Принятие решений в условиях риска, например, требует ведения диалоговых процедур формирования статистически достоверных результатов и поэтапного сопоставления их с функцией цены риска. Необходимо осуществлять прямое участие эксперта в формировании оптимального множества вариантов решений и в процедурах вариантного синтеза. Таким образом, имитационное

моделирование значительно расширяет возможности и эффективность работы лиц, принимающих решения, предоставляя им удобный инструмент и средства для достижения поставленных целей. Имитационное моделирование реализует итерационный характер разработки модели системы, поэтапный характер детализации моделируемых подсистем, что позволяет постепенно увеличивать полноту оценки принимаемых решений по мере выявления новых проблем и получения новой информации. Имитационная модель не дает оптимального решения подобно классическому решению задач оптимизации (минимизации), но она является удобным для системного аналитика вспомогательным средством для поиска решения определенной проблемы.

Область применения имитационных моделей практически не ограничена, это могут быть задачи: исследования структур сложных систем и их динамики, анализа узких мест, прогнозирования и планирования и т.д. Главным преимуществом имитационного моделирования является то, что эксперт может ответить на вопрос: «Что будет, если … », то есть с помощью эксперимента на модели вырабатывать стратегию развития. В последнее время ведутся работы по разработке систем, способных оказать помощь эксперту при ответе на обратный вопрос «Что надо, чтобы …». Это можно назвать как «целевое моделирование», при котором на вход системы подаются показатели целевого состояния, а также перечень возможных регуляторов с указанием диапазона и шага их изменения. Система в автоматическом или полуавтоматическом режиме находит сочетание значений этих регуляторов для достижения заданного целевого состояния.

62

Преимущества системно-динамического моделирования заключаются в следующем: системно- динамический подход начинается с попытки понять ту систему причин, которая породила проблему и продолжает поддерживать ее. Для этого собираются необходимые данные из различных источников, включая литературу, информированных людей (менеджеров, потребителей, конкурентов, экспертов, в образовании привлекают контрольные группы обучающихся и т.д.) и проводятся специальные количественные исследования. После того как элементарный анализ причин проблемы произведен, формальная модель считается построенной. Первоначально она представляется в виде логических диаграмм, отражающих причинно-следственные связи, которые затем преобразуются в сетевую модель. Затем эта сетевая модель автоматически преобразуется в ее математический аналог – систему уравнений, которая решается численными методами, встроенными в систему моделирования.

Полученное решение представляется в виде графиков и таблиц, которые подвергаются критическому анализу. В результате модель пересматривается (изменяются параметры некоторых узлов сети, добавляются новые узлы, устанавливаются новые или изменяются существовавшие ранее связи и т.д.), затем модель вновь анализируется и так до тех пор, пока она не станет в достаточной мере соответствовать реальной ситуации. После того как модель построена, в ней выделяются управляемые параметры и выбираются такие значения этих параметров, при которых проблема либо снимается, либо перестает быть критически важной, либо переходит в режим поэтапного итерационного разрешения.

В процессе моделирования постепенно углубляется понимание проблемы участвующими в нем людьми. Однако их интуиция о возможных последствиях предлагаемых управленческих решений часто оказывается менее надежной, чем подход, связанный с тщательным построением математической модели.

63

Иногда поведение таких систем оказывается настолько сложным, что его понимание лежит вне возможностей человеческой интуиции. Компьютерное моделирование – одно из наиболее эффективных имеющихся в настоящее время средств для поддержки и уточнения человеческой интуиции. Хотя модель и не является совершенно точным представлением реальности, она может быть использована для принятия более обоснованных решений, чем те, которые мог бы принять человек. Это гибкое средство, которое усиливает возможности человека, использующего ее для более глубокого понимания проблемы.

Таким образом, в сфере современных информационных технологий имитационное моделирование приобретает в мировых научных исследованиях и практической деятельности, включая обучение, весьма весомое значение. С помощью имитационного моделирования эффективно решаются задачи самой широкой проблематики, - в области стратегического планирования, бизнес-моделирования, менеджмента (моделирование различного рода финансовых проектов, управление производством), реинжиниринга, проектирования актуально применение имитационного моделирования в области инвестиционно-технологического проектирования, а также моделирования и прогнозирования социально-экономических и информационно-социальных систем, к которым в первую очередь можно отнести образование.

В качестве метода моделирования многосложных многоступенчатых инвариантных образовательных систем целесообразно выбрать модели системной динамики. Концепция системной динамики позволяет моделировать динамические процессы на высоком уровне агрегирования. В основе нее лежит представление о функционировании динамической системы, как совокупности потоков – накоплений знаний и навыков, формирования признаков подготавливаемого специалиста, описаний изучаемых предметных областей, реализации проектирования продукции, опирающегося на изучение предметных областей, человеческого фактора и т.п.

64

Модели образования и науки в самом общем виде представляют собой модели ресурсного типа (затратные механизмы м стоимость обучения, передаваемые и остаточные знания и навыки, успеваемость, характеристики интенсивности и насыщенности учебного процесса, выходные результаты и продукция обучения и т.п.). Ресурсы этих моделей видоизменяются, устаревают и обновляются, восполняются и иссякают, то тесть во многих случаях отвечают понятию ресурсов модели ресурсного типа, что вообще характерно для социально-экономических моделей. Поэтому состояние обобщенной социально-экономической системы, будь то образование, творчество или наука, в принципе можно описать переменными. Внешние воздействия, например, воздействие изменений на рынках труда на факторы и показатели подготовки специалистов, управленческие решения определяют динамику (темп) моделируемой системы (скорость подачи и изъятия ресурсов).

В блоках принятия решений на основе этой информации выдаются управляющие воздействия на различные виды объектов. Основной целевой задачей является установление баланса использования ресурсов в системе. Модели системной динамики применяются вместе с дифференциальными уравнениями балансового типа, а также в сочетании с принципами и методами логистики, основанными на оптимизации, управлении, интеграции потоков в сложных системах.

Таким образом, при разработке моделей социально-экономических систем аналитик должен учитывать некоторые особенности, о которых было сказано выше. При этом в ряде случаев достаточно не прибегая к поиску оптимальных стратегий развития (иногда это слишком сложно, дорого или невозможно вовсе) оказывается вполне достаточным найти приемлемое решение, отвечающее поставленной цели анализа и моделирования системы развития, некоторого компромиссного варианта, позволяющего учесть цели отдельных подсистем и обеспечить комплексное устойчивое развитие системы в целом.

65

Применение имитационного моделирования

К имитационному моделированию прибегают, когда:

•дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;

•невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;

•необходимо сымитировать поведение системы во времени.

Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной

области для проведения различных экспериментов.

Подходы имитационного моделирования на шкале абстракции

66

Три подхода имитационного моделирования

Агентное моделирование — относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении её отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.

Дискретно-событийное моделирование — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие, как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан Джеффри Гордоном в 1960-х годах.

Системная динамика — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан Джеем Форрестером в 1950 годах.

67

Лекция №4. Пакеты прикладных программ

4.1.Структура и основные компоненты ППП

ПППсоздаются для решения наиболее массовых научно-технических, инженерных, экономических и многих других классов задач. Суть ППП состоит в максимальном упрощении интерфейса с ЭВМ пользователя.

На текущем этапе развития информационных технологий именно ППП являются наиболее востребованным видом прикладного ПО. Это связано со следующими особенностями ППП:

• Ориентация на решение класса задач. Одной из главных особенностей является ориентация ППП не на отдельную задачу, а на некоторый класс задач, в том числе и специфичных, из определенной предметной области. Так, например, офисные пакеты ориентированы на офисную деятельность, одна из задач которой — подготовка документов (в общем случае включающих не только текстовую информацию, но и таблицы, диаграммы, изображения). Следовательно, офисный пакет должен реализовывать функции обработки текста, представлять средства обработки табличной информации, средства построения диаграмм разного вида и первичные средства редактирования растровой и векторной графики.

69

Наличие языковых средств. Другой особенностью ППП является наличие в его составе специализированных языковых средств, позволяющих расширить число задач, решаемых пакетом или адаптировать пакет под конкретные нужды. Пакет может представлять поддержку нескольких входных языков, которые используются для формализации исходной задачи, описания алгоритма решения и начальных данных, организации доступа к внешним источникам данных, разработки программных модулей, описания модели предметной области, управления процессом решения в диалоговом режиме и других целей. Примерами входных языков ППП

являются VBA в пакете MS Office, AutoLISP/VisualLISP в Autodesk AutoCAD, StarBasic в OpenOffice.org

Единообразие работы с компонентами пакета. Еще одна особенность ППП состоит в наличии специальных системных средств, обеспечивавших унифицированную работу с компонентами. К их числу относятся специализированные банки данных, средства информационного обеспечения, средства взаимодействия пакета с операционной системой, типовой пользовательский интерфейс и т.п.

70

Обобщенную внутреннюю структуру ППП можно представить в виде трех взаимосвязанных элементов (рис. 1):

1.входной язык (макроязык, язык управления) — представляет средство общения пользователя с пакетом;

2.предметное обеспечение (функциональное наполнение) — реализует особенности конкретной предметной области;

3.системное обеспечение (системное наполнение) — представляет низкоуровневые средства, например, доступ к функциям операционной системы.

71