Обработка результатов имитаций

Блок модулей имитационной модели, создаваемых для обработки результатов имитации, должен быть организован таким образом, чтобы он позволял:

• • рассчитывать и оценивать текущие и итоговые значения характеристик, полученные в результате «прогонов» имитационной модели;
• • исследовать свойства имитационной модели, т. е. проводить анализ ее адекватности, устойчивости и чувствительности к изменению параметров внешних воздействий и внутренней структуры;
• • решать оптимизационные задачи (находить совокупности параметров, обеспечивающие наилучшие с точки зрения выбранного критерия характеристики) п обратные задачи (находить совокупности параметров, обеспечивающие заданные значения характеристик).

Современные подходы в имитационном моделировании.

Обратите внимание!

В современном имитационном моделировании существуют три парадигмы, различающиеся уровнем абстракции при создании модели: системная динамика (СД), дискретно-событийное (ДС) и агентное моделирование.

американским ученым Джеем Форрестером, структура и поведение моделируемой системы представляются как множество взаимодействующих положительных и отрицательных обратных связей и задержек. Функционирование системы описывается в терминах накопителей, потоков между этими накопителями информации, определяющей количественные характеристики этих потоков. Другими словами, системно-динамические модели состоят из петель обратной связи, которые формируют поведение системы.

Дискретно-событийное моделирование — подход, соответствующий низкому и среднему уровню абстракции. Родоначальником этого подхода, основанного на концепции заявок (требований), ресурсов и потоковых диаграмм, считается Джефри Гордон, разработавший в 1960;х гг. систему моделирования GPSS. Дискретно-событийная модель представляет собой схему обработки заявок, содержащую, как правило, стохастические элементы. Назначение такой модели — сбор количественных характеристик, позволяющих анализировать эффективность функционирования схемы.

Третья парадигма в имитационном моделировании — агентное моделирование. Это относительно новый подход (в отличие от уже устоявшихся системной динамики и дискретно-событийного моделирования), появление которого связывают с работами Томаса Шеллинга в 1970;х гг. по исследованию проблемы расовой сегрегации в американских городах. При таком подходе в качестве базового элемента модели рассматривается агент, представляющий собой «некую сущность, которая обладает активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, может взаимодействовать с окружением и другими агентами, а также может изменяться»^[1], поведение агента и его взаимодействие с другими агентами задается картой состояний. Результатом взаимодействия агентов друг с другом и со средой, в которой они функционируют, становится поведение системы в целом. В зависимости от того, какой объект представляет собой агент, модель может соответствовать стратегическому, тактическому, оперативному уровню абстракции или сочетать разные уровни. Основной отличительной особенностью агентной модели является ее построение по принципу «снизу вверх». При этом зависимости между агрегированными характеристиками системы в целом получаются в процессе моделирования индивидуального поведения большого числа агентов.

Возможна комбинированная архитектура имитационной модели, т. е. использование различных подходов для разных частей модели. На рис. 12.5.2^[2] показан пример схемы взаимодействия блоков в модели такого типа.

Какую парадигму выбрать при построении имитационной модели, при создании СППР исследователь решает с учетом целей исследования, имеющихся данных о структуре и элементах системы, традиций имитационного моделирования в предметной области. Важно понимать, что для получения практических результатов, которые могут быть положены в основу принятия решений, необходимо знать особенности и ограничения.

Рис. 12.5.2. Схема взаимодействия блоков комбинированной имитационной модели

существующих подходов к построению имитационной модели, технологию проведения имитационного эксперимента.

Сегодня на рынке информационных технологий пользователю предлагается широкий спектр программных продуктов, предназначенных для имитационного моделирования. Среди них есть как проблемно-ориентированные системы, предназначенные для построения и исследования имитационных моделей в конкретной предметной области (MEDMODEL, COMNET, Rethink), так и системы широкого назначения, поддерживающие один или несколько подходов в имитационном моделировании (GPSS, AnyLogic, ActorPilgrim, Arena, WITNESS, iThink и др.)^[3].

Большинство современных систем имитационного моделирования имеют удобный графический интерфейс, параметры моделей задаются через набор подменю, блок-схемы диаграммы реализуются на идеографическом уровне, предоставляются широкие возможности для анимации и оптимизации моделируемых процессов. Во многих случаях для подготовленного пользователя сохраняется возможность программирования отдельных блоков.

Следует понимать, что успеху исследования с помощью имитационной модели могут помешать следующие обстоятельства:

• • недостаточно четкая постановка задач в начале исследования и недостаточный уровень проработки деталей модели;
• • неверное определение источников случайности и необоснованное использование типовых распределений (нормальных, равномерных, треугольных и др.) для описания вероятностных параметров модели;
• • использование программного обеспечения, не подходящего для целей исследования и реализации модельной логики;
• • ошибочное убеждение в том, что при работе с простыми в употреблении системами и пакетами программ для имитационного моделирования, практически не предполагающими программирования, можно обойтись без знания методологии имитационного моделирования.

• [1] Карпов Ю. Г. Имитационное моделирование систем.

  Введение

  в моделирование наAnyLogic 5. СПб.: БХВ-Петербург, 2005.

• [2] Бортов А. От системной динамики и традиционного ИМ — к практическим агентным моделям: причины, технология, инструменты [Электронный ресурс] URL: www.gpss.ru/papcr/borshevarc.pdf
• [3] Сайт Национального общества имитационного моделирования. URL: http://simulation.su/static/ru-soft.html