Современные методы имитационного моделирования и их применение в анализе экономических процессов

Современные методы имитационного моделирования и их применение в анализе экономических процессов

Современные методы имитационного моделирования и их применение в анализе экономических процессов

План

Вступление

. Сущность метода имитационного моделирования

.1 Метод имитационного моделирования и его особенности: статическое и динамическое представление моделируемой системы

.2 Современные методы имитационного моделирования и их применение в информационных системах

.3 Основные этапы имитационного моделирования и его виды

. Практика использования методов имитационного моделирования в анализе экономических процессов и задач

.1 Краткий обзор истории имитационного моделирования в анализе экономических процессов

.2 Применение методов имитационного моделирования в экономических процессах

.3 Применение имитационного моделирования на практике

Вывод

Список использованной литературы

Вступление

Особенность современного периода заключается в изменении условий хозяйственной деятельности. Продолжает осуществляться переход российской экономики к рыночным отношениям, быстро сменяются экономические условия. В этих условиях руководители предприятий всех форм собственности должны уметь в короткие сроки проводить оценку регулярно происходящих изменений и оценивать их влияние на состояние и перспективы развитие своего предприятия. Совершенно очевидно, что только лишь опыт и интуиция руководителей не могут обеспечить принятие правильных решений при изменении условий функционирования предприятия. Наиболее важным помощником руководителя становятся компьютерные информационные системы поддержки управленческих решений, которые позволяют смоделировать ситуацию и выбрать наилучший план действий. Использование методов математического моделирования и принятие на их основе обоснованных решений по управлению деятельностью предприятия является конкурентным преимуществом предприятия по отношению к предприятиям, действующим в тех же сегментах рынка и не использующим современные экономико-математические методы в управлении. Требования к современным специалистам обусловлены тем, что их профессиональная деятельность будет осуществляться в условиях нестабильного экономического окружения. Поэтому они должны уметь рационально мыслить, самостоятельно пополнять свои знания и навыки, владеть методами и культурой рационального управления. В настоящее время в России и странах Запада ощущается значительная потребность в системных аналитиках, быстрыми темпами развивается индустрия управленческого консультирования. Применение методологии имитационного моделирования является мощным помощником современного специалиста в области управления.

1. Сущность метода имитационного моделирования

.1 Метод имитационного моделирования и его особенности: статическое и динамическое представление моделируемой системы

Метод имитационного моделирования в самом общем виде представляет экспериментальный метод исследования реальной системы по ее имитационной модели, который сочетает особенности экспериментального подхода и специфические условия использования вычислительной техники [1].

Нужно помнить, что имитационное моделирование является машинным методом моделирования, собственно без ЭВМ никогда не существовало, и только развитие информационных технологий привело к становлению этого вида компьютерного моделирования. Следует с акцентировать внимание на экспериментальной природе имитации, применяется имитационный метод исследования (осуществляется экспериментирование с моделью) [2]. Действительно, в имитационном моделировании важную роль играет не только проведение, но и планирование эксперимента на модели. Однако это определение не проясняет, что собой представляет сама имитационная модель.

В процессе имитационного моделирования можно выделить четыре основных элемента:

) реальная система;

) логико-математическая модель моделируемого объекта;

) имитационная (машинная) модель;

) ЭВМ, на которой осуществляется имитация - направленный вычислительный эксперимент.

Изучает реальную систему, разрабатывает логико-математическую модель реальной системы. Имитационный характер исследования предполагает наличие логико- или логико-математических моделей, описываемых изучаемый процесс. Особенностью имитационного моделирования является то, что имитационная модель позволяет воспроизводить моделируемые объекты: с сохранением их логической структуры; с сохранением поведенческих свойств (последовательности чередования во времени событий, происходящих в системе), т.е. динамики взаимодействий [1].

При имитационном моделировании структура моделируемой системы адекватно отображается в модели, а процессы ее функционирования проигрываются (имитируются) на построенной модели. Поэтому построение имитационной модели заключается в описании структуры и процессов функционирования моделируемого объекта или системы. В описании имитационной модели выделяют две составляющие:

) статическое описание системы, которое по существу является описанием ее структуры. При разработке имитационной модели необходимо выполнять структурный анализ моделируемых процессов.

) динамическое описание системы, или описание динамики взаимодействий ее элементов. При его составлении фактически требуется построение функциональной модели моделируемых динамических процессов.

Идея метода, с точки зрения его программной реализации, состоит в следующем. Что если элементам системы поставить в соответствие некоторые программные компоненты, а состояния этих элементов описывать с помощью переменных состояния [1]. Элементы, по определению, взаимодействуют (или обмениваются информацией), - значит, может быть реализован алгоритм функционирования отдельных элементов - моделирующий алгоритм. Кроме того, элементы существуют во времени - значит надо задать алгоритм изменение переменных состояний.

Динамика в имитационных моделях реализуется с помощью механизма продвижения модельного времени. Отличительной особенностью метода имитационного моделирования является возможность описания и воспроизведения взаимодействия между различными элементами системы. Таким образом, чтобы составить имитационную модель, необходимо:

представить реальную систему (процесс), как совокупность взаимодействующих элементов;

алгоритмически описать функционирование отдельных элементов;

описать процесс взаимодействия различных элементов между собой и с внешней средой.

Ключевым моментом в имитационном моделировании является выделение и описание состояний системы. Система характеризуется набором переменных состояний, каждая комбинация которых описывает конкретное состояние. Следовательно, путем изменения значений этих переменных можно имитировать переход системы из одного состояния в другое. Таким образом, имитационное моделирование - это представление динамического поведения системы посредством продвижения ее от одного состояния к другому в соответствии с хорошо определенными операционными правилами. Эти изменения состояний могут происходить либо непрерывно, либо в дискретные моменты времени [2]. Имитационное моделирование - есть динамическое отражение изменений состояния системы с течением времени.

Таким образом, при имитационном моделировании логическая структура реальной системы отображается в модели, а также имитируется динамика взаимодействий подсистем в моделируемой системе. Это важный, но не единственный признак имитационной модели, исторически предопределивший, не совсем удачное, название методу, который серьезный исследователи чаще называют системным моделированием.

1.2 Современные методы имитационного моделирования и их применение в информационных системах

В мире информационных технологий имитационное моделирование переживает второе рождение [1]. Интерес к этому виду компьютерного моделирования оживился в связи с существенным технологическим развитием систем моделирования, которые на сегодняшний день являются мощным аналитическим средством, вобравшим в себя весь арсенал новейших информационных технологий, включая развитые графические оболочки для целей конструирования моделей и интерпретации выходных результатов моделирования, мультимедийные средства и видео, поддерживающие анимацию в реальном масштабе времени, объектно-ориентированное программирование, Internet - решения и др. В силу своей доступности технологии имитационного моделирования с легкостью покинули академические стены и сегодня осваиваются IT- специалистами в бизнесе.

В качестве доминирующих базовых концепций формализации и структуризации в современных системах моделирования используются:

)для дискретного моделирования: системы, основанные на описании процессов: процессно-транзактно-ориентированные системы моделирования блочного типа. На рынке информационных технологий этот класс систем моделирования наиболее представительный;

)системы, основанные на сетевых концептах. Сетевые парадигмы, применяются при структуризации причинных связей и моделировании систем с параллельными процессами, служащие для стратификации и алгоритмизации динамики дискретных и дискретно-непрерывных систем (ARIS);

)для систем, ориентированных на непрерывное моделирование - модели и методы системной динамики, - (Powersim, Vensim, Dynamo, Ithink и др.).

)динамические системы (MATLAB),

)агентное моделирование (AnyLogic)

)другие.

.3 Основные этапы имитационного моделирования и его виды

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

Структура имитационного моделирования представляется последовательно-циклической. Последовательность определяется тем, что процесс имитационного моделирования можно разбить на ряд этапов, выполнение которых осуществляется последовательно от предыдущего к последующему. Цикличность проявляется в необходимости возвращения к предыдущим этапам и повторении уже однажды пройденного пути с измененными в силу необходимости данными и параметрами модели (рис.1.1)

Первый этап обычен для любого исследования. Он необходим для того, чтобы была оценена потребность изучения объекта или проблемы, возможность и способы решения задачи, ожидаемые результаты. Этот этап очень важен для практического применения метода моделирования. Очень часто к этому этапу возвращаются после окончания исследования модели и обработки результатов для изменения постановки задачи, а иногда и самой цели моделирования.

имитационный моделирование экономический статический

Рис.1.1. Этапы имитационного моделирования

Второй этап включает в себя формализацию описания моделируемого объекта на основе выбранной теоретической базы. На этом этапе, на естественном языке дается описание состава исследуемого объекта, взаимодействия между элементами объекта и объекта с внешней средой. На основе описания объекта выбирается концепция его формального определения. Таким образом, в конце этапа словесное описание исследуемой системы претворяется в абстрактную математическую структуру. Этот этап также включает в себя все действия по созданию имитационной модели, которые заключаются в создании программы для ЭВМ на основе выбранного для этой цели языка моделирования. На этом этапе осуществляется и проверка полученной моделирующей программы на соответствие ее той теоретической схеме, которая была положена в основу формального описания объекта моделирования. Этот процесс часто называют верификацией модели. Заканчивается второй этап проверкой соответствия имитационной модели свойствам реальной системы. Если этого нет, то следует снова вернуться к моменту формализации модели, чтобы провести коррекцию в определении теоретической базы модели.

Третий этап заключается в проведении исследования на разработанной модели путем «прогона» ее на ЭВМ. Перед началом исследования полезно составить такую последовательность «прогонов» модели, которая позволила бы получить необходимый объем информации при заданном составе и достоверности исходных данных. Далее на основе разработанного плана эксперимента осуществляют «прогоны» имитационной модели на ЭВМ. В конце этапа осуществляется обработка результатов с целью представления их в виде, удобном для анализа.

Четвертый этап представляет собой анализ результатов исследования. На этом этапе определяются те свойства реальной системы, которые наиболее важны для исследователя. На основе анализа результатов подготавливаются окончательные выводы по проведенному моделированию.

Пятый этап является заключительным. На этом этапе формулируются окончательные выводы и разрабатываются рекомендации по использованию результатов моделирования для достижения поставленных целей. Часто на основе этих выводов возвращаются к началу процесса моделирования для необходимых изменений в теоретической и практической части модели и повторным исследованиям с измененной моделью. В результате нескольких подобных циклов получают имитационную модель, наилучшим образом удовлетворяющую поставленным задачам.

Таким образом, метод имитационного моделирования при исследовании сложной проблемной ситуации предполагает выполнение пяти этапов.

Имитационные модели позволяют проверить, правильно ли мы понимаем процессы в исследуемом объекте, и выявить в различных конкретных случаях параметры порядка. Знание последних и дает возможность строить простые модели сложных явлений. Имитационное (компьютерное) моделирование подразделяется на несколько видов имитационного моделирования.

Имитационные моделирование по диапазону и частоте использования давно занимает первое место среди всех методов исследования операций в экономике. При имитационном моделировании реализующий модель алгоритм воспроизводит процесс функционирования системы во времени и пространстве, причем имитируются составляющие процесс элементарные явления с сохранением его логической временной структуры.

В настоящее время моделирование стало достаточно эффективным средством решения сложных задач автоматизации исследований, экспериментов, проектирования. Но освоить моделирование как рабочий инструмент, его широкие возможности и развивать методологию моделирования дальше можно только при полном овладении приемами и технологией практического решения задач моделирования процессов функционирования систем на ЭВМ.

Требования, предъявляемые современным обществом к специалисту в области экономики, неуклонно растут. В настоящее время успешная деятельность практически во всех сферах экономики не возможна без моделирования поведения и динамики развития процессов, изучения особенностей развития экономических объектов, рассмотрения их функционирования в различных условиях.

Имитационное моделирование является наиболее наглядным, используется на практике для компьютерного моделирования вариантов разрешения ситуаций с целью получить наиболее эффективные решения проблем. Имитационное моделирование разрешает осуществить исследование анализируемой или проектируемой системы по схеме операционного исследования, которое содержит взаимосвязанные этапы:

содержательная постановка задачи;

разработка концептуальной модели;

разработка и программная реализация имитационной модели;

проверка правильности, достоверности модели и оценка точности результатов моделирования;

планирование и проведение экспериментов;

принятие решений.

Это позволяет использовать имитационное моделирование как универсальный подход для принятия решений в условиях неопределенности с учетом в моделях трудно формализуемых факторов, а также применять основные принципы системного подхода для решения практических задач.

2. Практика использования методов имитационного моделирования в анализе экономических процессов и задач

.1 Краткий обзор истории имитационного моделирования в анализе экономических процессов

Неправильно думать, что использование моделей началось с появлением ЭВМ. Само по себе моделирование не ново. Формирование понятия моделирования и разработка моделей играли жизненно важную роль в духовной деятельности человечества с тех пор, как оно стало стремиться к пониманию и изменению окружающей среды. Люди всегда использовали концепцию модели, пытаясь представить и выразить с ее помощью абстрактные идеи и реальные объекты. Моделирование охватывает широкий диапазон актов человеческого общения и началось оно, возможно, с наскальной живописи и сооружения идолов. Прогресс и история науки и техники нашли свое наиболее точное выражение в развитии способности человека создавать модели естественных явлений, понятий и объектов.

Компьютерные эксперименты, проведенные Д. Форрестером с глобальной моделью, показали, что в середине ХХI века человечество ждет кризис, связанный прежде всего с истощением природных ресурсов, падением численности населения и производства продуктов, ростом загрязнения окружающей среды.

Лауреат Нобелевской премии по экономике В. В. Леонтьев является создателем теории межотраслевого баланса экономических систем. В практическом применении отраслевого баланса широко используются методы моделирования систем, в частности, сценарный подход. Так, после второй мировой войны по заказу правительства США В.В.Леонтьевым была построена статическая модель межотраслевого баланса американской экономики с целью оценки последствий ее перехода на мирные рельсы, которая, в частности, предсказала неожиданный для экспертов результат - резкое увеличение выпуска и уровня занятости в сталелитейной промышленности. В семидесятых годах прошлого века по заказу ООН была создана глобальная экономическая модель развития мировой экономики. Непосредственной целью исследований с помощью этой модели являлось оценка условий, которые позволили бы сократить разрыв в доходах между развивающимися и развитыми странами.

Известны результаты глобального моделирования явления "ядерной зимы", выполненные в ВЦ АН СССР под руководством академика Н.Н.Моисеева. Эти результаты дали человечеству, в том числе политикам, неопровержимые аргументы против ядерной войны, даже так называемой "ограниченной ядерной войны".

Для математического моделирования и вычислительного эксперимента использовались, главным образом, универсальные цифровые вычислительные машины, доступные коллективам исследователей. В СССР в 70-80-х годах прошлого века это были БЭСМ-6 и модели ЕС ЭВМ, для которых разрабатывались библиотеки и пакеты прикладных программ вычислительной математики. С появлением персональных компьютеров стало возможно развитие информационной технологии вычислительного эксперимента, которая предусматривает поддержку пользовательского интерфейса и поиска нужных алгоритмов и программ с помощью персональных компьютеров или суперкомпьютеров.

.2 Применение методов имитационного моделирования в анализе экономических процессах

В экономическом анализе имитационное моделирование является наиболее универсальным инструментом в области финансового, стратегического планирования, бизнес-планировании, управлении производством, проектировании и реинжиниринге и многих других сферах науки управления и исследовании операций.

Имитационное моделирование становится незаменимым инструментом анализа и принятия решений в Ситуационных и Стратегических центрах различного назначения, в Системах поддержки принятия решений (СППР).

Методологические и технологические подходы к построению СППР основаны на реализации итеративной, многоэтапной процедуры принятия решения, включающей этапы: выявление структурных особенностей в поступаемых в ходе мониторинга территориальных данных с применением концепции Хранилища Данных, анализа тенденций и визуализации выявленных в данных зависимостей с помощью средств Интеллектуального Анализа Данных и OLAP- технологий [3]. Центральным элементом, системообразующей и интегрирующей основой всей процедуры принятия решений в таких системах выступает обобщенная имитационная модель объекта исследования, реализуемой в СППР на основе комплекса взаимосвязанных имитационных и оптимизационных моделей с развитыми динамическими и информационными связями между моделями всех уровней. Процедуры выбора реализуются на основе сценарного подхода, характеризуются прямым участием эксперта в целенаправленном модельном исследовании и применением вычислительных процедур на основе компенсационного сочетания экспериментального подхода компьютерного моделирования с различными аналитическими методами - статистическими, балансовыми, логистическими, итерационными имитационно-оптимизационными вычислительными процедурами и интеллектуальными технологиями.

Схема этапа стратегического планирования предприятия и компьютерные технологии, поддерживающие принятие решения.

Определяя основные направления деятельности корпорации (предприятия) правление (ЛПР), оперируя инструментами системы принятия решений (СПР), находящейся на вершине информационной системы предприятия, анализирует текущее состояние предприятия и формирует миссию и цели дальнейшей деятельности.

Процесс принятия решения на этом уровне характеризуется высокой степенью личной неопределенности и необходимостью формирования коллективных, согласованных решений. Неопределенность связана с колебаниями в выборе средств достижения цели, сомнениями в выборе и оценке критериев развития, выборе аналитических методов и др. и преодолевается за счет использования в СПР вычислительных процедур и методов, основанных на учете субъективных оценок и предпочтений руководителя [4]. Здесь могут быть полезны методы субъективной вероятности, нечеткие множества, нейронные сети, кусочно-линейная аппроксимация и др. процедуры.

Выработка согласованных, коллегиальных решений осуществляется как за счет специальных технологий в СПР для поддержки групповых решений и коллективной работы (GDSS, GSCW- системы), так и применением специальных компьютерных методов и экспертных оценок, ориентированных на выработку совместных, согласованных решений.

После того, как определены желаемые цели, за работу принимаются менеджеры и системные аналитики, работающие на следующем уровне Информационной системы предприятия - СППР, оперируя широким арсеналом компьютерных методов и своим личным опытом. В их задачу входит отработка основных этапов процедуры принятия решений, связанных с:

генерацией возможных решений (альтернатив, сценариев),

осуществлением динамического компьютерного анализа возможных последствий принимаемых решений,

оценкой и выбором лучшего варианта развития.

В силу того, что решаемые на уровне стратегического планирования задачи сложны и многофакторны, основным системообразующим инструментом в процедуре принятия решения являются динамические системы структурного моделирования, прежде всего методы системной динамики.

На этапе формирования базовой имитационной модели стратегического развития предприятия, при идентификации основной внутренней структуры и функций моделируемой системы, а также при анализе внешней среды находят широкое применение технологии Data Mining. Это статистические методы, которые включают регрессионный и кластерный анализ.

Полученные знания являются входной информацией для формируемой имитационной модели и позволяют провести корректную параметризацию динамической имитационной модели, основанную на реальных данных и знаниях. Эти данные могут храниться в базе данных и базе знаний СППР, что упрощает последующие процедуры идентификации имитационной модели.

Полученная обобщенная имитационная модель предприятия является инструментом экспериментального оценивания множества сценариев, стратегических альтернатив, сформированных экспертами. Выбор альтернатив по результатам экспериментального имитационного исследования может быть осуществлен с помощью итерационных имитационно-оптимизационных процедур [5] , генетических алгоритмов, экспертных и нечетких систем, традиционных методов оптимизации, проводя оценку возможных решений в соответствии с предпочтениями ЛПР и осуществляя согласование групповых решений в СППР.

Остальные решения по всем компонентам бизнеса (логистика, производство, маркетинг, финансовое планирование и др.) принимаются в соответствии с выработанной базовой стратегией на основе комплекса детализированных имитационных моделей.

.3 Применения имитационного моделирования на практике

За пример ми возьмем ситуацию, в которой рассмотрим разгрузку товара и материалов на склад предприятия «А».

Рассмотрим следующие операции, выполняемые работниками склада:

разгрузка фур;

приемка товара;

размещение товара на складе.

Для обслуживания транспорта на складе предусмотрено два разгрузочных поста, две бригады (в составе каждой: механизатор, грузчик и погрузчик) и два дополнительных парковочных места для фур на территории склада. Владелец склада планирует увеличение грузопотока. Предвидя проблему хаотичного прибытия транспорта на склад и, как результат, увеличение времени простоя транспорта и неравномерную загрузку персонала склада, он договаривается с поставщиками о конкретном времени приезда фуры на склад, распределяя моменты прибытия транспорта более-менее ритмично в течение дня. На первый взгляд всё предусмотрено. Даже в случае несвоевременного прибытия одной или двух фур они смогут дождаться обслуживания на территории парковки склада. С помощью имитационного моделирования попробуем проверить, верно ли данное утверждение. Рассматриваемый в качестве примера склад осуществляет прием фур с 9:00 до 15:00. Фуры, прибывшие позже, в этот день не обслуживаются. Установленный с помощью переговоров с поставщиками нормативный интервал между прибытием фур составляет 30 минут. Но, принимая во внимание всю сложность прогнозирования точного времени, в течение которого фура будет находиться в пути на склад, фуры могут подъехать как раньше назначенного времени, так и позже. Поэтому для моделирования интервала между прибытием фур будем использовать нормальный закон с математическим ожиданием 30 минут и возможным диапазоном значений от 5 минут до 1 часа.

Количество разгруженных фур напрямую зависит не только от времени разгрузки одной фуры, а также от времени выполнения каждого шага экономического процесса. Время выполнения шага процесса может быть фиксированной или случайной величиной. Длительности шагов процесса «Разгрузка и обслуживание фуры на складе» приведены в табл.2.1.

Таблица 2.1. «Разгрузка и обслуживание фуры на складе»

Шаг процессаДлительностьПроверка наличия свободных разгрузочных постов1 минутаПроезд на разгрузочный пост5 минутПроверка наличия мест на парковке1 минутаПроезд на парковку3 минутыОжидание на парковке0 минутПроезд с парковки на разгрузочный пост4 минутыОжидание на дороге0 минутПроезд с дороги на парковку3 минутыПрием документов10 минутПроверка сохранности пломбы и соответствия груза документацииРавномерный закон распределения: - нижняя граница - 10 минут - верхняя граница - 20 минутПринятие решения о дальнейших действияхРавномерный закон распределения: - нижняя граница - 20 минут - верхняя граница - 1 часВыезд фуры с территории склада5 минутРазгрузка товараНормальный закон распределения: - нижняя граница - 20 минут - верхняя граница - 1 час - мат. ожидание - 40 минут - стандартное отклонение - 10 минутПриходование товараНормальный закон распределения: - нижняя граница - 10 минут - верхняя граница - 40 минут - мат. ожидание - 15 минут - стандартное отклонение - 5 минут