Материал: Имитационные модели глобальных систем

Имитационные модели глобальных систем

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Факультет управления

КАФЕДРА «МАРКЕТИНГ И КОММУНИКАЦИИ В БИЗНЕСЕ»

Реферат

по дисциплине «Процесс имитации модели»

ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ ГЛОБАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Студентки Заяц П.Н.

Проверила: Березовская. Е.А

Ростов - на - Дону - 2014

Содержание

Введение

. Основные этапы процесса имитации

.1 Определение системы Постановка задачи

. Формулирование модели

. Экспериментирование с использованием имитационной модели

.1 Организационные аспекты имитационного моделирования

Заключение

Список использованной литературы

Введение

Имитационное 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. Так же 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).

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

1. Основные этапы процесса имитации

Роберт Шеннон выделяет следующие этапы процесса имитации:

. Определение системы - установление границ, ограничений и измерителей эффективности системы, подлежащей изучению.

. Формулирование модели - переход от реальной системы к некоторой логической схеме (абстрагирование).

. Подготовка данных - отбор данных, необходимых для построения модели, и представление их в соответствующей форме.

. Трансляция модели - описание модели на языке программирования.

. Оценка адекватности - повышение до приемлемого уровня степени уверенности, с которой можно судить относительно корректности выводов о реальной системе, полученных на основании обращения к модели.

. Стратегическое планирование - планирование эксперимента, который должен дать необходимую информацию.

. Тактическое планирование - определение способа проведения каждой серии испытаний, предусмотренных планом эксперимента.

. Экспериментирование - процесс осуществления имитации с целью получения желаемых данных и анализа чувствительности.

. Интерпретация - построение выводов по данным, полученным путем имитации.

. Реализация - практическое использование модели и результатов моделирования.

. Документирование - регистрация хода осуществления проекта и его результатов, а также документирование процесса создания и использования модели.

1.1 Определение системы. Постановка задачи

Роберт Шеннон утверждает: «Эйнштейн как-то сказал, что правильная постановка задачи даже более важна, чем ее решение. Как это ни покажется странным, слишком много ученых, занимающихся процессами управления, ежегодно расходуют миллионы долларов, чтобы получить изящные и хитроумные ответы на некорректно поставленные вопросы». В условиях современной России вряд ли актуален вопрос об избыточном расходовании средств в таких масштабах на эти цели, вопрос же о правильном выборе системы для исследования или планирования остается весьма актуальным. Большинство практических задач представляется руководителям в недостаточно точной, нечеткой форме, поэтому во многих случаях руководство не может или не способно выразить суть своих проблем. Оно знает, что некая проблема существует, но не может точно сформулировать, какая это проблема. Опыт показывает, что постановка задачи есть непрерывный процесс, пронизывающий весь ход исследования. Важной частью постановки задачи является определение характеристик системы, подлежащей изучению. Все системы - это подсистемы других более крупных систем. По масштабам можно последовательно выделить следующие виды экономических систем: глобальные системы (вся мировая система в целом), экономические система масштаба континента, страны, региона, города, предприятия, подразделения и т.д. Внутри каждой системы следует определить характеристики системы, подлежащей изучению, и анализ потребностей той среды, для которой предназначается система. Например, в экономической системе масштаба предприятия, исследователя могут более всего интересовать такие подсистемы, как система управления предприятием, система мотивации трудовой деятельности, система маркетинговой деятельности предприятия и т.д. Очертив цели и задачи исследования и определив границы системы, разработчик должен свести реальную систему к логической блок-схеме или статической модели. Следует построить такую модель реальной системы, которая, с одной стороны не будет столь упрощена, что станет тривиальной, а с другой - не будет столь детализирована, что станет громоздкой в обращении и чрезмерно дорогой. Р. Шеннон предостерегает: «Опасность, которая подстерегает нас при построении логической блок- схемы реально действующей системы, заключается в том, что модель имеет тенденцию обрастать деталями и элементами, которые порой ничего не вносят в понимание данной задачи. Почти всегда наблюдается тенденция имитировать избыточное число деталей, поэтому следует строить модель, ориентированную на решение вопросов, на которые требуется найти ответы, а не имитировать реальную систему во всех подробностях». Модель должна отображать только те аспекты системы, которые соответствуют задачам исследования. И далее Р. Шеннон приводит очень интересную мысль: «Во многих исследованиях моделирование может на этом закончиться. В удивительно большом числе случаев в результате точного и последовательного описания ситуаций становятся очевидны дефекты и «узкие места» системы, так что необходимость продолжать исследования с помощью имитационных методов отпадает».

2. Формулирование модели

экономический социальный имитационный моделирование

Модель - представление объекта, системы или понятия (идеи) в некоторой форме, отличной от формы их реального существования. Модель - это прежде всего упрощенное представление реального объекта или явления, сохраняющее его основные, существенные черты. Сам процесс разработки модели, т.е. моделирование, может быть осуществлен различными способами, из которых наиболее распространено физическое и математическое моделирование.

Разработка и построение модели социально-экономической системы требует глубокого изучения свойств исходного объекта. При этом в основе построения модели лежат, как правило, определенная теоретическая концепция, включающая способ анализа ситуации, некоторые априорные представления о взаимосвязях между наблюдаемыми и изучаемыми признаками и факторами.

В начале построения модели следует по возможности точно сформулировать те предпосылки (гипотезы) и отношения, на которых базируется математическая модель объекта. В основу предлагаемого описания отношений, определяющих возможный тип модели графически представленная на рис.

Рис. Структура типов отношений

Балансовые отношения реализуют равенство суммы наличных объемов (товаров, ресурсов, финансовых потоков и т.п.), полученных из различных источников, сумме объемов, использованных по различным направлениям.

Технологические отношения раскрывают и детализируют технологические процессы конкретных экономических систем.

Поведенческие отношения описывают поведение элементов экономической системы, имеющих некоторую свободу выбора решений.

Структурные отношения определяют иерархию управления (взаимосвязи, соподчиненность элементов) и правила, регулирующие функционирование элементов системы в рамках этой иерархии.

Экономические отношения раскрывают взаимосвязи экономической системы с окружающей средой.

Демографические отношения учитывают влияние роста и структуры населения на производство.

Экзогенные отношения описывают взаимоотношения экономической системы с элементами внешней среды, причем влияние системы на эти элементы ограниченно (внешняя торговля, стихийные бедствия и др.).

Следует иметь в виду, что при разработке моделей достаточно сложных экономических систем необходимо учитывать несколько или даже все вышеуказанные отношения элементов системы.

3. Экспериментирование с использованием имитационной модели

После завершения этапов разработки и планирования осуществляется процесс экспериментирования на модели с целью получения желаемой информации. На этом этапе начинают выявляться недостатки и просчеты в модели и планировании проведения экспериментов, которые должны постоянно устраняться до тех пор, пока не будут достигнуты первоначально поставленные цели. При экспериментировании модель выступает как самостоятельный объект исследования. Одну из форм такого исследования составляет проведение модельных экспериментов, при которых целенаправленно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о ее «поведении». Конечным результатом этого этапа является совокупность знаний о модели в отношении существенных сторон объекта-оригинала, которые отражены в данной модели. На рисунках 1,2 схематично показаны возможные варианты изменения входных параметров имитационной модели при проведении экспериментов на ней с целью изучения изменения выходных параметров моделируемой системы.

На рис..1 показан вариант имитационного эксперимента, при котором изменяется значение только одного входного параметра х1 имитационной модели (ИМ) при фиксированных значениях всех остальных входных параметров. При этом исследуется изменение выходных параметров w1,w2,…wn

Рис.1.Исследование влияния изменения одного входного параметра на выходные параметры

В варианте имитационного эксперимента, изображенном на рис.2, исследуется поведение выходных параметров при изменении нескольких или всех входных параметров. Такой вид эксперимента характерен для стратегического планирования, когда выбирается та или иная стратегия изменения входных параметров.

Рис.2. Имитация принятой стратегии изменения входных параметров

Если одна или несколько переменных являются случайными (стохастическими) величинами, то при проведении имитационного эксперимента из значения задаются при помощи генератора случайных чисел (ГСЧ). Вариант эксперимента со случайными входными параметрами изображен на рис.3.

Рис.3. Имитационный эксперимент со случайными входными параметрами

Если математическая модель непригодна для применения аналитических или численных методов, то для ее решения применяют метод экспериментальной оптимизации на ЭВМ. При этом методе нет необходимости в преобразовании математической модели в специальную систему уравнений. Как целевая функция, так и система ограничений могут быть заданы в виде алгоритма, позволяющего вычислять их значения в ходе моделирования. На рис..4 схематично показан вариант имитационного экспериментирования с применением метода экспериментальной оптимизации.

Рис. 4. Метод экспериментальной оптимизации с использованием имитационной модели

.1 Организационные аспекты имитационного моделирования

Главная цель построения любой имитационной модели - помочь руководителям повысить качество управления. Для того чтобы предоставлять им нужные данные в нужной форме и в нужное время - что поможет правильно принимать нужные решения - необходимо глубоко вникнуть как в сам процесс принятия решений, так и в функции лиц, принимающих решения. Процесс управления в экономической системе можно описать как последовательность следующих фаз: планирование, организация, учет, регулирование и анализ. На первой фазе участники процесса планирования разрабатывают план будущей деятельности, на второй - происходит их взаимодействие, направленное на выполнение разработанного плана, и на последующих фазах процесса управления осуществляется учет, регулирование и анализ выполняемой деятельности как в процессе ее осуществления, так и после ее окончания.

Все фазы процесса управления в большей или меньшей степени пронизываются процессами принятия решений. Принятие решений необходимо тогда, когда нормы не определяют однозначно управляемую деятельность. Процессом принятия решений является часть управленческой деятельности, кульминационным моментом которой является выбор из множества альтернатив возможных курсов действий.

дискриптивная теория принятия решений, пытающаяся описать, как в действительности они принимаются.

Два различных подхода в теории и практике принятия решений могут затруднить эффективное использование метода имитационного моделирования на практике. Минимальные необходимые и достаточные условия существования ситуации принятия решений требуют наличия:

лица, принимающего решения (ЛПР), которое отдает себе отчет в том, что проблема существует, и требует принятия решения;

выхода или цели, которых стремится достичь ЛПР;

по крайней мере двух альтернативных вариантов решения, которые направлены на достижение поставленной цели;

сомнений ЛПР относительно того, какую из альтернатив следует предпочесть;

среды или условий, в которых существует проблема.

В этих условиях ЛПР:

осознает необходимость принять решение;

проводит поиск и оценку альтернативных действий;

выбирает одну или несколько альтернатив, которые, по его мнению, ведут к достижению цели.

Результатом принятия решения может быть выполнение некоторого действия или принятие идеи. Легко предположить, что руководитель знает о существовании нерешенной проблемы, знает, какова эта проблема, имеет намерение решить ее. Однако обычно осознание наличия проблемы приходит постепенно, в процессе длительного наблюдения руководителя за управляемой им системой и обсуждения возникающих вопросов с коллегами и подчиненными. Роберт Шеннон отмечает: «У администраторов вырабатывается скептический взгляд на необходимость проводить в жизнь рекомендуемые им решения, и поэтому они склонны не принимать во внимание проблемы, которые формулируются в недостаточно ясной и четкой форме. Помимо риска есть и другие факторы, которые способствуют отклонению предлагаемых решений. Один из таких факторов - обучение. Администраторов учат либо они сами приходят к такой мысли, что следует избегать принятия решений, в которых нет необходимости». Поскольку новые решения обычно прерывают нормальный ход работы и создают дополнительную работу, администраторы (специалисты) избегают принятия каких-либо решений. Далее Р. Шеннон приводит очень жизненное, не лишенное юмора наблюдение:

«Нам всем присуще избегать самостоятельно поставленных вопросов. Принятие решений побуждается: сверху - вышестоящим руководством, снизу - подчиненными, собственной инициативой. В первом случае руководителем практически всегда принимается решение; во втором также принимается решение, хотя оно иногда может заключаться и в том, чтобы не принимать никакого решения; в третьем же случае нет подталкивающего механизма, и такие решения могут долго не приниматься без опасения каких-либо наказаний». Если принимаемое на ходу решение вызывает противоречивые последствия, руководитель может отложить детальное изучение проблемы. Он рассуждает так, что со временем положение само собой исправится и это избавит его от «управленческих мук». Боязнь принять неверное решение часто сильнее опасения возможных неблагоприятных последствий непринятия никакого решения.