Имитационная модель Just In Time

Третий этап. Сопоставление полученных теоретических результатов с практикой (проверка на адекватность).

Наиболее полное исследование процесса функционирования системы можно провести, если известны явные зависимости, связывающие искомые характеристики с начальными условиями, параметрами и переменными системами. Однако такие зависимости удается получить только для сравнительно простых систем. При усложнении систем исследование их аналитическими методами наталкивается на определенные трудности, что является существенным недостатком метода. В этом случае, чтобы использовать аналитический метод, необходимо существенно упростить первоначальную модель, чтобы иметь возможность изучить хотя бы общие свойства системы. К достоинствам аналитического моделирования относят большую силу обобщения и многократность использования.

Другим видом математического моделирования является имитационное моделирование.

Как уже отмечалось, логистические системы функционируют в условиях неопределенности окружающей среды. При управлении материальными потоками должны учитываться факторы, многие из которых носят случайностный характер. В этих условиях создание аналитической модели, устанавливающей четкие количественные соотношения между различными составляющими логистических процессов, может оказаться либо невозможным, либо слишком дорогим.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. Имитационное моделирование.

 

Имитационное моделирование (simulation modelling) широко применяется в различных областях, в том числе в экономике.

При имитационном моделировании закономерности, определяющие характер количественных отношений внутри логистических процессов, остаются непознанными. В этом плане логистический процесс остается для экспериментатора «черным ящиком». Определение условий, при которых результат удовлетворяет требованиям, является целью работы с имитационной моделью.

Имитационное моделирование включает в себя два основных процесса:

1. Конструирование модели реальной системы.
2. Постановка экспериментов на этой модели.

Основные цели имитационного моделирования:

• понять поведение логистической системы;
• выбрать стратегию обеспечивающую наиболее эффективное функционирование логистической системы.

Как правило, имитационное моделирование осуществляется с помощью компьютеров. Основные условия, при которых рекомендуется применять имитационное моделирование:

1. Не существует законченной  постановки данной задачи, либо  еще не разработаны аналитические методы решения сформулированной математической модели.

2. Аналитические модели  имеются, но процедуры столь сложны и трудоемки, что имитационное моделирование дает более простой способ решения задач.

3. Аналитические решения  существуют, но их реализация  не возможна вследствие недостаточной  математической подготовки персонала.

Основным достоинством имитационного моделирования является то, что этим методом можно решать сложные задачи, модели позволяют достаточно просто учитывать случайные воздействия и другие факторы, которые создают трудности при аналитическом исследовании. Модели не решают, а осуществляют прогон программы с заданными параметрами.

Имитационное моделирование имеет ряд существенных недостатков, которые также необходимо учитывать.

1.Исследования с помощью этого метода обходятся дорого.

2.Для построения модели и экспериментирования на ней необходим высококвалифицированный специалист – программист.

3.Необходимо большое количество машинного времени, поскольку метод основывается на статистических испытаниях и требует многочисленных прогонов программ.

4.Модели разрабатываются для конкретных условий и не могут применяться для других похожих моделей.

5. Велика возможность ложной имитации. Это может произойти даже при незначительных изменениях в реальных условиях. Процессы в логистических системах носят вероятностный характер и поддаются моделированию только при введении определенного рода допущений.

Имитационная система - это совокупность моделей, имитирующих протекание изучаемого процесса, объединенная со специальной системой вспомогательных программ и информационной базой, позволяющих достаточно просто и оперативно реализовать вариантные расчеты.

Таким образом, под имитацией понимается численный метод проведения машинных экспериментов с математическими моделями, описывающими поведение сложных систем в течение продолжительных периодов времени, при этом имитационный эксперимент состоит из следующих шести этапов:

1) формулировка задачи;

2) построение математической  модели;

3) составление программы  для ЭВМ;

4) оценка пригодности  модели;

5) планирование эксперимента;

6) обработка результатов  эксперимента.

Описание имитационной модели можно завершить словами Р. Шеннона: «Разработка и применение имитационных моделей в большей степени искусство, чем наука. Следовательно, успех или неудача в большей степени зависит не от метода, а от того, как он применяется».

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение.

 

Моделирование - процесс исследования реальной системы, включающий построение модели, изучение ее свойств и перенос полученных сведений на моделируемую систему.

Модель - это некоторый материальный или абстрактный объект, находящийся в определенном объективном соответствии с исследуемым объектом, несущий о нем определенную информацию и способный его замещать на определенных этапах познания.

Существуют различные виды моделей:

- концептуальное моделирование, т.е. предварительное содержательное описание исследуемого объекта, которое не содержит управляемых переменных, играет вспомогательную роль. Модели имеют вид схем, отражающих наши представления о том, какие переменные наиболее существенны и как они связаны между собой;

- математическое моделирование, т.е. процесс установления соответствия реальному объекту некоторого набора математических символов и выражений. Математические модели наиболее удобны для исследования и количественного анализа, позволяют не только получить решение для конкретного случая, но и определить влияние параметров системы на результат решения;

- имитационное моделирование, т.е. воспроизведение (с помощью ЭВМ) алгоритма функционирования сложных  объектов во времени, поведения  объекта. Имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания. Это искусственный эксперимент, при котором вместо проведения испытаний с реальным объектом проводятся опыты на математических моделях.

Выделяют следующие основные этапы построения математических моделей:

1. Содержательное описание  моделируемого объекта. Такое предварительное, приближенное представление объекта  исследования называется концептуальной  моделью. Этот этап является основой  для последующего формального описания объекта.

2. Формализация операций. На основе содержательного описания  определяется и анализируется  исходное множество характеристик  объекта, выделяются наиболее существенные  из них. Затем выделяют управляемые  и неуправляемые параметры, вводят символьные обозначения. Определяется система ограничений, строится целевая функция модели. Таким образом, происходит замена содержательного описания формальным (символьным, упорядоченным).

3. Проверка адекватности  модели. По результатам проверки  модели на адекватность принимается решение о возможности ее практического использования или о проведении корректировки.

4. Корректировка модели. На этом этапе уточняются имеющиеся  сведения об объекте и все  параметры построенной модели. Вносятся  изменения в модель и вновь выполняется оценка адекватности.

5. Оптимизация модели. Сущность  оптимизации (улучшения) моделей состоит  в их упрощении при заданном  уровне адекватности. В основе  оптимизации лежит возможность  преобразования моделей из одной  формы в другую. Основными показателями, по которым возможна оптимизация модели, являются время и затраты средств для проведения исследований и принятия решений с помощью модели.

Практическим использованием многочисленных моделей процессов управления обычно занимаются информационно-аналитические подразделения, службы контроллинга, качества и надежности, маркетинга и др.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Литература.

 

1. Неруш Ю.М. Логистика 2006 г.
2. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: Учеб. пособие. - М., 2002.
3. Фомин Г.П. Математические методы модели в коммерческой деятельности: Учебник. - М., 2001.
4. Большаков А.С. Моделирование в менеджменте: Учеб. пособие. - М., 2000.
5. Блюмгардт А. Модели корпоративного управления. - Киев: Наук. думка, 2003.