Целесообразность использования имитационного моделирования

Вопрос целесообразности использования имитационного моделирования рассматривалось на протяжении многих лет многими исследователями – от Ф. Мартина до В. Келтона и др. Проанализировав ряд трудов, можно сделать такие выводы:

1. Имитационное моделирование даёт возможность исследовать внутренние взаимодействия в сложных системах или подсистемах в границах сложной системы, а также экспериментировать с ними.

2. Моделируя информационные, организационные влияния и влияния внешней среды, можно оценить эффекты этих влияний на поведение (функционирование) системы.

3. На основе знаний, полученных во время проектирования имитационной модели, можно определить способы усовершенствования системы, которая моделируется.

4. Изменяя входные данные во время моделирования, и наблюдая за выходными данными, можно выявить, какие переменные наиболее важны и как они взаимодействуют.

5. Имитационное моделирование можно использовать как метод для улучшения решений, полученных во время аналитического анализа, а также для проверки аналитических решений.

6. Имитационное моделирование можно использовать для проведения экспериментов с новыми проектами или стратегиями их внедрения, чтобы загодя спрогнозировать результаты.

7. Имитационное моделирование можно использовать для определения требований, которым должен соответствовать устройство или система.

8. Имитационные модели можно использовать для обучения операторов сложных технологических процессов без лишних затрат на приобретение оборудования, которое может выйти из строя, предотвращая несчастные случаи.

9. Для имитационного моделирования можно использовать средства анимации, которые дают возможность наблюдать за операциями, которые моделируются.

10. Современное производство настолько сложное, что взаимосвязи в нём можно интерпретировать только путём проведения имитационного моделирования.

Анализируя работы Р. Шенона и Дж. Банкса, можно определить ситуации, когда проводить имитационное моделирование не стоит, а именно:

- проблему можно решить путём логического анализа ситуации;

- проблему можно решить аналитическими методами, например, с помощью теории СМО;

- результаты можно получить путём проведения прямых экспериментов с объектом без вмешательства в технологический процесс, например, с помощью хронометража на рабочих местах;

- для разработки имитационного проекта за определенный срок нет достаточного количества ресурсов;

- нет возможности получить необходимые входные данные;

- поведение (режимы функционирования) моделируемой системы очень сложное или неопределенное.

Методы проектирования имитационных моделей

Прежде, чем начать проектирование имитационной модели, необходимо выбрать средства программирования. Однако существуют общие методы построения программных реализаций имитационных моделей, которые не зависят от выбранных программных средств.

Вариантный метод

При проектировании имитационной модели вариантный метод является наипростейшим и широко применимым. Он предусматривает выполнение итерационной процедуры, во время которой проектировщик корректирует уже разработанные части имитационной модели, пока не будет уверенным, что модель соответствует целям моделирования, или не откажется от неё.

Это так называемая последовательная схема проектирования, согласно с которой выбор варианта имитационной модели является субъективным и зависит от уровня знаний проектировщика о системе.

 

Итерационный метод

Суть этого метода заключается в том, что спроектированная модель путём многих итераций превращается в такую модель, которая соответствует целям моделирования. Этот метод предусматривает последовательные циклические изменения, в результате чего получают модель, которая удовлетворяет требованиям точности и адекватности. Циклический итерационный метод проектирования требует рассмотрение последовательности процедур принятия решений в процессе проектирования. Кроме того, весь ход проектирования и остаточный результат в значительной мере зависит от выбора начальной имитационной модели.

Методы внесения изменений в модель базируются на принципе направленного исследования. Для его применения можно построить в пространстве параметров имитационной модели гиперповерхность её показателей точности и оптимизировать или хотя бы улучшить эти показатели. Сама ж процедура внесения изменений в вариант модели обычно требует проверки гипотез, которые формулируют с учетом результатов проектирования предыдущих моделей.

Если результаты сравнения модели и реальной системы неудовлетворительны, то прежде чем вносить изменения в модель, необходимо сформулировать ряд гипотез, с помощью которых можно определить причину несоответствия. Гипотезы целесообразно формулировать для нескольких уровней представления имитационной модели:

♦ описания структуры;

♦ алгоритмов поведения;

♦ параметров и входных данных.

Поиск причин несоответствия нужно начинать на уровне входных данных, для чего оценивают чувствительность модели к их изменениям. Если выявилось, что незначительное изменение входных данных влечет значительное изменение выходных, то необходимо уточнить входные данные для модели и (или) локализировать блоки модели, на которые наиболее влияют эти входные данные. Выявление причин такой сильной зависимости может потребовать изменение структуры имитационной модели путём замены отдельных блоков модели на более детализированные, что, в свою очередь, повлечет изменение внутренних параметров модели и алгоритмов функционирования.

Параметрическая настройка имитационной модели требует поиска оптимальных параметров, при которых степень несоответствия между моделью и системой будет минимальной. Это типовое задание оптимизации параметров модели.

Алгоритмы поведения модели могут изменяться локально, для отдельных блоков модели, или для модели в целом. Такие изменения требуют более детального изучения поведения моделируемой системы и могут изменить уровень детализации в модели.

Изменить структуру модели сложнее, чем наладить параметры модели, т.к. это может привести к изменению алгоритмов поведения, параметров и входных данных модели. Такую перестройку модели можно начинать только тогда, когда все другие возможности вычерпаны. Перестройка структуры модели может привести к глобальным изменениям имитационной модели и её замене новой. Поэтому прежде чем изменять структуру модели, необходимо проверить все гипотезы касательно затрат, которые необходимы для изменения модели. Начинать проверку следует с гипотезы, которая требует минимальных затрат, а следовательно, и минимальных изменений имитационной модели.

Иерархические методы

Независимо от того, какой метод используется – вариантный или итерационный существуют два принципиально отличных подхода к проектированию имитационных моделей. Согласно первому подходу проектирование происходит по схеме сверху вниз (так называемое иерархическое или нисходящее проектирование), согласно другому – снизу вверх (восходящее проектирование).

Нисходящеепроектирование

В основе методов нисходящего проектирования имитационных моделей лежит принцип последовательной детализации, рекомбинации. Он заключается в поступательном уточнении абстрактного описания системы, в процессе которого на каждом этапе построения модели задаётся определенный уровень детализации отображения системы. Во время перехода от одного уровня детализации к другому нужно обязательно проверять, удовлетворяет ли модель функциональным требованиям.

На первом этапе проектирования строится общая одноуровневая имитационная модель системы, с помощью которой оцениваются лишь основные показатели её работы. На следующем этапе некоторые блоки модели описывают более детально. Во время перехода от высшего уровня описания каждого из блоков модели к низшему уровню можно достичь большей точности и адекватности модели системы в целом. Данный подход позволяет на каждом этапе проектирования сравнивать разные варианты модели и оценивать влияние результатов декомпозиции на выходные параметры системы.

В процессе построения имитационной модели во время перехода от одного уровня описания к другому следует придерживаться одного из главных принципов декомпозиции иерархических систем, который заключается в необходимости уплотнения информации и уменьшении продолжительности работы блоков модели в случае перехода от одного уровня детализации к другому. Согласно этому принципу объём информации, которая передаётся с уровня более детализированного описания модели, на уровень менее детализированного описания, должен быть меньшим. Кроме того, время работы блока на уровне с большей детализацией должно быть меньшим, чем время работы блока на уровне с меньшей детализацией.

Во время перехода от одного уровня детализации к другому нужно обязательно проверять, удовлетворяет ли модель функциональным требованиям, которые связаны с принципами проектирования иерархических систем. Необходимо провести анализ каждой функции модели и убедиться в том, что она нашла своё отображение в формальном описании системы. Анализ функций модели проводится с учетом целей моделирования и требует детального описания работы всех её элементов на каждом уровне детализации.