Имя материала: Моделирование экономических процессов

Автор: Власов М. П.

13.2. этапы имитационного эксперимента

Имитационный эксперимент проводится в следующей последовательности:

постановка задачи: выделение основных проблем;

сбор эмпирической информации и анализ исходных данных, установление контактов с заказчиком (пользователем);

формирование модели: выработка соглашений относительно принципов описания, допустимых упрощений измеряемых параметров и критериев оценки качества модели;

построение или выбор модели: описание локальных моделей, определение параметров модели;

работа с моделью: проведение вычислений с целью изучения диапазона измерения результатов в зависимости от изменения условий функционирования модели, подготовка эксперимента и уменьшение дисперсии;

проверка достоверности: согласованности результатов вычислений с входными данными (наличие ошибок в программе) и соответствия полученных результатов реальным данным;

представление результатов заказчику: повторное выполнение работ по некоторым из указанных выше пунктов в соответствии с изучаемой задачей.

При имитационном моделировании проводится структурный анализ процессов, который заключается в формализации структуры сложного реального процесса путем разложения его на локальные процессы, выполняющие определенные функции и имеющие взаимные функциональные связи согласно сценарию, разработанному рабочей экспертной группой. Выявленные локальные процессы, в свою очередь, могут разделяться на другие функциональные процессы. Структура общего моделируемого процесса может быть представлена в виде графа, имеющего многослойную иерархическую 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 локальные процессы не имеют физической основы и протекают виртуально, т. к. оперируют с информацией, деньгами и логикой (законами) их обработки.

Важно отметить аспекты формализованного описания модели. Графическое изображение имитационной модели, функции, выполняемые каждым локальным процессом, условия их взаимодействия и особенности поведения моделируемого процесса (временная, пространственная и финансовая динамика) должны быть описаны на специальном языке для последующей трансляции. Для этого существуют различные способы:

описание на языке типа GPSS, Pilgrim и даже на Visual Basic. Хотя последний прост, т. к. с его помощью можно программировать элементарные модели, это средство не подходит для реальных моделей сложных экономических процессов. Описание модели средствами Pilgrim компактнее аналогичной алгоритмической модели на Visual Basic;

автоматизированное описание с помощью компьютерного графического конструктора во время проведения структурного анализа, т. е. с очень незначительными затратами на программирование. Такой конструктор, создающий описание модели, имеется в составе системы моделирования в Pilgrim.

Важно отметить те особенности указанных Этапов анализа проблемы, которые можно отнести к общепринятому понятию «имитационное моделирование». По существу, этапы 3-7 полностью удовлетворяют тому, что в настоящее время понимается под имитацией. Когда используется термин «имитационная модель» или говорят о проведении имитационного эксперимента, то понимают под этим численные расчеты и, в частности, получение статистической выборки на математической модели, например, для оценки вероятностных характеристик некоторых выходных параметров. Всякий раз при решении новой задачи исследования операций или системного анализа необходимо, конечно, проделать этапы 1 и 2. Формирование задачи (этап 3), а также последующие упрощения следует проводить с учетом конечных целей использования модели, а именно вычисления выходных данных. Часто аналитические расчеты невозможно провести до тех пор, пока не сделаны значительные упрощения. Например, достаточно бегло просмотреть опубликованные работы по теории очередей и массовому обслуживанию, чтобы убедиться в том, сколь мало пользы они могут принести, когда необходимо проанализировать переходные режимы или процессы, зависящие от времени. В качестве возможных подходов к решению сложных задач можно использовать:

численный анализ и решение вероятностных уравнений;

численные процедуры дискретного, или имитационного моделирования;

применение аналитических методов аппроксимации вероятностных уравнений, например, методов диффузионной аппроксимации.

Возможно, популярность имитации объясняется тем, что при его использовании не требуется большого опыта и знаний в области математической теории вероятностей и статистики. Однако имитационное моделирование реальных ситуаций, например, распределения работ в цехе или потоков в сети, может потребовать слишком больших затрат на построение модели, программирование и отладку программы. Если в самом начале не принять соответствующих мер, то отпущенные ресурсы времени могут быть полностью израсходованы еще до того, как удастся провести достаточное количество расчетов. Очень часто уделяют излишнее внимание деталям моделирования (что приводит к трудностям при программировании), вместо того чтобы оценить погрешность модели и хорошо продумать последовательность работ, получить содержательные результаты. При решении сложных проблем используется специальные языки программирования, ориентированные на те типы задач, которые наиболее часто встречаются на практике.

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 |