из электронной библиотеки / 887484694831074.pdf

Подходы к имитационному моделированию

Современное имитационное моделирование в зависимости от целей моделирования и решаемой задачи предполагает осуществление одного из трех подходов к моделированию:

□системная динамика;

□дискретно-событийное моделирование;

□агентное моделирование.

Системная динамика рассматривает систему как совокупность переменных, соединенных между собой петлями обратной связи. Петли обратной связи обладают нелинейными характеристиками передачи сигнала и могут быть усиливающими (положительная обратная связь)

или ослабляющими (отрицательная обратная связь). Петли обратной связи также могут взаимодействовать между собой. Передача сигнала по петле обратной связи может осуществляться напрямую или с временной задержкой. Таким образом, система в целом имитирует нелинейное поведение, свойственное природным системам и процессам в них. Метод системной динамики направлен не на получение количественных результатов или детального анализа роли того или иного элемента системы, а на оценку поведения системы в целом: развивается она или деградирует,

стремится к равновесию или демонстрирует неустойчивость, насколько равномерно протекает процесс развития в разных частях системы. Такой подход обычно используется для создания моделей макроуровня с объектами природного, социального или экономического плана (например,

моделирование равновесия рынков или поведения атмосферы планеты). При моделировании в парадигме системной динамики часто в модель системы включается взаимодействие с внешней средой.

Дискретно-событийное моделирование описывает систему как иерархическую последовательность элементов и операций (получение, захват, разгрузка, регистрация,

размещение, выдача). Переход от одной операции к другой инициируется событием (или порождает событие). Операции производятся над некоторыми сущностями (документ, заявка, контейнер, счет).

Сами по себе сущности пассивны, но обладают атрибутами, способными влиять на процесс выполнения операции. Дискретно-событийное моделирование обладает довольно высокой степенью абстракции: множество несущественных для рассматриваемого процесса деталей игнорируется. Дискретно-событийный подход применяют при моделировании бизнес-процессов,

технологических процессов на производстве, в логистике.

Агентное моделирование описывает систему как совокупность сложных объектов (агентов),

связанных определенными правилами. Агентное моделирование применяется для того, чтобы при рассмотрении системы перенести акцент с процессов, происходящих в системе, на поведение сложных элементов системы (агентов). В качестве агентов могут выступать люди (моделирование коллектива), предприятия и учреждения (моделирование рынка), сложные механизмы

(моделирование технологических процессов). Если при дискретно-событийном моделировании все внимание сосредотачивается на операциях, а индивидуальные особенности совершающих операции элементов системы игнорируются, то при агентном моделировании различия между объектами системы становятся определяющими в поведении модели.

Этапы имитационного моделирования

Основные этапы имитационного моделирования совпадают со схемой, приведенной на рисунке 79, но имеют свои особенности.

Постановка задачи

Приводится описание проблемы и формулируется цель моделирования. После того как сформулирована цель моделирования, может оказаться, что из-за сложности рассматриваемого объекта или процесса невозможно осуществить его формализацию. Тогда принимается решение проводить имитационное моделирование.

Разработка модели

Разработка модели подразумевает создание информационной модели и построение компьютерной модели.

□ Создание информационной модели.

Построение информационной модели начинается со структурного анализа процессов.

Проводится формализация структуры сложного реального процесса путем разложения его на подпроцессы, выполняющие определенные функции и имеющие взаимные функциональные связи.

Выявленные подпроцессы, в свою очередь, могут разделяться на другие функциональные подпроцессы.

Структура общего моделируемого процесса может быть представлена в виде графа, имеющего иерархическую многослойную структуру, в результате появляется формализованное изображение имитационной модели в графическом виде. Структурный анализ особенно эффективен при моделировании экономических процессов, где в отличие от технических многие составляющие подпроцессы не имеют физической основы и протекают виртуально, поскольку оперируют информацией, деньгами и логикой (законами) их обработки.

Ключевыми пунктами структурного анализа процессов являются декомпозиция (правильное выделение составляющих подпроцессов) и полнота связей (все связи между подпроцессами должны быть учтены).

□ Построение компьютерной модели.

Графическое изображение имитационной модели, функции, выполняемые каждым подпроцессом, условия взаимодействия всех подпроцессов и особенности поведения моделируемого процесса (временная, пространственная, энергетическая или финансовая динамика) должны быть

описаны на специальном языке для последующей трансляций. Для этого существуют различные способы:

описание вручную на языке типа GPSS, Pilgrim, Visual Basic (последний очень прост, на нем можно запрограммировать элементарные модели, но он не подходит для разработки реальных моделей сложных экономических процессов, так как описание модели средствами Pilgrim компактнее аналогичной алгоритмической модели на Visual Basic в десятки-сотни раз);

автоматизированное описание с помощью компьютерного графического конструктора во время проведения структурного анализа, то есть с очень незначительными затратами на программирование (такой конструктор, создающий описание модели, имеется, например, в

составе системы моделирования в Pilgrim). Трансляция обычно осуществляется в различных режимах:

врежиме интерпретации (характерен для систем типа GPSS, ReThink);

врежиме компиляции (характерен для системы Pilgrim).

Каждый режим имеет свои особенности. Режим интерпретации проще в реализации.

Специальная универсальная программа-интерпретатор на основании формализованного описания модели запускает все имитирующие подпрограммы. Данный режим не приводит к получению отдельной моделирующей программы, которую можно было бы передать заказчику, так как необходима еще и среда моделирования.

Режим компиляции сложнее реализуется при создании моделирующей системы. Однако это не усложняет процесс разработки модели. В результате можно получить отдельную моделирующую программу, которая работает независимо от системы моделирования в виде отдельного программного продукта.

Верификация (тестирование) параметров модели выполняется в соответствии с гипотезой,

на основании которой построена модель, с помощью специально выбранных тестовых примеров.

Компьютерный эксперимент

Проведение компьютерного эксперимента заключается в «проигрывании» имитационной модели путем задания закона изменения одного или нескольких входных параметров. При имитационном моделировании во множестве случаев время в явном виде присутствует среди входных параметров, то есть большинство имитационных моделей являются динамическими.

Анализ результатов моделирования

Сложность имитационной модели обычно делает необходимым проведение нескольких циклов уточнения модели. По мере сравнения полученной модели с прототипом могут быть выявлены неучтенные связи или уточнены эмпирические зависимости.

8.5 Программные среды моделирования

Характеристика систем имитационного моделирования

Современные тенденции в области имитационного моделирования связаны с развитием проблемно-ориентированных систем, созданием встроенных средств для интеграции моделей в единый модельный комплекс. Технологический уровень современных систем моделирования характеризуется большим выбором базовых концепций формализации и структуризации моделируемых систем, развитыми графическими интерфейсами и анимационным выводом результатов. Имитационные системы обладают средствами передачи информации из баз данных и других систем или имеют доступ к процедурным языкам, что позволяет легко выполнять вычисления, связанные с планированием факторных экспериментов, автоматизированной оптимизацией и др.

Анализ рынка информационных технологий позволяет выявить основные тенденции в области современных систем моделирования. В качестве доминирующих базовых концепций формализации и структуризации в современных системах моделирования используются:

□для дискретного моделирования — системы, основанные на описании процессов (process description) или на сетевых концептах (network paradigms), такие как Extend, Arena, ProModel, Witness, Taylor, Gpss/H-Proof и др.;

□для систем, ориентированных на непрерывное моделирование — модели и методы системной динамики, такие как Powersim, Vensim, Dynamo, Stella, Ithink и др.

Причем в мощных системах с целью расширения их функциональности поддерживаются альтернативные концепции формализации. Так, например, в системы Powersim, Ithink встроен аппарат дискретного моделирования и, наоборот, в системах Extend, ProcessModel реализована поддержка непрерывного моделирования.

Большинство систем моделирования имеют удобный, легко интерпретируемый графический интерфейс, системные потоковые диаграммы или блок-схемы реализуются на идеографическом уровне, то есть рисуются, параметры моделей определяются через подменю. Для подготовленных пользователей сохраняются элементы программирования (на языках общего назначения или объектно-

ориентированных) отдельных элементов модели или специализированных блоков — так называемое авторское моделирование (например, в системе Extend существует встроенный язык Modi,

предназначенный для создания специализированных блоков).

Имитационные системы становятся все более проблемно-ориентированными. Известны системы моделирования производственных систем различного назначения (ТОМАС, SIRE и

др.), медицинского обслуживания (MEDMODEL), телекоммуникаций (COMNET) и др. Для этого в проблемно-ориентированные системы моделирования включаются абстрактные элементы,

языковые конструкции и наборы понятий, взятые непосредственно из предметной области

исследований. Определенные преимущества имеют системы моделирования, декларирующие свою проблемную ориентацию, например пакет Rethink, ориентирующийся на реинжиниринг.

Все это, конечно, влияет на доступность и привлекательность имитационного моделирования.

В современных системах моделирования появляется некоторый инструментарий для создания стратифицированных моделей. Стратифицированные модели представляют собой машинно-ориентированные понятия, предполагающие конструирование баз данных и знаний, над которыми определены вычислительные процессы решения задач системного анализа и принятия решения. Разработчики систем моделирования используют различные подходы для реализации стратифицированных моделей. Ряд программных продуктов, такие как AUTOMOD, ProModel, TAYLOR, WITNESS и др., поддерживает интеграцию моделей на основе создания вложенных структур. В системах Arena, Extend реализован подход к стратификации, основанный на построении иерархических многоуровневых структур. Наиболее перспективным является структурно-

функциональный подход, реализованный, например, в системах моделирования Ithink, Rethink и

базирующийся на методологии структурного анализа и проектирования. В такой технологии есть возможность для реализации нескольких уровней представления моделей: высокоуровневое представление в виде блок-схем, представление с использованием CASE-средств, а на нижнем уровне модели могут отображаться, например, потоковыми схемами и диаграммами.

Новая методология научного исследования в компьютерном моделировании,

предполагающая организацию и проведение вычислительного эксперимента на имитационной модели, требует серьезной математической и информационной поддержки процесса системного моделирования, особенно в части вычислительных процедур, связанных с планированием эксперимента, оптимизацией, организацией работы с большим объемом данных в процедурах принятия решений. Многие системы моделирования оснащены средствами интеграции с другими программными средами, осуществляют доступ к процедурным языкам, связанным с кодом имитационной модели, для реализации специальных вычислений, доступа к базам данных (подход

Simulation Data Base).

В более мощных пакетах осуществляется интеграция через дополнительное программное обеспечение со специализированными блоками различного назначения. Это могут быть блоки анализа входных данных, гибкие средства анализа чувствительности, позволяющие осуществлять многократные прогоны с различными входными данными (в системах GPSS/H-PROOF, ProModel и

др.). Перспективно создание систем моделирования с функционально широкими,

ориентированными на специфику имитационного моделирования блоками оптимизации (в этом смысле показательны системы WITNESS, TAYLOR). Реализуемый в ряде систем многопользовательский режим, применение интерактивного распределенного моделирования,

разработки в области взаимодействия имитационного моделирования с Интернетом, расширяют

возможности имитационного моделирования, позволяя отрабатывать совместные или конкурирующие стратегии различным компаниям. Характеристики современных систем моделирования сведены в таблицы 9.

Таблица № 10 - Характеристики современных систем моделирования

Моделирующая среда и поддержка

□ Возможность совмещать внутри одной модели все три подхода. Если перечисленные ранее пункты можно обнаружить в тех или иных системах имитационного моделирования, то возможность совмещения подходов внутри одной модели свойственна только среде AnyLogic, что выводит ее на первое место по функциональности в ряду систем имитационного моделирования.

AnyLogic обладает удобным и интуитивно понятным пользовательским интерфейсом. Во время «проигрывания» модели в любой момент можно получить значение любой переменной или характеристику петли обратной связи, просто щелкнув на ней мышью (рисунок 80 ).

Рисунок 80 - Получение значения переменной во время прогона модели в среде

AnyLogic

Также просто в среде AnyLogic создаются дискретно-событийные модели — для этого достаточно просто скомпоновать элементы на экране компьютера (рисунок 81).

Рисунок 81 - Пример разработки дискретно-событийной модели в среде AnyLogic

В заключение надо сказать, что, являясь безусловным лидером в мире систем имитационного моделирования, AnyLogic кроме профессиональных имеет еще и учебные лицензии (для университетов и школ), которые в 15-20 раз дешевле.

Моделирование бизнес-процессов

Структурно-функциональное моделирование бизнес-процессов может быть одним из этапов построения имитационной модели или выступать в качестве важного инструмента в работе системного аналитика и системного архитектора при создании информационных систем широкого спектра. Моделирование бизнес-процессов применяют как при создании корпоративных стандартов,

разработке технологий или оптимизации структуры организации, так и при создании корпоративных вебсайтов или интернет-магазинов. Широкий спектр областей применения этого типа

моделирования, а также сравнительная простота реализации породила множество программных продуктов, в том числе выпускаемых под свободной лицензией.

Среди свободного программного обеспечения, моделирующего бизнес-процессы, можно назвать такие программы, как Bonita ВРМ (модель бизнес-процесса, созданная в этой программе,

показана на рисунок 82) или ProcessMaker (моделирование в этой программе иллюстрирует рисунок 83.).

Рисунок 82 - Моделирование бизнес-процесса в среде Bonita ВРМ

Рисунок 83 - Моделирование бизнес-процесса в среде ProcessMaker

Среди проприетарного программного обеспечения в России наибольшую известность и популярность имеет программный продукт AllFusion Process Modeler (более известный под своим старым названием BPWin). Этот продукт полностью ориентирован на моделирование по стандартам семейства IDEF.

При моделировании в Process Modeler прототипом всегда является процесс (например,

процесс оформления заказа). Процесс обозначается прямоугольником, у которого три стороны — это входы в процесс (верх, левая сторона, нижняя сторона), а четвертая (правая) сторона является результатом работы процесса. При этом каждый из входов имеет свое назначение: слева в процесс подается то, что подлежит обработке (информация, материалы); сверху входят

нормативные документы, шаблоны, управляющие воздействия; снизу к процессу подключается тот, кто осуществляет управление процессом (персонал, устройство, управляющая система). На выходе процесса формируется результат. Первая диаграмма, описывающая моделируемый процесс,

всегда выглядит довольно просто (рисунок 84).

Рисунок 84 - Начальная стадия моделирования в Process Modeler

После создания диаграммы процесса-прототипа начинается декомпозиция: исходный процесс разбивается на несколько составляющих его подпроцессов; чаще всего это последовательные процессы, в которых результат одного процесса подается на вход другого

(рисунок 85 ), но процессы могут быть и параллельными.

Рисунок 85 - Первый этап декомпозиции

Order Entry System

Каждый из декомпозированных процессов может снова быть декомпозирован. Декомпозиция продолжается до тех пор, пока не достигается результат, сформулированный целью моделирования:

процессы становятся настолько элементарными, что могут быть описаны языком программирования