же эксперимент позволяет проводить исследование функционирования таких систем.

Система имитационного моделирования, обеспечивающая создание моделей для решения перечисленных задач, должна обладать следующими свойствами:

возможностью применения имитационных программ совместно со специальными экономико-математическими моделями и методами, основанными на теории управления;

инструментальными методами проведения структурного анализа сложного экономического процесса;

способностью моделирования материальных, денежных и информационных процессов и потоков в рамках единой модели, в общем модельном времени;

возможностью введения режима постоянного уточнения при получении выходных данных (основных финансовых показателей, временных и пространственных характеристик, параметров рисков и др.) и проведении экстремального эксперимента.

111

6.5. Примеры задач имитационного моделирования

Пример 6.1. Предположим, что некоторая промышленная фирма наряду с резким увеличением числа заказов на свою продукцию отметила заметное ухудшение качества обслуживания своих клиентов в части соблюдения сроков выполнения их заказов. Несоблюдение фирмой своих обязательств перед заказчиками может привести к ощутимым потерям как за счет штрафных санкций, так и за счет оттока клиентов. В рассматриваемой ситуации у фирмы может появиться желание воспользоваться компьютерным имитационным моделированием, с помощью которого можно было бы выяснить, каким образом существующие процедуры определения сроков выполнения принимаемых заказов, календарного планирования производства и оформления заявок на поставки сырья порождают наблюдаемые задержки. ►

Пример 6.2. Руководство крупной клиники разрабатывает новую систему управления запасами лекарственных препаратов. Использование имитационной модели, построенной на основе ретроспективных данных, позволит оценить, каким будет средний уровень средств, необходимых для обеспечения запасов лекарственных препаратов, и как часто будут возникать нехватки различных видов препаратов при реализации новой системы управления. ►

Пример 6.3. Рассмотрим предприятие с мелкосерийным производством, на котором производственные мощности распределены в соответствии с приоритетами, присвоенными выполняемым работам. Может быть построена имитационная модель для нахождения эффективного способа определения системы приоритетов для того, чтобы все работы могли выполняться без больших задержек и при этом коэффициент использования оборудования был бы достаточно высок. ►

Пример 6.4. Биржевой игрок разработал свой порядок приобретения и продажи акций, состоящий в следующем:

1)обладая пакетом акций, необходимо продать его, как только цены на эти акции начинают падать;

2)как только цены на акции начинают возрастать, их необходимо покупать.

Игрок не желает рисковать своими ограниченными средствами в натурном эксперименте и хочет оценить прибыльность своей стратегии с помощью имитационного моделирования. ►

Пример 6.5. Рассмотрим очередь покупателей к контрольному прилавку небольшого магазина подарков (так называемая однолинейная система массового обслуживания). Предположим, что промежутки времени между последовательными появлениями покупателей распределяются равномерно в интервале от 1 до 10 мин (для простоты мы округляем время до ближайшего целого числа минут). Предположим далее, что время, необходимое для обслуживания каждого покупателя, распределяется равномерно в интервале от 1 до 6 мин. Нас интересует среднее время, которое покупатель проводит в данной системе (включая и ожидание, и обслуживание), и процент времени, в течение которого продавец, стоящий на контроле, не загружен работой. Для моделирования системы нам необходимо поставить искусственный эксперимент, отражающий основные условия ситуации. Для этого мы должны придумать способ имитации искусственной последовательности прибытий покупателей и времени, необходимого для обслуживания каждого из них. Один из способов, который мы могли бы применить, состоит в том, чтобы найти десять фишек и один кубик. Вслед за этим мы могли бы пронумеровать фишки с числами 1 по 10, положить их в шляпу и, встряхивая ее, перемешать фишки. Вытягивая фишку из шляпы и считывая выпавшее число, мы могли бы таким путем представить промежутки времени между появлением предыдущего и последующего

112

покупателей. Бросая наш кубик и считывая с его верхней грани число очков, мы могли

промежутки времени между последов ательн ыми при быти ям и по куп ателей и соот вет ств ующ и е им времена обслуживания. Наша задача затем сведется к простой регистрации результатов эксперимента.

Таблица 6.1 показывает, какие, например, результаты можно получить в случае анализа при бытия 20 покупателей.

Очев и дно , для получен и я ст ат исти ческой зн ачимости рез уль т а тов мы до лжны были взять гораздо большую выборку, кроме того мы не учли некоторые важные обстоятельства, такие, например, как начальные условия (это будет обсуждаться позднее). Важ н ы м м о м ен т о м яв ля ет с я и т о , чт о д ля г ен е ри ро в а н и я сл уч ай н ы х ч и с е л м ы п р и м е н и л и д в а п р и с п о с о б л е н и я