Первая имитационная модель. Имитационные модели

Введение

Одна из важных особенностей АСУ – принципиальная невозможность проведения реальных экспериментов до завершения проекта. Возможным выходом является использование имитационных моделей. Однако их разработка и использование чрезвычайно сложны, возникают затруднения в достаточно точном определении степени адекватности моделируемому процессу. Поэтому важно принять решение – какую создать модель.

Другой важный аспект – использование имитационных моделей в процессе эксплуатации АСУ для принятия решений. Такие модели создаются в процессе проектирования, чтобы их можно было непрерывно модернизировать и корректировать в соответствии с изменяющимися условиями работы пользователя.

Эти же модели могут быть использованы для обучения персонала перед вводом АСУ в эксплуатацию и для проведения деловых игр.

Вид модели производственного процесса зависит в значительной степени от того, является ли он дискретным или непрерывным. В дискретных моделях переменные изменяются дискретно в определенные моменты имитационного времени. Время может приниматься как непрерывным, так и дискретным в зависимости от того, могут ли дискретные изменения переменных происходить в любой момент имитационного времени или только в определенные моменты. В непрерывных моделях переменные процесса являются непрерывными, а время может быть как непрерывным, так и дискретным в зависимости от того, являются непрерывные переменные доступными в любой момент имитационного времени или только в определенные моменты. В обоих случаях в модели предусматривают блок задания времени, который имитирует продвижение модельного времени, обычно ускоренного относительно реального.

Разработка имитационной модели и проведение моделирующих экспериментов в общем случае могут быть представлены в виде нескольких основных этапов, приведенных на рис. 1.

Компонента модели, отображающая определенный элемент моделируемой системы, описывает набором характеристик количественного или логического типа. В зависимости от длительности существования различают компоненты условно-постоянные и временные. Условно-постоянные компоненты существуют в течение всего времени эксперимента с моделью, а временные – генерируются и уничтожаются в ходе эксперимента. Компоненты имитационной модели делят на классы, внутри которых они имеют одинаковый набор характеристик, но отличаются их значениями.

Состояние компоненты определяется значениями ее характеристик в данный момент модельного времени, а совокупность значений характеристик всех компонент определяет состояние модели в целом.

Изменение значений характеристик, являющееся результатом отображения в модели взаимодействия между элементами моделируемой системы, приводит к изменению состояния модели. Характеристика, значение которой в ходе моделирующего эксперимента изменяется, является переменной, в противном случае это параметр. Значения дискретных переменных не изменяются в течение интервала времени между двумя последовательными особыми состояниями и меняются скачком при переходе от одного состояния к другому.

Моделирующий алгоритм представляет собой описание функциональных взаимодействий между компонентами модели. Для его составления процесс функционирования моделируемой системы разбивается на ряд последовательных событий, каждое из которых отражает изменение состояния системы в результате взаимодействия ее элементов или воздействия на системы внешней среды в виде входных сигналов. Особые состояния возникают в определенные моменты времени, которые планируются заранее, либо определяются в ходе эксперимента с моделью. Наступление событий в модели планируется путем составления расписания событий по временам их свершения либо проводится анализ, выявляющий достижение переменными характеристиками установленных значений.

Для этой цели наиболее удобно использовать СИВС. Представленные на них материальные и информационные потоки легко анализировать для выявления особых состояний. Такими состояниями являются отражаемые на СИВС моменты окончания обработки изделия на каждом рабочем месте или его транспортировки; приема и выдачи на постоянное или временное хранение; сборки деталей в узлы, узлов в изделие и т.п. Для дискретного производства изменение характеристик между особыми состояниями можно также считать дискретным, имея в виду переход условным скачком от исходного материала к заготовке, от заготовки к полуфабрикату, от полуфабриката к детали и т.д.

Таким образом, каждая производственная операция рассматривается как оператор, изменяющий значение характеристик изделия. Для простых моделей последовательность состояний можно принимать детерминированной. Лучше отражают действительность случайные последовательности, которые можно формализовать в виде случайных приращений времени, имеющих заданное распределение, либо случайного потока однородных событий, аналогично потокам заявок в теории массового, обслуживания. Аналогичным образом можно проанализировать и выявить с помощью СИВС особые состояния при движении и обработке информации.

На рис. 2 представлена структура обобщенной имитационной модели.

При моделировании непрерывных производственных процессов по принципу ∆t датчик временных интервалов выдает тактовые импульсы для работы моделирующего алгоритма. Блоки случайных и управляющих воздействий, а также начальных условий служат для ручного ввода условий проведения очередного модельного эксперимента.

Комплекс имитационных функциональных программ по каждому моделируемому объекту определяет условное распределение вероятностей состояний объекта к окончанию каждого момента ДЛ При случайном выборе одного из возможных состояний это осуществляется функциональной подпрограммой; при выборе экспериментатором – программой, заложенной в блоке управляющих воздействий, или, при желании осуществлять этот выбор вручную на каждом такте, вводом новых начальных условий исходя из текущего состояния, определяемого с помощью блока индикации.

Функциональная программа определяет параметры технологической установки на каждом такте в зависимости от заданных начальных условий – характеристик сырья, заданного режима, свойств и условий работы установки. Из модели технологической части программным путем могут быть добавлены соотношения весового и объемного баланса.

Координацию и взаимодействие всех блоков и программ осуществляет программа-диспетчер.

При моделировании дискретных процессов, при котором обычно используют принцип особых состояний, структура имитационной модели изменяется незначительно. Вместо датчика временных интервалов вводится блок, определяющий наличие особого состояния и выдающий команду на переход к следующему. Функциональная программа имитирует на каждом переходе одну операцию на каждом рабочем месте. Характеристики таких операций могут быть детерминированными во времени, например при работе станка-автомата, либо случайными с заданными распределениями. Кроме времени могут имитироваться и другие характеристики – наличие или отсутствие брака, отнесение к некоторому сорту или классу и т.п. Аналогично имитируются сборочные операции, с той разницей, что на каждой операции изменяются не характеристики обрабатываемого материала, а вместо одних наименований – детали, узлы – появляются другие – узлы, изделия – с новыми характеристиками. Однако принципиально операции сборки имитируются аналогично операциям обработки – определяются случайные или детерминированные затраты времени на операцию, значения физических и производственных характеристик.

Для имитации сложных производственных систем требуется создание логико-математической модели исследуемой системы, позволяющей проведение с нею экспериментов на ЭВМ. Модель реализуют в виде комплекса программ, написанных на одном из универсальных языков программирования высокого уровня либо на специальном языке моделирования. С развитием имитационного моделирования появились системы и языки, сочетающие возможности имитации как непрерывных, так и дискретных систем, что позволяет моделировать сложные системы типа предприятий и производственных объединений.

При построении модели, прежде всего, следует определить ее назначение. В модели должны быть отражены все существенные с точки зрения цели ее построения функции моделируемого объекта и в то же время в ней не должно быть ничего лишнего, иначе она будет слишком громоздкой и мало эффективной.

Основным назначением моделей предприятий и объединений является их исследование с целью совершенствования системы управления либо обучения и повышения квалификации управленческого персонала. При этом моделируется не само производство, а отображение производственного процесса в системе управления.

Для построения модели используется укрупненная СИВС. Методом единичной нити выявляют те функции и задачи, в результате которых может быть получен искомый результат в соответствии с назначением модели. На основании логико-функционального анализа строят структурную схему модели. Построение структурной схемы позволяет выделить ряд самостоятельных моделей, входящих в виде составных частей в модель предприятия. На рис. 3 приведен пример построения структурной схемы моделирования финансово-экономических показателей предприятия. Модель учитывает как внешние факторы – спрос на продукцию, план поставок, так и внутренние – затраты на производство, существующие и планируемые производственные возможности.

Некоторые из моделей являются детерминированными – расчет планируемого полного дохода по номенклатуре и количествам в соответствии с планом производства при известных ценах и стоимости упаковки. Модель плана производства является оптимизационной, настраиваемой на один из возможных критериев – максимизацию дохода или использования производственных мощностей; наиболее полное удовлетворение спроса; минимизацию потерь поставляемых материалов и комплектующих изделий и пр. В свою очередь модели спроса на продукцию, планируемых производственных мощностей и плана поставок являются вероятностными с различными законами распределения.

Взаимосвязь между моделями, координация их работы и связь с пользователями осуществляется с помощью специальной программы, которая на рис. 3 не показана. Эффективная работа пользователей с моделью достигается в режиме диалога.

Построение структурной схемы модели не формализовано и во многом зависит от опыта и интуиции ее разработчика. Здесь важно соблюдать общее правило – лучше на первых этапах составления схемы включить в нее большее число элементов с последующим их постепенным сокращением, чем начать с некоторых, кажущихся основными, блоков, намереваясь в последующем их дополнять и детализировать.

После построения схемы, обсуждения ее с заказчиком и корректировки переходят к построению отдельных моделей. Необходимая для этого информация содержится в системных спецификациях – перечень и характеристики задач, необходимые для их решения исходные данные и выходные результаты и т д. Если системные спецификации не составлялись, эти сведения берут из материалов обследования, а иногда прибегают к дополнительным обследованиям.

Важнейшими условиями эффективного использования моделей являются проверка их адекватности и достоверность исходных данных. Если проверка адекватности осуществляется известными методами, то достоверность имеет некоторые особенности. Они заключаются в том, что во многих случаях исследование модели и работу с нею лучше проводить не с реальными данными, а со специально подготовленным их набором. При подготовке набора данных руководствуются целью использования модели, выделяя ту ситуацию, которую хотят промоделировать и исследовать.

построении математических моделей для описания изучаемых процессов;

использовании новейших вычислительных машин, обладающих высоким быстродействием (миллионы операций в секунду) и способных вести диалог с человеком.

Суть компьютерного моделирования состоит в следующем: на основе математической модели с помощью ЭВМ проводится серия вычислительных экспериментов, т.е. исследуются свойства объектов или процессов, находятся их оптимальные параметры и режимы работы, уточняется модель. Например, располагая уравнением, описывающим протекание того или иного процесса, можно изменяя его коэффициенты , начальные и граничные условия, исследовать, как при этом будет вести себя объект . Имитационные модели - это проводимые на ЭВМ вычислительные эксперименты с математическими моделями, имитирующими поведение реальных объектов, процессов или систем.

Реальные процессы и системы можно исследовать с помощью двух типов математических моделей: аналитических и имитационных.

В аналитических моделях поведение реальных процессов и систем (РПС) задается в виде явных функциональных зависимостей (уравнений линейных или нелинейных, дифференциальных или интегральных, систем этих уравнений). Однако получить эти зависимости удается только для сравнительно простых РПС. Когда явления сложны и многообразны исследователю приходится идти на упрощенные представления сложных РПС. В результате аналитическая модель становится слишком грубым приближением к действительности. Если все же для сложных РПС удается получить аналитические модели, то зачастую они превращаются в трудно разрешимую проблему. Поэтому исследователь вынужден часто использовать имитационное моделирование .

Имитационное моделирование представляет собой численный метод проведения на ЭВМ вычислительных экспериментов с математическими моделями, имитирующими поведение реальных объектов, процессов и систем во времени в течение заданного периода. При этом функционирование РПС разбивается на элементарные явления, подсистемы и модули. Функционирование этих элементарных явлений, подсистем и модулей описывается набором алгоритмов, которые имитируют элементарные явления с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени.

Имитационное моделирование - это совокупность методов алгоритмизации функционирования объектов исследований, программной реализации алгоритмических описаний, организации, планирования и выполнения на ЭВМ вычислительных экспериментов с математическими моделями, имитирующими функционирование РПС в течение заданного периода.

Под алгоритмизацией функционирования РПС понимается пооперационное описание работы всех ее функциональных подсистем отдельных модулей с уровнем детализации, соответствующем комплексу требований к модели.

"Имитационное моделирование" (ИМ)- это двойной термин. "Имитация" и " моделирование " - это синонимы. Фактически все области науки и техники являются моделями реальных процессов. Чтобы отличить математические модели друг от друга, исследователи стали давать им дополнительные названия. Термин "имитационное моделирование" означает, что мы имеем дело с такими математическими моделями, с помощью которых нельзя заранее вычислить или предсказать поведение системы, а для предсказания поведения системы необходим вычислительный эксперимент (имитация) на математической модели при заданных исходных данных.

Основное достоинство ИМ:

возможность описания поведения компонент (элементов) процессов или систем на высоком уровне детализации;
отсутствие ограничений между параметрами ИМ и состоянием внешней среды РПС;
возможность исследования динамики взаимодействия компонент во времени и пространстве параметров системы;

Эти достоинства обеспечивают имитационному методу широкое распространение.

Если не существует законченной постановки задачи исследования и идет процесс познания объекта моделирования. Имитационная модель служит средством изучения явления.
Если аналитические методы имеются, но математические процессы сложны и трудоемки, и имитационное моделирование дает более простой способ решения задачи.
Когда кроме оценки влияния параметров (переменных) процесса или системы желательно осуществить наблюдение за поведением компонент (элементов) процесса или системы (ПС) в течение определенного периода.
Когда имитационное моделирование оказывается единственным способом исследования сложной системы из-за невозможности наблюдения явлений в реальных условиях (реакции термоядерного синтеза, исследования космического пространства).
Когда необходимо контролировать протекание процессов или поведение систем путем замедления или ускорения явлений в ходе имитации.
При подготовке специалистов для новой техники, когда на имитационных моделях обеспечивается возможность приобретения навыков в эксплуатации новой техники.
Когда изучаются новые ситуации в РПС. В этом случае имитация служит для проверки новых стратегий и правил проведения натурных экспериментов.
Когда особое значение имеет последовательность событий в проектируемых ПС и модель используется для предсказания узких мест в функционировании РПС.

Однако ИМ наряду с достоинствами имеет и недостатки:

Разработка хорошей ИМ часто обходится дороже создания аналитической модели и требует больших временных затрат.
Может оказаться, что ИМ неточна (что бывает часто), и мы не в состоянии измерить степень этой неточности.
Зачастую исследователи обращаются к ИМ, не представляя тех трудностей, с которыми они встретятся и совершают при этом ряд ошибок методологического характера.

И тем не менее ИМ является одним из наиболее широко используемых методов при решении задач синтеза и анализа сложных процессов и систем.

Одним из видов имитационного моделирования является статистическое имитационное моделирование , позволяющее воспроизводить на ЭВМ функционирование сложных случайных процессов.

При исследовании сложных систем, подверженных случайным возмущениям используются вероятностные аналитические модели и вероятностные имитационные модели .

В вероятностных аналитических моделях влияние случайных факторов учитывается с помощью задания вероятностных характеристик случайных процессов (законы распределения вероятностей, спектральные плотности или корреляционные функции). При этом построение вероятностных аналитических моделей представляет собой сложную вычислительную задачу . Поэтому вероятностное аналитическое моделирование используют для изучения сравнительно простых систем.

Подмечено, что введение случайных возмущений в имитационные модели не вносит принципиальных усложнений, поэтому исследование сложных случайных процессов проводится в настоящее время, как правило, на имитационных моделях .

В вероятностном имитационном моделировании оперируют не с характеристиками случайных процессов, а с конкретными случайными числовыми значениями параметров ПС. При этом результаты, полученные при воспроизведении на имитационной модели рассматриваемого процесса, являются случайными реализациями. Поэтому для нахождения объективных и устойчивых характеристик процесса требуется его многократное воспроизведение, с последующей статистической обработкой полученных данных. Именно поэтому исследование сложных процессов и систем, подверженных случайным возмущениям, с помощью

Имитационное моделирование (ситуационное моделирование) - метод, позволяющий строить модели , описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику .

Имитационное моделирование - это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация - это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).

Имитационное моделирование - это частный случай математического моделирования . Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.

Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов .

Имитационная модель - логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.

Энциклопедичный YouTube

1 / 3

✪ Моделирование систем. Лекция 8. Имитационное моделирование систем

✪ Вебинар: Имитационное моделирование бизнес процессов

✪ Применение Имитационного Моделирования в Логистике.

Субтитры

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.

Виды 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.

Области применения

Динамика населения
ИТ-инфраструктура
Математическое моделирование исторических процессов
Пешеходная динамика
Рынок и конкуренция
Сервисные центры
Цепочки поставок
Уличное движение
Экономика здравоохранения

Имитационные технологии опираются на построение различных примеров реальных систем, отвечающих профессиональному контексту определённой ситуации. Составляются имитационные модели, соответствующие требованиям данного момента, в работу с которыми погружается обучаемый субъект. Существующему в методиках имитационному и имитационно-игровому моделированию сопутствует воспроизведение достаточно адекватных процессов, происходящих в реальности. Таким образом, обучение даёт возможность формировать реальный профессиональный опыт, несмотря на квази-профессиональную деятельность.

Роли

В процессе обучения предполагаются игровые процедуры, которые предлагают выстроенные имитационные модели, значит, предусматривается и распределение ролей: обучающиеся общаются друг с другом и с преподавателем, имитируя профессиональную деятельность. Поэтому имитационные технологии подразделяются на две части - игровые и неигровые, а помогает определению вида анализ предложенной ситуации. Для этого необходимо уточнить систему внешних условий, которые побуждают начать активные действия. То есть все проблемы, явления, взаимосвязанные факты, которые характеризуют ситуацию, имитационные модели должны вместить.

Определённое событие или конкретный период деятельности организации требует от руководителя адекватных распоряжений, решений и поступков. Методика анализа изучения конкретных ситуаций - детальное и глубокое исследование реальной обстановки либо созданной искусственно, выявление характерных свойств. Это способствует развитию обучаемых в поиске системного подхода к решению проблемы, выявлению вариантов ошибочных решений, разбору критериев для оптимальных решений. Так устанавливаются профессиональные деловые контакты, решения принимаются коллективно, устраняются конфликты.

Ситуации

Различаются ситуации по четырём видам: сначала рассматривается ситуация проблемы, где обучаемым предстоит найти причины возникновения, поставить и разрешить проблему, затем ситуация подлежит оценке по принятым решениям. После этого строится ситуация, иллюстрирующая примерами все поставленные темы данного курса, причём за основу берутся только что решённые проблемы, а завершает тему ситуация-упражнение, где имитационные модели решают нетрудные задачи по методу аналогии, - это так называемые учебные ситуации.

Конкретные виды ситуаций бывают различными: это и классические, и живые, ситуация-инцидент, ситуация с разбором деловой корреспонденции, а также действия по инструкции. Выбор определяют многие факторы: цели изучения, уровень подготовки, наличие технических средств и иллюстрационного материала, - всё зависит от индивидуального стиля преподавателя, творчество которого не ограничивается жёсткой регламентацией ни по выбору разновидностей, ни по способам анализа. Вот первые этапы разработки имитационных моделей.

Практические задания

На практике лучше всего воплощаются идеи контекстного подхода, потому что состоят из конкретных и реальных жизненных ситуаций: случай, история, которые содержит имитационная модель, пример описания событий, имевших место или вполне возможных, закончившихся ошибками в решениях производственных проблем. Задача состоит в выявлении и анализе этих ошибок при применении идеи и концепции данного курса.

Такого плана профессиональное обучение вполне реалистично и действенно по сравнению с постановкой отдельных вопросов, которые рассматриваются чисто теоретически. Ориентация ситуационного обучения такова, что умения и знания преподаются не как предмет, а как средство для решения всевозможных задач, которые возникают в деятельности специалиста. Учебные ситуации строятся на реальных профессиональных производственных фрагментах с учетом всех межличностных отношений, что крайне важно для успешной работы предприятия. Обучаемые получают контур и контекст будущей профессиональной деятельности.

Выбор ситуаций

Это одна из самых трудных преподавательских задач. Примерная учебная ситуация обычно отвечает следующим требованиям:

Сценарий основан на реалиях либо взят из жизни. Это не означает, что необходимо подавать производственный фрагмент с многочисленными деталями и технологическими тонкостями, которые будут отвлекать студента от решения основной задачи. Производственный жаргон в данном случае тоже неуместен.
Учебная ситуация не должна содержать больше пяти-семи моментов, которые комментируются студентами с использованием терминов в русле изучаемой концепции. Имитационная модель, пример которой трудноразрешим, вряд ли быстро научит студентов.
Но учебная ситуация должна быть лишена и примитива: кроме пяти-семи моментов изучаемой проблемы обязательно должны присутствовать две-три связки в тексте. Обычно проблемы не раскладываются в жизни по отдельным полочкам для последовательного разрешения. Проблемы на производстве, обычно, взаимосвязаны с социальными или психологическими неувязками. Особенно важно в обучении применение идей курса.

Текст учебной ситуации

Например, - менеджер по продажам в фирме "Цветок лотоса", специализирующейся на средствах гигиены, косметике и парфюмерии. Она пришла на это место в связи с повышением полгода назад. Беседа с главным менеджером по итогам её работы состоится через десять дней.

До этого Ирина два года преуспевала в отдельной секции фирмы, допустим, продавала средства гигиены, и ей это чрезвычайно нравилось. Её уважали, она была популярна среди продавцов и приобрела много постоянных клиентов.

Развитие ситуации

Повышению она, естественно, обрадовалась и начала с энтузиазмом работать в новой должности. Однако дела почему-то хорошо не пошли. Она не успевала работать в офисе, потому что почти всё время находилась в зале и следила за действиями продавцов. Приходилось даже брать работу на дом. И всё равно она ничего не успевала: просьба начальства подготовить идеи к выставке-продаже была выполнена в последний день, потому что предварительно ничего интересного не придумалось, творчество - не такое простое дело. Заболевшая машинистка не смогла перепечатать бумаги с идеями Ирины. В итоге к намеченному начальством сроку Ирина задание не выполнила. Вот в этот момент более всего ей помогли бы имитационные модели обучения.

После этого всё пошло не так. Потратив время на беседу с постоянной клиенткой, Ирина не обдумала речь, когда её коллега торжественно получал сертификат, даже опоздала на церемонию. Затем несколько раз её подчинённые покидали рабочие места, её не предупредив. Отдел кадров неоднократно напоминал ей о необходимости составления программы обучения по пользованию лечебной косметикой, но связаться с преподавателем из мединститута у Ирины никак не получалось. Она даже младших продавцов всегда опаздывала представлять на должность старших. И ещё Ирина не приготовила квартальный отчёт с прогнозом ассортимента. И даже не ответила на несколько писем клиентов, желающих получить товар почтой. И как вишенка на торте - недавняя ссора с одним из ранее очень уважаемых ею продавцов по поводу ценников. Оказывается не так просто быть хорошим менеджером.

Анализ ситуации

Имитационная модель - это прежде всего прочтение ситуации. Здесь складывается следующая картина из шести пунктов с подпунктами.

На новой работе произошли изменения. Каковы их сдерживающие и побуждающие силы?
До изменений - наличие чувства собственного достоинства и знание механизма продаж.
Мотивация в желании преуспеть, но и сохранить способности к продажам - ролевой конфликт.
Стиль менеджмента - полная неспособность отдать часть полномочий подчинённым. Столкновения с подчинёнными не избежать.
В новой роли: не определила специфику должности, размер нагрузки, не решила простую проблему с перепечаткой, манкирует планированием и контролем, допускает неявку на работу подчинённых, срывает план обучения персонала, не умеет организовать своё время и расставить приоритеты, теряет креативность - новые идеи отсутствуют.
Стиль управления вверенным штатом: допускает вертикальный конфликт, вмешивается в дела подчинённых, не уверена в себе, руководит без помощи менеджмента.

Выявление проблем

Структура имитационных моделей предполагает вторым шагом выявить наметившиеся проблемы для их последовательного решения. Здесь нужно следовать по этим же пунктам, учитывая произведённый анализ, но рассматривая ситуацию с другой целью.

Изменения: существуют ли способы управления изменениями и какие, каким образом уменьшить сопротивление произошедшим изменениям.
Стили руководства: почему выбранный Ириной стиль безуспешен, и в пользу какого лучше от него отказаться.
Мотивация: что говорит теория менеджмента относительно стимулирования Ирины и продавцов.
Специфика рабочих целей: известны ли Ирине все подробности относительно новой работы, каковы были цели и как надо было бы их достичь.
Планирование и контроль: планировала ли Ирина свои действия как менеджер, контролировались ли они.
Конфликт: в чём повод и проблема произошедшего конфликта и как можно было с этим справиться.

Тематические связки

Использование имитационных моделей помогает выстраивать ситуацию от зарождения (побуждений), обнаруживая мотивы её начала, до перехода в новое качество. Каким оно будет, зависит от того, как произведён анализ и какие сделаны выводы. Ни одна ситуация не обходится без связующих тем. Чаще всего имитационные модели воспроизводят реальность не во всех аспектах, но несколько таких связок должны присутствовать в игре обязательно. Здесь они следующие.

Ирина не увидела различий в работе менеджера и продавца.
Ирина была плохо подготовлена к исполнению новой должности.
Ирина не имеет фундаментальных знаний о менеджменте.

Разработка связующих мотивов

Что возможно и что обязательно сделать относительно связующих тем?

Прежде всего необходима передача информации. Начальство Ирины обязано предъявить ей конкретные требования к работе сразу после назначения. Ирина должна поставить подчинённых в известность относительно стиля своего управления на работе.
Во-вторых, необходимо обучение Ирины основам менеджмента, её подчинённых - методам продаж, и, конечно, Ирина и подчинённые должны пройти обучение относительно межличностного взаимодействия.
В-третьих, необходимо чёткое планирование функциональных обязанностей Ирины как менеджера и деятельности всего отдела в целом.
В-четвёртых, должно быть правильное управление персоналом: Ирине необходима помощь в определении цели и приоритета как ежемоментно, так и долгосрочно, то есть отделу кадров есть смысл запланировать повышение квалификации сотрудников, в которых фирма заинтересована.

Вся эта тема напрямую связана только с передачей информации.

Когда игра подходит к этапу подведения итогов и выводов, становится понятно, что такое имитационные модели и чем они полезны. Выводы получаются очень точные и конкретные практически у всех, потому что ситуацию удалось разобрать до малейших деталей.

Во-первых, менеджер должен согласовать специфику работы с начальством и донести результаты подчинённым.
Во-вторых, все приоритеты и цели должны быть понятны менеджеру и тоже объяснены остальному персоналу.

Ирине необходимо освоить технику менеджмента в управлении собственным временем, в контроле и планировании, в управлении людьми и любым конфликтом, в циркуляции новой информации среди коллектива и в его развитии.

Ирине нужно подробно узнать в отделе кадров о процедурах обучения, а также о повышении квалификации сотрудников, чтобы как можно более правильно их применить. Ей предстоит повышать свой профессиональный уровень самостоятельно, а в перспективе пройти учёбу. Этими рекомендациями можно человека неподготовленного испугать, поэтому нужно сразу разбить их на три раздела: немедленного выполнения, рекомендации средней срочности, и последний пункт - явно долгосрочный. Ирине и её начальству есть смысл обсудить причины неудач и сделать всё, чтобы они не повторялись.

Разобрав, таким образом, искусственно выстроенную ситуацию, каждый студент поймёт, что такое имитационные модели.

Модели экономического развития

Социально-экономическое развитие имеет отличающиеся от других имитационные модели. Это потребовало отдельного названия, чтобы конкретно знать сферу применения того или другого ситуационного искусственного построения. Динамические имитационные модели предназначены именно для прогнозирования работы экономических систем. В названии подчёркивается, что динамика является самой главной характеристикой таких построений, и в их основе лежат принципы системной динамики.

Этапы построения имеют следующую последовательность действий: сначала выстраивается схема когнитивной структуризации, затем подбираются статистические данные, и уточняется схема. Следующий шаг - формируются где описываются когнитивные связи, затем ИДМ компонуется в целом. Происходит отладка и верификация модели, и, наконец, выполняются многовариантные расчёты, в том числе и прогнозные.

Метод сценариев

Сценарный анализ, что означает имитационная модель определённого проекта, нужен для того, чтобы просчитать опасности на пути становления проекта и пути их преодоления. Риск, грозящий инвестициям, может выражаться в отклонении денежного потока, предназначенного данному проекту, вопреки ожиданиям, и чем отклонение больше, тем больше увеличивается риск. Каждый проект демонстрирует возможный диапазон проектных результатов, поэтому, давая им вероятностную оценку, можно оценивать потоки денег, принимая во внимание экспертные оценки вероятностных генераций всех этих потоков или величину отклонений всех компонентов потока от значений ожидания.

Хорош тем, что на основе таких экспертных оценок можно построить как минимум три возможные ситуации развития: пессимистическую, наиболее реальную (вероятную) и оптимистическую. Имитационные модели - это Отличие от реальности здесь только одно - производит действие не сама система, а её модель. Имитационные модели систем выручают в случаях, когда проведение реальных экспериментов как минимум неразумно, а по максимуму - затратно и опасно. Имитация - способ исследования систем без малейшей степени риска. Практически невыполнимо, например, без имитаций оценить риск инвестиционных проектов, где использованы только прогнозные данные о затратах, объёмах продаж, ценах и других составляющих, определяющих риски.

Финансовый анализ

Модели, используемые для решения многих задач, стоящих перед финансовым анализом, содержат случайные величины, не поддающиеся управлению лицам, которые принимают решения. Это стохастические имитационные модели. Имитация позволяет вывести возможные результаты, которым служат основанием вероятностные распределения случайных величин. Также стохастическая имитация часто называется методом Монте-Карло.

Как моделируются риски инвестиционных проектов? Проводится серия многочисленных экспериментов, которые чисто эмпирически оценивают степень влияния разнообразных факторов (то есть исходных величин) на результаты, целиком и полностью зависящие от них. Проведение имитационного эксперимента обычно разбивают на определённые этапы.

Установкой взаимосвязей между показателями исходными и конечными в виде математического неравенства или уравнения делается первый шаг по пути эксперимента. Затем нужно задать машине законы, распределяющие вероятности для ключевых параметров. Далее проводится компьютерная имитация всех значений главных параметров модели, рассчитываются характеристики распределений показателей исходных и конечных. Наконец, проводится сам анализ тех результатов, что выдал компьютер, и принимается решение.

Имитационное моделирование

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.

Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства. Компьютерное 3D моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний.

Имитация, как метод решения нетривиальных задач, получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х - 1960-х годах.

Можно выделить две разновидности имитации:

Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний);
Метод имитационного моделирования (статистическое моделирование).

Виды имитационного моделирования

Три подхода имитационного моделирования

Подходы имитационного моделирования на шкале абстракции

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.

Области применения

Динамика населения
ИТ-инфраструктура
Математическое моделирование исторических процессов
Пешеходная динамика
Рынок и конкуренция
Сервисные центры
Цепочки поставок
Уличное движение
Экономика здравоохранения

Свободные системы имитационного моделирования

См. также

Сетевое моделирование

Примечания

Литература

Хемди А. Таха Глава 18. Имитационное моделирование // Введение в исследование операций = Operations Research: An Introduction. - 7-е изд. - М .: «Вильямс», 2007. - С. 697-737. - ISBN 0-13-032374-8

Строгалев В. П., Толкачева И. О. Имитационное моделирование. - МГТУ им. Баумана, 2008. - С. 697-737. - ISBN 978-5-7038-3021-5

Ссылки

Компьютерное и статическое имитационное моделирование на Интуит.ру
Имитационное моделирование в задачах технологического инжиниринга Макаров В. М., Лукина С. В., Лебедь П. А.

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое "Имитационное моделирование" в других словарях:

имитационное моделирование - (ITIL Continual Service Improvement) (ITIL Service Design) Методика, создающая детальную модель с целью предсказания поведение конфигурационной единицы или ИТ услуги. Имитационные модели могут быть реализованы с очень высокой точностью, но это… … Справочник технического переводчика

Имитационное моделирование - Имитационное моделирование: моделирование (знаковое, предметное) технических объектов, основанное на воспроизведении процессов, сопровождающих их существование... Источник: ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ТЕХНИКИ И ОПЕРАТОРСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ. ЯЗЫК… … Официальная терминология

Имитационное моделирование - см. Машинная имитация, Стендовое экспериментирование … Экономико-математический словарь

Разработка, конструирование модели некоторого объекта для его исследования Словарь бизнес терминов. Академик.ру. 2001 … Словарь бизнес-терминов

имитационное моделирование - 3.9 имитационное моделирование: Моделирование (знаковое, предметное) технических объектов, основанное на воспроизведении процессов, сопровождающих их существование. Источник … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ - (...от франц. modele образец) метод исследования каких либо явлений и процессов методом статистических испытаний (метод Монте Карло) с помощью ЭВМ. Метод основан на розыгрыше (имитации) воздействия случайных факторов на изучаемое явление или… … Энциклопедический словарь по психологии и педагогике

Имитационное моделирование - это воспроизведение на модели той или иной реальной ситуации, ее исследование и, в конечном счете, нахождение наиболее удачного решения. Собственно И. м. сотоит из конструирования математической модели реальной системы и постановки на ней… … Терминологический словарь библиотекаря по социально-экономической тематике

Эту статью следует викифицировать. Пожалуйста, оформите её согласно правилам оформления статей. Имитационные модели связаны не с аналитическим представлением, а с принципом имитации с помощью информационных и программ … Википедия

Имитационное моделирование Монте Карло - (метод Монте Карло) Аналитический метод решения проблемы посредством выполнения большого числа тестовых операций, называемых имитационным моделированием, и получения необходимого решения из объединенных результатов тестов. Метод вычисления… … Инвестиционный словарь