- •Глава 1. Обзор и анализ технических решений
- •1.1. Характеристика тпк
- •1.2. Обзор программных продуктов для управления предприятиями с дискретными технологическими процессами
- •1.3. Анализ методов моделирования
- •1.4. Сети Петри
- •Выводы по главе
- •Глава 2. Моделирование тпк.
- •2.1. Краткая характеристика объекта моделирования.
- •2.2. Перечень маркеров первичного и вторичного сырья, специалистов, построек, типов местности.
- •2.3. Карта местности и ее районирование
- •2.4. Схемы получения первичного и вторичного сырья.
- •2.5. Реакции получения сырья.
- •Выводы по главе
- •Глава 3. Алгоритмы и программная часть.
- •3.1. Дерево достижимости.
- •3.1.1.Общее описание.
- •3.1.2. Алгоритм построения дерева достижимости.
- •3.1.3. Блок-схема дерева достижимости.
- •3.1.4. Процедура построения дерева достижимости.
- •3.2. Процедуры инициализации и получения сырья.
- •Выводы по главе
- •Заключение
- •Список использованной литературы
1.3. Анализ методов моделирования
Существует множество способов моделирования производственных систем, но самым удобным и наиболее подходящим в рамках поставленной цели данной дипломной работы является имитационное моделирование. Имитационное моделирование (ситуационное моделирование) — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности.
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 ее элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.
В свою очередь имитационное моделирование делится на:
- Агентное моделирование — относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление, 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 ее 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.