Имитационные модели производственных процессов

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. Истоки зарождения дискретного подхода к построению имитационной модели обычно относят к тому времени, когда возникла идея использовать для решения ряда. аналитических задач численный метод, суть которого заключается в следующем. Исходя из условий данной задачи, выбирается некоторые случайный процесс, вероятностные характеристики которого (вероятности наступления случайных событий, математические ожидания случайных величин и т.п.) равны искомым решениям задачи. Затем осуществляется многократное воспроизведение (имитация) случайного процесса, а полученное множество реализаций последнего подвергается статистической обработке. С появлением ЭВМ получил распространение метод Монте-Карло. При этом появилась возможность выработки с помощью ЭВМ случайных чисел практически с любым законом распределения и благодаря этому возможность имитации на ЭВМ самых разнообразных случайных процессов. Метод исследования объектов, основанный на таком подходе, получил название метода статистического моделирования.

Непрерывный подход к построению имитационных моделей весьма крупных социальных и производственных объектов широко развит Дж. Форрестером. Моделируемый объект независимо от наблюдаемого в действительности характера его функционирования формализуется (у Форрестера) в виде непрерывной абстрактной системы, между элементами которой циркулируют непрерывные «потоки» той или иной природы. Структура такой системы графически представляется в виде так называемой диаграммы (схемы) потоков. Например: потоки информации, материалов, заказов, денежных средств, средств производства, людей и т.п.