Simülasyon modellemesi. Simülasyon modelleri

Temel olarak makine tabanlı modellerin bir başka örneği de simülasyon modelleridir. Simülasyon modellemenin karmaşık sistem ve süreçleri incelemek için giderek daha popüler bir yöntem haline gelmesine rağmen, günümüzde bir simülasyon modelinin tüm araştırmacılar tarafından tanınan tek bir tanımı yoktur.

Kullanılan tanımların çoğu, bir simülasyon modelinin, bir bilgisayar kullanılarak, simüle edilen sürecin özelliklerinin hedeflenen hesaplamalarına ve bazı parametrelerinin optimizasyonuna olanak tanıyan bir dizi matematiksel ve araçsal araç kullanılarak oluşturulduğunu ve uygulandığını ima eder.

Aşırı bakış açıları da var. Bunlardan biri, bir simülasyon modelinin, hesaplamalı deneyler sırasında kullanılabilecek bir sistemin herhangi bir mantıksal-matematiksel açıklaması olarak tanınabileceği ifadesiyle ilişkilidir. Bu konumlardan, tamamen deterministik problemlerde değişen parametrelerle ilişkili hesaplamalar simülasyon modellemesi olarak kabul edilir.

Diğer aşırı bakış açısının savunucuları, bir simülasyon modelinin mutlaka herhangi bir karmaşık nesnenin aktivitelerini simüle etmenize izin veren özel bir yazılım paketi olduğuna inanırlar. "Yöntem simülasyon modelleme dır-dir deneysel yöntem dayalı gerçek bir sistemin araştırılması bilgisayar modeli Deneysel yaklaşımın özelliklerini ve bilgisayar teknolojisini kullanmanın özel koşullarını birleştiren. Simülasyon modelleme bir makine modelleme yöntemidir; aslında bilgisayar olmadan hiçbir zaman var olmamıştır ve yalnızca bilgi teknolojisinin gelişmesi bu türün ortaya çıkmasına neden olmuştur. bilgisayar modelleme". Bu yaklaşım, bilgisayar kullanmadan en basit simülasyon modellerinin oluşturulabilmesi olasılığını reddeder.

Tanım 1.9. Simülasyon modeli- özel çeşitlilik bilgi modelleri analitik, bilgisayar ve analog modellerin unsurlarını birleştirerek, bir dizi hesaplama ve çalışmalarının sonuçlarının grafiksel gösterimini kullanarak, çeşitli (genellikle rastgele) maruz kaldığında incelenen nesnenin işleyiş süreçlerini yeniden üretmeye (simüle etmeye) olanak tanır. ) faktörler.

Simülasyon modelleme günümüzde iş süreçlerini, tedarik zincirlerini, askeri operasyonları, nüfus dinamiklerini, tarihsel süreçleri, rekabeti ve diğer süreçleri modellemek ve sonuçlarını tahmin etmek için kullanılmaktadır. yönetim kararlarıçeşitli alanlarda. Simülasyon modelleme, herhangi bir nitelikteki, karmaşıklık ve amaçtaki sistemleri hemen hemen her ayrıntı derecesinde incelemenize olanak tanır; yalnızca bir simülasyon modeli geliştirmenin karmaşıklığıyla sınırlıdır ve Tekniksel kabiliyetler deney yapmak için kullanılan bilgisayar araçları.

Modern pratik problemleri çözmek için geliştirilen simülasyon modelleri, genellikle her biri çok sayıda parametreyle tanımlanan ve stokastik etkilere maruz kalan, çok sayıda karmaşık şekilde etkileşimli stokastik öğe içerir. Bu durumlarda, kural olarak, tam ölçekli modelleme istenmez veya imkansızdır ve analitik bir çözüm de zor veya imkansızdır. Çoğu zaman bir simülasyon modelinin uygulanması, dağıtılmış hesaplamanın organizasyonunu gerektirir. Bu nedenlerden dolayı simülasyon modelleri esasen makine tabanlı modellerdir.

Bir simülasyon modeli, modelin uygulanan bazı algoritmalar biçiminde temsil edilmesini içerir. bilgisayar programı yürütülmesi sistemdeki durum değişikliklerinin sırasını simüle eden ve dolayısıyla simüle edilen sistem veya sürecin davranışını yansıtan.

Not!

Rastgele faktörlerin varlığında, simüle edilen süreçlerin gerekli özellikleri, simülasyon modelinin tekrar tekrar çalıştırılması ve birikmiş bilgilerin daha sonra istatistiksel olarak işlenmesi sonucunda elde edilir.

Bilimsel araştırma yapan bir bilim adamının bakış açısından, simülasyon modellemeyi bir bilgi teknolojisi olarak yorumlamanın meşru olduğunu unutmayın: “Kontrollü bir sürecin veya kontrollü bir nesnenin simülasyon modellemesi, üst düzey bir süreçtir. Bilişim teknolojisi bilgisayar kullanılarak gerçekleştirilen iki tür eylemi sağlar:

1) bir simülasyon modelinin oluşturulması veya değiştirilmesi üzerinde çalışmak;
2) simülasyon modelinin çalıştırılması ve sonuçların yorumlanması."

Bir simülasyon modeli oluşturmanın modüler ilkesi. Dolayısıyla simülasyon modelleme, incelenen sistemi dış çevre ile bağlantılı olarak tanımlayan, içinde meydana gelen süreçlerin onları korurken yeniden üretilmesini tanımlayan yapılandırılmış mantıksal-matematiksel modellerin varlığını varsayar. mantıksal yapı ve bilgisayar teknolojisini kullanarak zaman içindeki dizileri. Modüler bir prensip kullanarak sistemin işleyişine ilişkin bir simülasyon modeli oluşturmak en mantıklısıdır. Bu durumda, böyle bir modelin birbirine bağlı üç modül bloğu tanımlanabilir (Şekil 1.7).

Pirinç. 1.7.

Algoritmik modelin ana kısmı, nesne işleyiş süreçlerini simüle etmeye yönelik bir blokta (blok 2) uygulanır. Burada model süresinin geri sayımı düzenlenir, model öğelerinin etkileşiminin mantığı ve dinamiği yeniden üretilir ve nesnenin işleyişinin özelliklerine ilişkin tahminleri hesaplamak için gerekli verileri toplamak için deneyler yapılır. Rastgele etkiler simülasyon bloğu (blok 1), rastgele değişkenlerin ve süreçlerin değerlerini oluşturmak için kullanılır. Gerekli özelliklerle rastgele etkilerin modellenmesine yönelik algoritmaların uygulanmasına yönelik standart dağılım oluşturucuları ve araçları içerir. Simülasyon sonuçları işleme bloğunda (blok 3), modelle yapılan deneylerin sonuçlarını oluşturan özelliklerin mevcut ve nihai değerleri hesaplanır. Bu tür deneyler, optimizasyon veya ters olanlar da dahil olmak üzere ilgili problemlerin çözülmesinden oluşabilir.

Lychkina II. II. Kararname. Op.
Dağıtılmış bilgi işlem, çoğunlukla paralel bir bilgi işlem sisteminde birleştirilen birden fazla bilgisayar kullanarak yoğun emek gerektiren bilgi işlem sorunlarını çözmenin bir yoludur.
Emelyanov A. A., Vlasova E. A., Duma R. V. Ekonomik süreçlerin simülasyon modellemesi. M.: Finans ve İstatistik, 2006. S. 6.

Simülasyon modelleme (durumsal modelleme)- Süreçleri gerçekte gerçekleşecekleri şekilde tanımlayan modeller oluşturmanıza olanak tanıyan bir yöntem. Böyle bir model, hem bir test hem de belirli bir test seti için zaman içinde "oynatılabilir". Bu durumda sonuçlar süreçlerin rastgele doğasına göre belirlenecektir. Bu verilerden oldukça istikrarlı istatistikler elde edilebilir.

Simülasyon modelleme, üzerinde çalışılan sistemin, gerçek sistemi yeterli doğrulukla tanımlayan bir modelle değiştirildiği, bu sistem hakkında bilgi edinmek amacıyla deneyler yapılan bir araştırma yöntemidir. Bir modelle deneme yapmaya taklit denir (taklit, gerçek bir nesne üzerinde deneylere başvurmadan bir olgunun özünü anlamaktır).

Simülasyon modelleme matematiksel modellemenin özel bir durumudur. Bunun için bir nesne sınıfı vardır. çeşitli sebepler Analitik modeller geliştirilmemiş veya ortaya çıkan modelin çözümüne yönelik yöntemler geliştirilmemiştir. Bu durumda analitik modelin yerini bir simülatör veya simülasyon modeli alır.

Simülasyon modellemeye bazen analitik çözümlere dayalı olarak formüle edilmiş bir problemin kısmi sayısal çözümlerinin elde edilmesi veya sayısal yöntemler kullanılması denir.

Simülasyon modeli, bir nesnenin işleyişini tasarlamak, analiz etmek ve değerlendirmek amacıyla bilgisayarda deney yapmak için kullanılabilecek bir nesnenin mantıksal ve matematiksel bir açıklamasıdır.

Ansiklopedik YouTube

1 / 3

✪ Sistem modelleme. Ders 8. Sistemlerin simülasyon modellemesi

✪ Web semineri: İş süreçlerinin simülasyon modellemesi

✪ Simülasyon Modellemesinin Lojistikte Uygulanması.

Altyazılar

Simülasyon modellemenin uygulanması

Simülasyon modelleme şu durumlarda kullanılır:

gerçek bir nesne üzerinde deney yapmak pahalı veya imkansızdır;
analitik bir model oluşturmak imkansızdır: sistemin zamanı, nedensel ilişkileri, sonuçları, doğrusal olmama durumları, stokastik (rastgele) değişkenleri vardır;
sistemin zaman içindeki davranışını simüle etmek gerekir.

Simülasyon modellemenin amacı, incelenen sistemin davranışını, elemanları arasındaki en önemli ilişkilerin analizinin sonuçlarına dayanarak yeniden üretmek veya başka bir deyişle, konu alanının bir simülatörünü (İng. simülasyon modellemesi) geliştirmektir. çeşitli deneyler yapmak için çalışma.

Simülasyon türleri

Ajan tabanlı modelleme, dinamikleri küresel kurallar ve yasalar tarafından değil (diğer modelleme paradigmalarında olduğu gibi) belirlenmeyen, merkezi olmayan sistemleri incelemek için kullanılan simülasyon modellemede nispeten yeni (1990'lar-2000'ler) bir yöndür. , bu küresel kurallar ve yasalar grup üyelerinin bireysel faaliyetlerinin sonucu olduğunda. Etmen tabanlı modellerin amacı bu küresel kurallara dair içgörü kazanmaktır. genel davranış Sistem, bireysel aktif nesnelerinin bireysel, özel davranışları ve bu nesnelerin sistemdeki etkileşimi hakkındaki varsayımlara dayanmaktadır. Ajan, faaliyeti olan, özerk davranışı olan, belirli bir dizi kurala uygun olarak kararlar alabilen, çevreyle etkileşime girebilen ve ayrıca bağımsız olarak değişebilen belirli bir varlıktır.

Ayrık olay modelleme, olayların sürekli doğasından soyutlamayı ve modellenen sistemin "bekleme", "sipariş işleme", "kargoyla taşınma", "boşaltma" gibi yalnızca ana olaylarını dikkate almayı öneren bir modelleme yaklaşımıdır. ve diğerleri. Ayrık olay modelleme en gelişmiş olanıdır ve lojistik ve kuyruk sistemlerinden taşıma ve taşımaya kadar çok çeşitli uygulamalara sahiptir. üretim sistemleri. Bu tür modelleme, üretim süreçlerinin modellenmesi için en uygun olanıdır. 1960'larda Geoffrey Gordon tarafından kuruldu.

Sistem dinamiği, incelenen sistem için nedensel ilişkilerin grafiksel diyagramlarının ve bazı parametrelerin diğerleri üzerindeki zaman içindeki küresel etkilerinin grafiksel diyagramlarının oluşturulduğu ve daha sonra bu diyagramlara dayanarak oluşturulan modelin bir bilgisayarda simüle edildiği bir modelleme paradigmasıdır. Aslında bu tür modelleme, diğer tüm paradigmalardan daha fazla, nesneler ve olgular arasındaki neden-sonuç ilişkilerinin süregelen tanımlanmasının özünü anlamaya yardımcı olur. Sistem dinamikleri kullanılarak iş süreçleri modelleri, şehir gelişimi, üretim modelleri, nüfus dinamikleri, ekoloji ve salgın gelişimi modelleri inşa edilmektedir. Yöntem 1950 yılında Jay Forrester tarafından kuruldu.

Kullanım alanları

Nüfus dinamikleri
IT altyapısı
Tarihsel süreçlerin matematiksel modellenmesi
Yaya dinamikleri
Pazar ve rekabet
Servis merkezleri
Tedarik zinciri
Trafik
Sağlık Ekonomisi

Simülasyon modelleme

Simülasyon modelleme matematiksel modellemenin özel bir durumudur. Çeşitli nedenlerden dolayı analitik modellerin geliştirilmediği veya ortaya çıkan modeli çözme yöntemlerinin geliştirilmediği bir nesne sınıfı vardır. Bu durumda analitik modelin yerini bir simülatör veya simülasyon modeli alır.

Simülasyon modellemeye bazen analitik çözümlere dayalı olarak formüle edilmiş bir soruna kısmi sayısal çözümler elde etmek veya sayısal yöntemler kullanmak denir.

Simülasyon modellemenin uygulanması

Simülasyon modelleme şu durumlarda kullanılır:

gerçek bir nesne üzerinde deney yapmak pahalı veya imkansızdır;
analitik bir model oluşturmak imkansızdır: sistemin zamanı, nedensel ilişkileri, sonuçları, doğrusal olmama durumları, stokastik (rastgele) değişkenleri vardır;
sistemin zaman içindeki davranışını simüle etmek gerekir.

Simülasyon modellemenin amacı, elemanları arasındaki en anlamlı ilişkilerin analizinin sonuçlarına dayanarak, incelenen sistemin davranışını yeniden üretmek veya başka bir deyişle bir simülatör geliştirmektir. simülasyon modelleme) çeşitli deneyler yapmak için incelenen konu alanının.

Simülasyon modelleme, bir sistemin zaman içindeki davranışını simüle etmenize olanak tanır. Üstelik avantajı, modeldeki zamanın kontrol edilebilmesidir: hızlı süreçler durumunda yavaşlatılır ve yavaş değişkenliğe sahip modelleme sistemleri için hızlandırılır. Gerçek deneylerin pahalı, imkansız veya tehlikeli olduğu nesnelerin davranışlarını taklit etmek mümkündür. Kişisel bilgisayar çağının gelişmesiyle birlikte, karmaşık ve benzersiz ürünlerin üretimine genellikle bilgisayarla üç boyutlu simülasyon modellemesi eşlik ediyor. Bu hassas ve nispeten hızlı teknoloji, gelecekteki ürün için gerekli tüm bilgiyi, ekipmanı ve yarı mamul ürünleri üretim başlamadan önce biriktirmenize olanak tanır. Bilgisayarla 3D modelleme artık küçük şirketler için bile alışılmadık bir durum değil.

Önemsiz olmayan sorunları çözmenin bir yöntemi olarak taklit, ilk gelişimini 1950'ler - 1960'larda bilgisayarların yaratılmasıyla bağlantılı olarak aldı.

İki tür taklit vardır:

Monte Carlo yöntemi (istatistiksel test yöntemi);
Simülasyon modelleme yöntemi (istatistiksel modelleme).

Simülasyon türleri

Üç Simülasyon Yaklaşımı

Soyutlama ölçeğinde simülasyon yaklaşımları

Etmen tabanlı modelleme, işleyiş dinamikleri küresel kurallar ve yasalar (diğer modelleme paradigmalarında olduğu gibi) tarafından değil, merkezi olmayan sistemleri incelemek için kullanılan simülasyon modellemede nispeten yeni (1990'lar-2000'ler) bir yöndür. tam tersi, bu küresel kurallar ve yasalar grup üyelerinin bireysel faaliyetlerinin sonucu olduğunda. Etmen tabanlı modellerin amacı, bu küresel kuralların, bireysel varsayımlara dayanan sistemin genel davranışının, bireysel aktif nesnelerinin özel davranışının ve bu nesnelerin sistemdeki etkileşiminin anlaşılmasını sağlamaktır. Ajan, faaliyeti olan, özerk davranışı olan, belirli bir dizi kurala uygun olarak kararlar alabilen, çevreyle etkileşime girebilen ve ayrıca bağımsız olarak değişebilen belirli bir varlıktır.

Ayrık olay modelleme, olayların sürekli doğasından soyutlamayı ve simüle edilen sistemin yalnızca "bekleme", "sipariş işleme", "kargoyla hareket etme", "boşaltma" gibi ana olaylarını dikkate almayı öneren bir modelleme yaklaşımıdır. ve diğerleri. Ayrık olay modelleme en gelişmiş olanıdır ve lojistik ve kuyruk sistemlerinden taşıma ve üretim sistemlerine kadar çok çeşitli uygulamalara sahiptir. Bu tür modelleme, üretim süreçlerinin modellenmesi için en uygun olanıdır. 1960'larda Jeffrey Gordon tarafından kuruldu.

Sistem dinamiği, incelenen sistem için nedensel ilişkilerin grafiksel diyagramlarının ve bazı parametrelerin diğerleri üzerindeki zaman içindeki küresel etkilerinin grafiksel diyagramlarının oluşturulduğu ve daha sonra bu diyagramlara dayanarak oluşturulan modelin bir bilgisayarda simüle edildiği bir modelleme paradigmasıdır. Aslında bu tür modelleme, diğer tüm paradigmalardan daha fazla, nesneler ve olgular arasındaki neden-sonuç ilişkilerinin süregelen tanımlanmasının özünü anlamaya yardımcı olur. Sistem dinamikleri kullanılarak iş süreçleri modelleri, şehir gelişimi, üretim modelleri, nüfus dinamikleri, ekoloji ve salgın gelişimi modelleri inşa edilmektedir. Yöntem 1950 yılında Jay Forrester tarafından kuruldu.

Kullanım alanları

Nüfus dinamikleri
IT altyapısı
Tarihsel süreçlerin matematiksel modellenmesi
Yaya dinamikleri
Pazar ve rekabet
Servis merkezleri
Tedarik zinciri
Trafik
Sağlık Ekonomisi

Ücretsiz simülasyon sistemleri

Ayrıca bakınız

Ağ modelleme

Notlar

Edebiyat

Hemdi A. Taha Bölüm 18. Simülasyon Modelleme// Yöneylem Araştırmasına Giriş = Yöneylem Araştırması: Giriş. - 7. baskı. - M .: “Williams”, 2007. - s. 697-737. - ISBN 0-13-032374-8

Strogalev V.P., Tolkacheva I.O. Simülasyon modelleme. - MSTU im. Bauman, 2008. - s. 697-737. - ISBN 978-5-7038-3021-5

Bağlantılar

Intuit.ru'da bilgisayar ve statik simülasyon modelleme
Teknolojik mühendislik problemlerinde simülasyon modelleme Makarov V. M., Lukina S. V., Lebed P. A.

Wikimedia Vakfı. 2010.

Diğer sözlüklerde “Simülasyon Modellemenin” ne olduğuna bakın:

simülasyon- (ITIL Sürekli Hizmet İyileştirme) (ITIL Hizmet Tasarımı) Bir konfigürasyon öğesinin veya BT hizmetinin davranışını tahmin etmek için ayrıntılı bir model oluşturan bir teknik. Simülasyon modelleri çok yüksek doğrulukla uygulanabilir, ancak bu... ... Teknik Çevirmen Kılavuzu

Simülasyon modelleme- Simülasyon modelleme: teknik nesnelerin, varoluşlarına eşlik eden süreçlerin çoğaltılmasına dayalı olarak modellenmesi (sembolik, konu). Kaynak: EKİPMAN VE OPERATÖR FAALİYETİNİN BİLGİ DESTEĞİ. DİL… … Resmi terminoloji

Simülasyon modelleme- bkz. Makine taklidi, Tezgah deneyi... Ekonomik ve matematiksel sözlük

Araştırması için bazı nesnelerin modelinin geliştirilmesi, inşa edilmesi İş terimleri sözlüğü. Akademik.ru. 2001... İş terimleri sözlüğü

simülasyon- 3.9 simülasyon modelleme: Teknik nesnelerin, onların varlığına eşlik eden süreçlerin yeniden üretimine dayalı olarak modellenmesi (sembolik, konu). Kaynak … Normatif ve teknik dokümantasyon açısından sözlük referans kitabı

SİMÜLASYON MODELLEME- (...Fransız model örneğinden) bilgisayar kullanarak istatistiksel testler (Monte Carlo yöntemi) kullanarak herhangi bir olayı ve süreci inceleme yöntemi. Yöntem, rastgele faktörlerin incelenen olgu üzerindeki etkisinin çizilmesine (simüle edilmesine) dayanmaktadır veya... ... Ansiklopedik Psikoloji ve Pedagoji Sözlüğü

Simülasyon modelleme- bu, belirli bir gerçek durumun bir model üzerinde çoğaltılması, incelenmesi ve sonuçta en fazlasının bulunmasıdır. iyi karar. Aslında I.M., gerçek bir sistemin matematiksel modelini oluşturmak ve onu kurmaktan ibarettir... ... Kütüphanecinin sosyo-ekonomik konulara ilişkin terminoloji sözlüğü

Bu makale Vikileştirilmeli. Lütfen makale biçimlendirme kurallarına göre biçimlendirin. Simülasyon modelleri analitik bir gösterimle değil, bilgi ve programların kullanıldığı simülasyon ilkesiyle ilişkilidir... Wikipedia

Monte Carlo simülasyonu- (Monte Carlo yöntemi) Bir problemi yürütme yoluyla çözmenin analitik yöntemi çok sayıda Simülasyon adı verilen test işlemleri ve birleştirilen test sonuçlarından gerekli çözümün elde edilmesi. Hesaplama yöntemi... ... Yatırım Sözlüğü

giriiş

Simülasyon, ekonomik sistemleri analiz etmenin en güçlü yöntemlerinden biridir.

İÇİNDE Genel dava Taklit derken, bir bilgisayarda deney yapma sürecini kastediyoruz. Matematiksel modeller karmaşık gerçek dünya sistemleri.

Bu tür deneyleri yürütmenin hedefleri, incelenen sistemin özelliklerini ve modellerini belirlemekten belirli pratik sorunları çözmeye kadar çok farklı olabilir. Bilgisayar teknolojisinin gelişmesiyle birlikte yazılımİktisat alanında taklit uygulamalarının kapsamı önemli ölçüde genişledi. Günümüzde hem şirket içi yönetim sorunlarının çözümünde hem de yönetimin makroekonomik düzeyde modellenmesinde kullanılmaktadır. Problem çözme sürecinde simülasyon modellemeyi kullanmanın temel avantajlarını ele alalım. finansal analiz.

Tanımdan da anlaşılacağı üzere taklit bilgisayar deneyi. Böyle bir deney ile gerçek deney arasındaki tek fark, sistemin kendisi ile değil, sistemin bir modeli ile gerçekleştirilmesidir. Ancak gerçek deneyler yapmak ekonomik sistemler, İle en azından makul değildir, önemli maliyetler gerektirir ve pratikte mümkün olması muhtemel değildir. Yani taklit tek yol Gerçek deneyler yapmadan sistemlerin araştırılması.

Karar verme için gerekli bilgileri toplamak çoğu zaman pratik değildir veya maliyetlidir. Örneğin risk değerlendirmesi yaparken yatırım projeleri kural olarak satış hacimleri, maliyetler, fiyatlar vb. ile ilgili tahmin verilerini kullanın.

Ancak riski yeterince değerlendirebilmek için olasılık dağılımları hakkında makul hipotezler formüle etmek için yeterli miktarda bilgiye sahip olmak gerekir. anahtar parametreler proje. Bu gibi durumlarda, eksik gerçek veriler, simülasyon deneyi sırasında elde edilen (yani bilgisayarda oluşturulan) değerlerle değiştirilir.

Birçok finansal analiz problemini çözerken davranışları karar vericiler tarafından kontrol edilemeyen rastgele değişkenler içeren modeller kullanılır. Bu tür modellere stokastik denir. Simülasyonun kullanılması aşağıdaki konularda sonuçlara varmamızı sağlar: olası sonuçlar rastgele faktörlerin (değişkenlerin) olasılık dağılımlarına dayanmaktadır. Stokastik simülasyona genellikle Monte Carlo yöntemi denir. Taklit etmenin başka yararları da vardır.

MS Excel ortamında yatırım projelerinin risklerini analiz etmek için simülasyon modelleme kullanma teknolojisini ele alacağız.

Simülasyon modelleme

Simülasyon modelleme (durumsal modelleme), süreçleri gerçekte meydana geldiği gibi tanımlayan modeller oluşturmanıza olanak tanıyan bir yöntemdir. Böyle bir model, hem bir test hem de belirli bir test seti için zaman içinde "oynatılabilir". Bu durumda sonuçlar süreçlerin rastgele doğasına göre belirlenecektir. Bu verilerden oldukça istikrarlı istatistikler elde edebilirsiniz.

Simülasyon modelleme özel bir durumdur matematiksel modelleme. Çeşitli nedenlerden dolayı analitik modellerin geliştirilmediği veya ortaya çıkan modeli çözme yöntemlerinin geliştirilmediği bir nesne sınıfı vardır. Bu durumda analitik modelin yerini bir simülatör veya simülasyon modeli alır.

Simülasyon modellemeye bazen analitik çözümlere dayalı olarak formüle edilmiş bir problemin kısmi sayısal çözümlerinin elde edilmesi veya sayısal yöntemler kullanılması denir.

Simülasyon modelleme şu durumlarda kullanılır:

· gerçek bir nesne üzerinde deney yapmak pahalı veya imkansızdır;

· Analitik bir model oluşturmak imkansızdır: sistemin zamanı, nedensel ilişkileri, sonuçları, doğrusal olmama durumları, stokastik (rastgele) değişkenleri vardır;

· Sistemin zaman içindeki davranışını simüle etmek gereklidir.

Simülasyon modellemenin amacı, elemanları arasındaki en önemli ilişkilerin analizinin sonuçlarına dayanarak, incelenen sistemin davranışını yeniden üretmek veya başka bir deyişle - konu alanının bir simülatörünü (İng. simülasyon modellemesi) geliştirmektir. çeşitli deneyler yapmak için çalışmalar yapılıyor.

Önemsiz olmayan sorunları çözmenin bir yöntemi olarak taklit, ilk gelişimini 1950'ler-1960'larda bilgisayarların yaratılmasıyla bağlantılı olarak aldı.

İki tür taklit vardır:

· Monte Carlo yöntemi (istatistiksel test yöntemi);

· Simülasyon modelleme yöntemi (istatistiksel modelleme).

Simülasyon türleri:

· Aracı tabanlı modelleme- dinamikleri küresel kurallar ve yasalar tarafından değil (diğer modelleme paradigmalarında olduğu gibi) belirlenen, merkezi olmayan sistemleri incelemek için kullanılan simülasyon modellemede nispeten yeni (1990'lar-2000'ler) bir yön. küresel kurallar ve yasalar, grup üyelerinin bireysel faaliyetlerinin sonucudur. Etmen tabanlı modellerin amacı, bu küresel kuralların, bireysel varsayımlara dayanan sistemin genel davranışının, bireysel aktif nesnelerinin özel davranışının ve bu nesnelerin sistemdeki etkileşiminin anlaşılmasını sağlamaktır. Ajan, faaliyeti olan, özerk davranışı olan, belirli bir dizi kurala uygun olarak kararlar alabilen, çevreyle etkileşime girebilen ve ayrıca bağımsız olarak değişebilen belirli bir varlıktır.

· Ayrık olay modelleme, olayların sürekli doğasından soyutlamayı ve simüle edilen sistemin yalnızca ana olaylarını dikkate almayı öneren bir modelleme yaklaşımıdır, örneğin: “bekleme”, “sipariş işleme”, “kargo ile hareket”, “ boşaltma” ve diğerleri. Ayrık olay modelleme en gelişmiş olanıdır ve lojistik ve kuyruk sistemlerinden taşıma ve üretim sistemlerine kadar çok çeşitli uygulamalara sahiptir. Bu tür modelleme, üretim süreçlerinin modellenmesi için en uygun olanıdır. 1960'larda Jeffrey Gordon tarafından kuruldu.

· Sistem dinamiği, incelenen sistem için nedensel ilişkilerin grafiksel diyagramlarının ve bazı parametrelerin zaman içinde diğerleri üzerindeki küresel etkilerinin grafiksel diyagramlarının oluşturulduğu ve daha sonra bu diyagramlara dayanarak oluşturulan modelin bir bilgisayarda simüle edildiği bir modelleme paradigmasıdır. Aslında bu tür modelleme, diğer tüm paradigmalardan daha fazla, nesneler ve olgular arasındaki neden-sonuç ilişkilerinin süregelen tanımlanmasının özünü anlamaya yardımcı olur. Sistem dinamikleri kullanılarak iş süreçleri modelleri, şehir gelişimi, üretim modelleri, nüfus dinamikleri, ekoloji ve salgın gelişimi modelleri inşa edilmektedir. Yöntem 1950 yılında Jay Forrester tarafından kuruldu.

giriiş

Biri Önemli özellikler ACS – projenin tamamlanmasından önce gerçek deneyler yapmanın temel imkansızlığı. Olası çıkış yolu simülasyon modellerinin kullanılmasıdır. Ancak bunların geliştirilmesi ve kullanımı son derece karmaşıktır ve yeterli düzeyde sağlanmasında zorluklar ortaya çıkmaktadır. kesin tanım modellenen sürecin yeterlilik derecesi. Bu nedenle hangi modelin oluşturulacağına karar vermek önemlidir.

Bir diğer önemli husus– karar verme amacıyla otomatik kontrol sistemlerinin çalışması sırasında simülasyon modellerinin kullanılması. Bu modeller, sürekli olarak güncellenebilmeleri ve değişen kullanıcı ortamlarına uyacak şekilde ayarlanabilmeleri için tasarım süreci sırasında oluşturulur.

Aynı modeller, otomatik kontrol sisteminin devreye alınmasından önce personelin eğitilmesi ve iş oyunlarının yürütülmesi için de kullanılabilir.

Model türü üretim süreci büyük ölçüde ayrık mı yoksa sürekli mi olduğuna bağlıdır. Ayrık modellerde değişkenler simülasyon süresindeki belirli noktalarda ayrı ayrı değişir. Değişkenlerdeki ayrık değişikliklerin simülasyon zamanının herhangi bir noktasında mı yoksa yalnızca belirli anlarda mı meydana gelebileceğine bağlı olarak zamanın sürekli veya ayrık olduğu varsayılabilir. Sürekli modellerde süreç değişkenleri süreklidir ve sürekli değişkenlerin simülasyon zamanının herhangi bir noktasında veya yalnızca belirli noktalarda mevcut olmasına bağlı olarak zaman sürekli veya ayrık olabilir. Her iki durumda da model, genellikle gerçek zamana göre hızlandırılmış olan model zamanının ilerleyişini simüle eden bir zaman ayarlama bloğu içerir.

Bir simülasyon modelinin geliştirilmesi ve genel durumda modelleme deneylerinin yürütülmesi, Şekil 2'de gösterilen birkaç ana aşama şeklinde sunulabilir. 1.

Modellenen sistemin belirli bir öğesini görüntüleyen bir model bileşeni, niceliksel veya mantıksal türden bir dizi özellik ile tanımlanır. Varoluş süresine bağlı olarak bileşenler, koşullu olarak kalıcı ve geçici olarak ayrılır. Modeldeki tüm deneme boyunca koşullu olarak kalıcı bileşenler mevcutken, geçici bileşenler deney sırasında oluşturulup yok edilir. Simülasyon modelinin bileşenleri, aynı özelliklere sahip oldukları ancak değerleri farklı olan sınıflara bölünmüştür.

Bir bileşenin durumu, model zamanında belirli bir andaki özelliklerinin değerleri ile belirlenir ve tüm bileşenlerin özelliklerinin değerlerinin toplamı, modelin bir bütün olarak durumunu belirler.

Simüle edilen sistemin elemanları arasındaki etkileşimin modelde gösterilmesinin sonucu olan karakteristik değerlerinin değiştirilmesi, modelin durumunda bir değişikliğe yol açar. Modelleme deneyi sırasında değeri değişen bir karakteristik değişkendir, aksi durumda ise parametredir. Ayrık değişkenlerin değerleri birbirini takip eden iki özel durum arasındaki zaman aralığında değişmez ve bir durumdan diğerine geçiş sırasında aniden değişir.

Modelleme algoritması, modelin bileşenleri arasındaki işlevsel etkileşimlerin bir açıklamasıdır. Bunu derlemek için, modellenen sistemin işleyiş süreci, her biri elemanlarının etkileşimi veya sistem üzerindeki etkisinin bir sonucu olarak sistemin durumundaki bir değişikliği yansıtan bir dizi ardışık olaya bölünmüştür. dış ortam giriş sinyalleri şeklinde. Önceden planlanan veya modelle yapılan bir deney sırasında belirlenen özel durumlar zamanın belirli noktalarında ortaya çıkar. Modeldeki olayların meydana gelmesi, meydana gelme zamanlarına göre bir olay programı hazırlanarak planlanır veya belirlenen değerlere ulaşılmasının değişken özelliklere göre belirlenmesi için bir analiz yapılır.

Bu amaçla SIVS'yi kullanmak en uygunudur. Bunlarda sunulan malzeme ve bilgi akışları, özel koşulları belirlemek için kolaylıkla analiz edilebilir. Bu durumlar, ürünün her işyerinde işlenmesinin tamamlandığı veya SIVS'e yansıtılan nakliye anlarıdır; kalıcı veya geçici depolama için kabul ve teslimat; Parçaları üniteler halinde, üniteleri bir ürün halinde vs. birleştirmek. Kesikli üretim için, özel durumlar arasındaki özelliklerdeki değişim de ayrık olarak değerlendirilebilir; bu, koşullu bir geçişle geçiş anlamına gelir. kaynak materyal iş parçasına, iş parçasından yarı mamule, yarı mamulden parçaya vb.

Bu nedenle her üretim operasyonu, ürün özelliklerinin değerini değiştiren bir operatör olarak kabul edilir. İçin basit modeller durumların sırası deterministik olarak alınabilir. Rastgele diziler, toplu hizmet teorisindeki istek akışlarına benzer şekilde, belirli bir dağılımla rastgele zaman artışları veya homojen olayların rastgele akışı şeklinde resmileştirilebilen gerçekliği daha iyi yansıtır. Benzer şekilde, SIWS'i kullanarak hareket ve bilgi işleme sırasındaki özel durumları analiz edebilir ve tanımlayabilirsiniz.

İncirde. Şekil 2 genelleştirilmiş simülasyon modelinin yapısını göstermektedir.

∆t ilkesini kullanarak sürekli üretim süreçlerini modellerken zaman aralığı sensörü, modelleme algoritmasının çalışması için saat darbeleri üretir. Rastgele ve kontrol eylemlerinin yanı sıra bloklar başlangıç koşulları Bir sonraki model deneyinin gerçekleştirilmesi için koşulların manuel olarak girilmesine hizmet eder.

Her simüle edilmiş nesne için bir dizi simülasyon işlevsel programı, her DL anının sonunda nesnenin durumlarının koşullu olasılık dağılımını belirler. Olası durumlardan biri rastgele seçildiğinde, bu, işlevsel bir alt program tarafından gerçekleştirilir; deneyci tarafından seçildiğinde - kontrol eylemleri bloğuna yerleştirilmiş program tarafından veya istenirse, bu seçimi her saat döngüsünde manuel olarak yapmak için, ekran bloğu kullanılarak belirlenen mevcut duruma dayalı yeni başlangıç koşulları girilerek.

Fonksiyon programı parametreleri tanımlar teknolojik kurulum Her döngüde, belirtilen başlangıç koşullarına bağlı olarak - hammaddenin özellikleri, belirtilen mod, tesisin özellikleri ve çalışma koşulları. Teknolojik parçanın modelinden ağırlık ve hacim denge oranları programlı olarak eklenebilmektedir.

Tüm blokların ve programların koordinasyonu ve etkileşimi dispeçer programı tarafından gerçekleştirilir.

Genellikle özel durumlar ilkesinin kullanıldığı ayrık süreçlerin modellenmesi sırasında simülasyon modelinin yapısı biraz değişir. Zaman aralığı sensörü yerine, özel bir durumun varlığını belirleyen ve bir sonraki duruma geçmek için komut veren bir blok tanıtılır. İşlevsel program, her geçişte her işyerinde bir işlemi simüle eder. Bu tür işlemlerin özellikleri, örneğin bir otomatik makinenin çalışması sırasında zaman açısından deterministik veya belirli dağılımlarla rastgele olabilir. Zamanın yanı sıra diğer özellikler de taklit edilebilir - kusurların varlığı veya yokluğu, belirli bir çeşit veya sınıfa atanma vb. Montaj işlemleri de aynı şekilde simüle edilir; tek fark, her işlemde değişen işlenmiş malzemenin özellikleri değil, bazı isimler - parçalar, montajlar - yerine yeni özelliklere sahip diğerleri - montajlar, ürünler - görünür. Ancak prensip olarak montaj işlemleri, işleme işlemlerine benzer şekilde simüle edilir - işlemin rastgele veya deterministik zaman maliyetleri, fiziksel ve üretim özelliklerinin değerleri belirlenir.

Karmaşık üretim sistemlerini simüle etmek için, incelenen sistemin mantıksal ve matematiksel bir modelini oluşturmak ve bilgisayarda deneyler yapılmasına izin vermek gerekir. Model, evrensel programlama dillerinden birinde yazılmış bir dizi program şeklinde uygulanmaktadır. yüksek seviye veya özel bir modelleme dilinde. Simülasyon modellemenin gelişmesiyle birlikte hem sürekli hem de simülasyon yeteneklerini birleştiren sistemler ve diller ortaya çıkmıştır. ayrık sistemlerİşletmeler ve üretim birlikleri gibi karmaşık sistemleri simüle etmenize olanak tanır.

Bir model oluştururken öncelikle amacı belirlenmelidir. Model, modellenen nesnenin yapım amacı açısından gerekli olan tüm işlevlerini yansıtmalı ve aynı zamanda içinde gereksiz hiçbir şey olmamalıdır, aksi takdirde çok hantal ve etkisiz olacaktır.

İşletme ve dernek modellerinin temel amacı, yönetim sistemini iyileştirmek veya yönetim personelinin niteliklerini eğitmek ve geliştirmek için araştırma yapmaktır. Bu durumda modellenen üretimin kendisi değil, üretim sürecinin kontrol sistemindeki gösterimidir.

Modeli oluşturmak için büyütülmüş bir SIVS kullanılır. Tek iş parçacığı yöntemi, modelin amacına uygun olarak istenen sonuca yol açabilecek işlevleri ve görevleri tanımlar. Mantıksal-fonksiyonel analize dayanarak modelin yapısal bir diyagramı oluşturulur. Yapı blok şeması bir satır seçmenizi sağlar bağımsız modeller, forma dahil bileşenler kurumsal modele dönüştü. İncirde. Şekil 3, bir işletmenin finansal ve ekonomik göstergelerini modellemek için bir blok diyagram oluşturma örneğini göstermektedir. Model nasıl olduğunu dikkate alır dış faktörler– ürünlere olan talep, tedarik planı ve iç üretim maliyetleri, mevcut ve planlanan üretim yetenekleri.

Modellerden bazıları deterministiktir; planlanan toplam geliri, üretim planına uygun olarak bilinen fiyatlar ve paketleme maliyetleriyle kalem ve miktar bazında hesaplar. Üretim planı modeli, olası kriterlerden birine göre ayarlanmış bir optimizasyon modelidir - geliri en üst düzeye çıkarmak veya üretim kapasitesini kullanmak; talebin en eksiksiz şekilde karşılanması; tedarik edilen malzeme ve bileşenlerin vb. kayıplarını en aza indirmek. Buna karşılık, ürünlere yönelik talep modelleri, planlanan üretim kapasitesi ve tedarik planı olasılıksaldır. çeşitli kanunlar dağıtımlar.

Modeller arasındaki ilişki, çalışmalarının koordinasyonu ve kullanıcılarla iletişim, Şekil 2'de gösterilen özel bir program kullanılarak gerçekleştirilir. 3 gösterilmemiştir. Etkili çalışma model ile kullanıcılar diyalog modunda elde edilir.

Modelin yapısal diyagramının oluşturulması resmileştirilmemiştir ve büyük ölçüde geliştiricinin deneyimine ve sezgisine bağlıdır. Burada dikkat edilmesi önemli Genel kural– bir diyagram oluşturmanın ilk aşamalarında buna dahil etmek daha iyidir daha büyük sayı görünüşte temel bloklarla başlamak yerine, bunları daha sonra tamamlamayı ve detaylandırmayı amaçlayan unsurlar, kademeli olarak azaltılır.

Diyagramı oluşturduktan, müşteriyle tartıştıktan ve ayarlamalar yaptıktan sonra bireysel modeller oluşturmaya geçerler. Bunun için gerekli bilgiler sistem spesifikasyonlarında bulunur - görevlerin listesi ve özellikleri, bunları çözmek için gerekli girdi verileri ve çıktı sonuçları vb. Sistem spesifikasyonları hazırlanmadıysa, bu bilgiler anket materyallerinden alınır, ve bazen ek anketlere başvurulur.

En önemli koşullar etkili kullanım modeller yeterliliğini ve kaynak verilerin güvenilirliğini kontrol ediyor. Yeterlilik kontrolü bilinen yöntemlerle yapılıyorsa güvenilirliğin bazı özellikleri vardır. Çoğu durumda, modeli incelemenin ve onunla gerçek verilerle değil, özel olarak hazırlanmış bir setle çalışmanın daha iyi olduğu gerçeğinden oluşurlar. Bir veri seti hazırlarken modeli kullanma amacına göre yönlendirilerek simüle etmek ve çalışmak istedikleri durum vurgulanır.