Моделирование

3.                 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. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства.

Сложность имитационных моделей и их прототипов, сложность проведения и интерпретации экспериментов с ними приводят к тому, что в данной сфере затруднительно, а иногда и невозможно применить формализованные методы оценки адекватности модели, используемые в естественных науках и технике. Здесь зачастую приходится оперировать  субъективными понятиями, принятыми в гуманитарных областях: доверие к модели, правдоподобие модели, убежденность в ее применимости. Имитационное моделирование является подходящим инструментом для системных исследований.

3.2.           Основные этапы и принципы имитационного моделирования, и его практическое применение

Одним из основных параметров при имитационном моделировании является модельное время, которое отображает реальное время функционирования исследуемой системы. В зависимости от способа продвижения модельного времени методы моделирования подразделяются[20]:

1.                 На методы с приращением временного интервала;

2.                 Методы с продвижением времени до особого состояния.

В первом случае модельное время продвигается на некоторую величину  ∆t. Далее определяется изменение состояния элементов системы, которые произошли за это время. После этого модельное время снова продвигается на величину ∆t и так до конца процесса моделирования Tм. Шаг приращения выбирается постоянным, но в общем случае он может быть и переменным. Этот метод носит название «принцип ∆t.»

Во втором случае в текущий момент модельного времени t сначала анализируются будущие особые состояния системы (иногда их называют событиями), которые изменяют динамику функционирования исследуемой системы. В общем случае в качестве особых состояний можно выделить:

1.                 Поступление заявок на обслуживание;

2.                 Начало обслуживания заявки;

3.                 Освобождение заявки после обслуживания заявки;

4.                 Завершение моделирования.

Поскольку имитационный эксперимент выполняется на ЭВМ с очень высоким быстродействием, время работы модели незначительно. Такое отражение в ЭВМ реального процесса называют « сжатием времени», преимущества которого становятся очевидными, если попытаться получить эту же информацию, используя реальную моделируемую систему.

Обобщенный алгоритм имитационного моделирования системы массового обслуживания будет следующим:

1.      Определяется событие с минимальным текущим временем - наиболее раннее событие.

2.      Модельному времени присваивается значение времени наступления наиболее раннего события.

3.      Определяется тип события.

4.      В зависимости от типа события принимаются действия, направленные на загрузку устройств и продвижение заявок в соответствии с технологией их обработки, вычисляются моменты наступления будущих событий. Все эти действия называют реакцией имитационной модели на событие. Перечисленные действия повторяются до истечения периода моделирования.

5.      По результатам работы имитационной модели рассчитываются необходимые характеристики исследуемой системы массового обслуживания.

Рассмотрев основные принципы построения имитационной модели абстрактной системы массового обслуживания, ознакомимся с порядком построения имитационной модели. Выделяют следующие этапы имитации[21]:

1.     Определение системы. На этом этапе устанавливаются ограничения, измерители эффективности системы, подлежащей изучению.

2.     Формулирование модели. Осуществляется абстрагирование, то есть переход от реальной системы к некоторой логической схеме.

3.     Подготовка данных. На этом этапе отбираются данные, необходимые для построения модели, и представляются в соответствующей форме.

4.     Трансляция модели. Трансляция предполагает описание модели на языке, приемлемом для используемого компьютера.

5.     Оценка адекватности. Повышение до приемлемого уровня степени уверенности. С которой можно судить относительно корректности выводов о реальной системе , полученных на основании обращения к модели.

6.     Стратегическое планирование. Этап стратегического планирования включает планирование эксперимента, который должен дать необходимую информацию.

7.     Тактическое планирование. Это определение способа поведения каждой серии испытаний, предусмотренных планом эксперимента.

8.     Экспериментирование - процесс осуществления имитации с целью получения необходимых данных и анализа чувствительности.

9.     Интерпретация, то есть формулировка логических выводов по данным, полученным путем имитации.

10. Реализация результатов моделирования, то есть практическое использование модели.

11. Документирование. На этом завершающем этапе регистрируется ход осуществления проекта и его результатов и документируется процесс создания и использования модели.

Среди этапов имитационного моделирования следует выделить планирование эксперимента. Отличие имитационного эксперимента от эксперимента с реальным объектом состоит в том, что имитационный эксперимент проводится с моделью реальной системы, а не с самой системой.

Имитационный эксперимент проводится в следующей последовательности[22]:

1.     Постановка задачи: выделение основных проблем;

2.     Сбор эмпирической информации и анализ исходных данных, установление контактов с заказчиком;

3.     Формирование модели: выработка соглашений относительно принципов описания, допустимых упрощений измеряемых параметров и критериев оценки качества модели;

4.     Построение или выбор модели: описание локальных моделей , определение параметров модели;

5.     Работа с моделью: проведение вычислений с целью изучения диапазона измерения результатов в зависимости от изменения условий функционирования модели, подготовка эксперимента и уменьшение дисперсии;

6.     Проверка достоверности: согласованности результатов вычислений с входными данными и соответствия полученных результатов реальным данным;

7.     Представление результатов заказчику: повторное выполнение работ по некоторым из указанных выше пунктов в соответствии с изучаемой задачей.

Возможно, популярность имитации объясняется тем, что при ее использовании не требуется большого опыта и знаний в области теории вероятностей и статистики. Однако имитационное моделирование реальных ситуаций может потребовать слишком больших затрат на построение модели, программирование и отладку программы. Если в самом начале не принять соответствующих мер, то отпущенные ресурсы  времени  могут быть полностью израсходованы еще до того, как удастся провести достаточное количество расчетов. При решении сложных проблем используются специальные языки программирования, ориентированные на те типы задач, которые наиболее часто встречаются на практике.

Имитационное моделирование имеет широкий круг применения, оно необходимо при анализе и прогнозировании для принятия стратегических решений.

Имитационное моделирование позволяет описать сложные нелинейные взаимодействия в бизнесе. С его помощью  можно оценить последствия реализации различных сценариев, смоделировать поведение экономических субъектов в ситуации кризиса. Такие инструменты применяют не только для расчета финансово-экономических показателей, но и для выявления неявных закономерностей в процессах. В некоторых случаях имитационное моделирование оказывается почти единственным средством эффективно спроектировать бизнес и управлять им. В логистике решения по транспортировке, хранению, продажам лучше всего оптимизируются именно путем имитационных моделей. Именно поэтому к имитационному моделированию обратились в транспортно-экспедиторской компании “Евросиб-ТБ”. Там приступают к разработке сети терминально-логистических комплексов. Перед тем как принять окончательные решения о том, как будет работать будущая сеть, компания создает ее имитационную модель. С ее помощью можно будет проводить экономический анализ возможных альтернатив размещения терминалов, распределения мощностей и ресурсов, а также отработки методов управления перемещением и обработкой грузов на уровне сети в целом.

Кроме того, многие компании осуществляют имитационное моделирование анализа рисков инвестиционного проекта[23]. В то же время, у организаций есть возможность закрепить за имитационным моделированием статус стандартного инструментария в области реинжиниринга бизнес-процессов (Business Process Reengineering - BPR). Имитационное моделирование является единственным методом, который обеспечивает как точный анализ, так и визуальное представление альтернативных вариантов. На основе имитационной модели можно построить самые точные и действенные методы анализа и прогнозирования показателей эффективности бизнес-процессов.  За последние несколько лет был разработан целый ряд новых программных инструментов, непосредственно предназначенных для моделирования бизнес-процессов. В большинстве этих продуктов бизнес-процессы описываются с использованием графических символов или объектов. Отдельные функции процесса изображаются в виде последовательности прямоугольников и стрелок. Специальные характеристики каждого процесса или функции могут быть затем отображены как атрибуты процесса.

Как показала практика, наиболее эффективно бизнес-процессы моделируются в рамках инновационной деятельности, которая подразумевает коммерциализацию знаний, научной информации, превращение идеальных структур во вполне осязаемые производственные процессы, дающие материальный доход и прибыль, а именно в рамках создания проектных групп, временных структурных организационных образований[24].

Имитационное моделирование играет особую роль при изучении внешнеторговых рынков, что определяет необходимость рассмотрения разработки и применения подобных моделей в данной области.

Имитационная математическая модель при этом выступает в качестве своеобразного аналога рынка, с соответствующей степенью адекватности реальным объектам, которая определяется как возможностями используемого аналитического аппарата, так и точностью информационной и статистической базы, целями и задачами проводимых исследований и т. д.

Внедрение аппарата имитационного моделирования непосредственно содействует решению широкого круга прикладных задач, непосредственно связанных с оптимизацией тактики поведения на внешних рынках, повышением эффективности операции по закупкам и продажам.

Использование имитационных экономико-математических моделей позволяет лучше учитывать фактор неопределенности в функционировании и развитии рынков и, соответственно, минимизировать степень его воздействия. Имитационное моделирование делает возможным оперативный анализ практически любых гипотетических ситуаций в функционировании внешнеторговых рынков или каких-либо отдельных рыночных процессов.

Еще одним направлением практического применения имитационного моделирования является построение ИМТ (Имитационная Модель Торгов)

Предметом моделирования в имитационной модели торгов является поведение каждого отдельного биржевого игрока в заданной торговой сессии[25].

Имитационная Модель Торгов (ИМТ) моделирует процесс электронной биржевой торговли отдельным финансовым инструментом (акцией, облигацией, валютой) в течение одной торговой сессии (торгового дня).

ИМТ воспроизводит реальную торговую сессию путем имитации действий отдельных участников. На этапе настройки модели для каждого реального участника строится модельный участник — алгоритм, способный точно или приближенно воспроизвести поведение своего реального прототипа. На этапе имитации торгов модельный участник «видит» протокол торгов, текущее состояние очередей и собственную позицию (купленный и проданный объемы). На основе этой информации он принимает решения о подаче и снятии заявок. Встроенный в ИМТ торговый автомат сопоставляет заявки и генерирует сделки в строгом соответствии с правилами торгов на ММВБ.

Как мы видим, имитационное моделирование широко применяется на практике. Качественная модель может помочь компании структурировать знания о собственном бизнесе, позволяет увидеть, как меняется рынок, провести анализ рисков инвестиционного проекта. Кроме того имитационное моделирование играет особую роль при изучении внешнеторговых рынков, а также отображении процессов биржевой торговли. Оно позволяет оценить последствия реализации различных сценариев, смоделировать поведение экономических субъектов в ситуации кризиса, что для нас особенно актуально.

Заключение.

В заключение вышесказанного можно подвести итог, что моделирование -это основной путь в исследовании систем управления, который имеет чрезвычайную важность для менеджера любого уровня.

Проведенный анализ моделирования в исследовании систем управления социально-экономическими и политическими процессами позволяет сделать нам следующие выводы:

1.      Под моделированием понимается процесс исследования реальной системы, включающий построение модели, изучение ее свойств и перенос полученных сведений на моделируемую систему. Основными целями моделирования являются поиск оптимальных решений, оценка эффективности решений, определение свойств системы, установление взаимосвязей между характеристиками системы, перенос информации во времени. Моделирование представляет собой циклический процесс. Это означает, что за первым четырехэтапным циклом может последовать второй, третий и т.д., при этом знания об исследуемом объекте расширяются, а исходная модель постепенно совершенствуется.

2.      Классификация видов моделирования может быть проведена по разным основаниям. В соответствии с классификационным признаком полноты моделирование делится на полное, неполное и приближенное. В зависимости от типа носителя и сигнатуры модели различаются следующие виды моделирования: детерминированное и стохастическое, статическое и динамическое, дискретное, непрерывное и дискретно-непрерывное. Кроме того выделяют имитационное моделирование, информационное (кибернетическое) моделирование, структурное моделирование и ситуационное моделирование. Все перечисленные виды моделирования применяются на практике и способствуют решению задач в различных областях деятельности, а также принятию оптимальных стратегических решений.