Процесс имитационного моделирования

Процесс последовательной разработки имитационной модели начинается с создания простой модели. Эта модель постепенно усложняется. Усложнение происходит в соответствии с требованиями, которые предъявляет решаемая проблема.

Выделяют следующие этапы в процессе имитационного моделирования:

• -формулирование проблемы (проблема описывается, определяются цели предстоящего исследования)
• -разработка модели (логико-математическое описание системы, которая моделируется, описание происходит в соответствии с постановкой проблемы)
• -подготовка данных (сбор данных, идентификация, спецификация)
• -трансляция модели (модель переводится на язык для ЭВМ)
• -верификация (устанавливается правильность машинных программ)
• -валидация (оценка необходимой точности и соответствия имитационной модели реальной системе)
• -стратегическое и тактическое планирование (определяются условия проведения эксперимента с имитационной моделью)
• -экспериментирование (прогон имитационной модели на ЭВМ, чтобы получить требуемую информацию)
• -проведение анализа результатов (изучение полученных результатов, чтобы подготовить выводы и рекомендации по решению задачи)
• -реализация и документирование (осуществление рекомендаций, которые были получены благодаря имитации, заполнение документации по модели и ее использованию)

Первой задачей имитационного исследования является определение проблемы, а также точное формулирование целей предстоящего исследования. Обычно, определение проблемынепрерывный процесс, который обычно происходит на протяжении всего исследования. Оно пересматривается по мере раскрытия исследуемой проблемы и возникновения новых ее аспектов.

Как только сформулировано первое определение проблемы, начинается этап построения модели системы. Модель включает статическое и динамическое описание системы. В статическом описании определяются элементы системы, их характеристики. В динамическом описании определяются взаимодействия элементов системы, в результате которых происходят изменения ее состояния во времени.

Процесс формулирования модели во многом является искусством. Разработчик модели обязан иметь понимание о структуре системы, обнаружить критерии её функционирования и суметь отметить в них наиболее немаловажное, исключив ненужные подробности. Модель обязана быть легкой для ее осмысления и в то же время достаточно трудной, чтобы реалистично показывать соответствующие черты настоящей системы. Более необходимыми являются принимаемые разработчиком решения сравнительно такого, верны ли принятые упрощения, допущения; какие составляющие и взаимодействия между ними обязательно нежно включить в модель. Степень детализации модели зависит от цели её построения. Нужно рассматривать лишь те составляющие, какие имеют немаловажное значение для решения исследуемого вопроса. Как на шаге формулирования трудности, так и на шаге моделирования необходимо плотное взаимодействие разработчика модели и её пользователями. «Первый эскиз» модели обязан быть построенным, проанализированным и обсужденным. Почти во всех вариантах это требует от разработчиков огромной ответственности и готовности продемонстрировать вероятное неведение исследуемой системы. Но эволюционный процесс моделирования позволит быстрее выявить допущенные разработчиками неточности и точно их конкретизировать. Также, плотное взаимодействие на шаге формулирования проблемы и разработки модели формирует у пользователя убежденность в правильности модели и потому способствует обеспечению успешной реализации результата имитационного исследования.

На шаге разработки модели определяются запросы к входным данным. Определенные из данных могут уже быть в арсенале разработчиков модели, в то время как для сбора остальных нужны будут время и стремления. Традиционно значения этих входных данных задаются на базе некоторых гипотез либо предшествующего моделированию анализа. В определенных вариантах значения входного параметра оказывают небольшое воздействие на итоги прогонов модели. Чувствительность получаемого результата к изменению входных данных может быть оценена методом проведения серии имитационных прогонов для разных значений входных характеристик. Имитационная модель, следственно, может употребляться для убавления издержек времени и средств на уточнение входных данных.

Имитационные модели рассчитаны на машинную обработку. Поэтому, кроме самой модели, необходимы средства ввода ее в ЭВМ, соответствующие программы обработки данных и выдачи результатов. Единый комплекс образуют: средства ввода данных, сами данные, модели, описывающие взаимосвязь данных и манипуляции с ними, программы обработки модели, программы выдачи результатов обработки на ЭВМ.

Имитационное моделирование — это сложный участок интеллектуальной деятельности, нацеленный на решение производственных проблем с применением человеко-машинных процедур, но и чрезвычайно интересный. Путем имитационного моделирования решаются задачи проектирования объектов, выбора пропускной способности, правил управления, оценки реальности разработанных программ и планов и др.

Положительными характеристиками метода имитационного моделирования являются:

• — возможность построения алгоритма любых ситуаций,
• — сравнительно незначительные временные затраты на анализ ситуации,
• — учет факторов внешней среды вероятностного характера,
• — возможность анализа и поиска решений сложнейших производственных систем,
• — решение задач производства, не поддающихся формализации,
• — исключение экспериментов в производственных условиях.

Особенность моделей машинной имитации состоит в том, что нередко появляется возможность вмешиваться в процесс счета лицам, принимающим решение. Это достигается режимом диалога с ЭВМ. Здесь очень удобны дисплеи. Рекомендации по эффективному использованию ЭВМ при разработке управленческих задач состоят в следующем.

При автоматизации принятия решений актуальным является объединение разработки моделей (в том числе имитационных) с общей разработкой АСУ. Именно вследствие того, что эти две составляющие одной проблемы решаются порознь, сегодня преобладает решение задач информационных в организационных системах управления.

Любая модель служит инструментом для лиц, принимающих решение, которые должны уметь им пользоваться (от руководителей до рядовых сотрудников, диспетчеров). Это надо учитывать при разработке моделей.

Использование моделей следует заранее предусматривать, определяя методы работы в автоматизированном режиме и органическое их включение в систему.

Кроме технических проблем, возникают и психологические проблемы. При создании моделей для систем управления следует в комплексе учитывать психологические особенности людей и характеристики ЭВМ. Именно эта увязка обеспечивает создание человеко-машинного комплекса.

Не всегда пользователи моделей — специалисты по вычислительной технике и программированию, поэтому рекомендуются в подобных случаях максимально простые способы общения с ЭВМ, например, на естественном языке.

После разработки модели и сбора начальные входные данные, последующей задачей является перевод модели в форму, доступную для ЭВМ. Для программирования имитационной модели может употребляться универсальный язык. Но использование специального имитационного языка имеет значительные достоинства. Кроме сокращения времени программирования внедрение имитационного языка упрощает разработку модели, ведь язык охватывает комплект терминов для формализованного описания системы.

В период верификации и валидации исполняется оценка функционирования имитационной модели. На шаге верификации определяется, подходит ли запрограммированная для ЭВМ модель плану разработчика. Это традиционно осуществляется методом ручной проверки вычислений, а еще может иметь место применение статистических способов.

Введение

адекватности имитационной модели исследуемой системе исполняется на шаге валидации. Валидация модели традиционно выполняется на разных уровнях. Рекомендуется делать валидацию на уровне входных данных, подсистем, их взаимосвязей. Валидация имитационных моделей довольно трудна, но она является значительно наиболее легкой задачей, чем валидация моделей остальных типов, к примеру моделей линейного программирования. В имитационных моделях есть соотношение между элементами модели и элементами настоящей системы, потому испытание адекватности разработанной модели подключает сравнение её структуры со структурой системы, а еще сопоставление того, как прошла реализация элементарных функции и решений в модeли и систeме.

Условия провeдения машинных прогонов модели определяются на шaгах стратегического и тактического планирования. Стратегическое планирование ставит задачей разработку действенного плана эксперимента, в итоге которого или выясняется взаимозависимость между управляемыми переменными, или находится комбинация значений управляемых перeменных, минимизирующaя либо мaксимизирующая отклик имитационной модели. В тактическом планировании решается вопрос о том, как в рамках плана опыта вести любой моделирующий прогон, чтобы получилось взять большое количество информации из выходных данных. Важную позицию в тактическом планировании занимают определение начальных условий имитационных прогонов и способы понижения дисперсии среднего значения отклика модели. Последующие этапы в процессе имитационного исследования — машинный эксперимент и анализ результатов — включают прогон имитационной модели на компьютере и интерпретацию выходных данных. При применении результата имитационного эксперимента для подготовки выводов либо испытания гипотез о функционировании реальной системы используются статистические методы.

Последним шагом в процессе имитационного исследования являются осуществление приобретенных решений и протоколирование имитационной модели и её применения. Ни один из имитационных проектов не считается законченным до того момента, пока их результаты не будут применены в процессе принятия решений. Успех при реализации во многом зависит от того, как верно разработчик модели выполнил все предыдущие этапы действий имитационного исследования. В том случае, если разработчик и пользователь работали в контакте и достигли взаимопонимания при разработке модели и её исследовании, то итоги проекта будут удачно внедряться. А если они не были во взаимодействии, то, невзирая на элегантность и адекватность имитационной модели, трудно станет сделать эффективные рекомендации.

Вышеназванные этапы имитационного изучения изредка выполняются в данной последовательности, начиная с определения проблем и заканчивая документированием. В ходе имитационного исследования могут быть сбои в прогонах модели, ошибки, от которых в предстоящем приходится отказываться, переформулировки целей исследования, повторные оценки и перестройки модели. Этот процесс позволяет создать имитационную модель, которая дает точную оценку альтернатив и упрощает процесс принятия решения.

В сущности, каждая модель процесса является имитационной, ведь она имитирует поведение этого процесса во времени. Совместно с тем, в литературе термин имитационное моделирование предполагает внедрение моделей, воссоздающих логику функционирования объекта, при этом возможны всевозможные методы формализации связи между переменными, так как внедрение всех математических соотношений принципиально не усложняет задачу имитационного изучения. Такое расширение класса моделей сообразно сопоставлению с аналитическими моделями, расписанными в теории динамических систем, помогает приблизить моделируемый предмет к действительности, не искажая его упрощениями, важными для получения правильных математических результатов. То же относится и к моделированию методов управления, которые опять-таки очень приближаются к настоящим.

Для создания имитационных моделей динамических систем на компьютере, включающих предмет с действующими на него возмущениями и различные средства разбора результатов моделирования, изобретены серьезные программные системы. Реализованные в них принципы визуального программирования разрешают пользователю в обычных ситуациях не связываться с формированием программного кода, собирая" экспериментальную установку" из требуемых блоков методом их соединения на экране монитора средствами графики. Благодаря функциям соединения блоков в подсистемы моделированию подлежат системы фактически любой сложности, включающие не отдельные управляемые технологические процессы, а также автоматизированные участки изготовления и даже автоматизированные технологические комплексы в целом. При необходимости применения блоков, не являющихся стандартными, пользователь может составить свою програму и пополнить библиотеку необходимым ему модулем. Ключевой целью управления технологическими процессами является компенсация возмущающих воздействий, какие традиционно носят случайный характер. Имитация измерительных помех такого рода исполняется с внедрением генераторов псевдослучайных чисел и соответственных формирующих фильтров .

Сeгодня извeстным пaкетом «блoчного модeлирования» являeтся систeма SIMULINK пакета MATLAB. С пoмощью дaнной систeмы мoжно выпoлнять мнoговариантные рaсчеты. В ходе таких расчетов решаются такие задачи проектирования систем управления, как:

• -нaстройка парaметров алгoритмов упрaвления
• -анaлиз устoйчивости и грубoсти систeм по отнoшению к неконтролируемым параметрическим и структурным изменениям объекта, возмущений
• -оцeнка инжeнерных покaзателей кaчества упрaвления для рaзных вaриантов оргaнизации кoнтроля прoцесса.

Большое значение имеет и то, что решение этих моментов методами имитационного моделирования доступно специалистам средней квалификации.

Являясь инструментом для настройки, а также оценки свойств систем управления фактически любого уровня сложности в условиях, очень приближенных к действительности, имитационное моделирование само не решает, но, главнейшую для инженера задачу разработки структуры метода управления — способами имитационного моделирования только проверяются, и на базе эвристики и эксперимента уточняются и развиваются принятые каким-то образом алгоритмические решения. Для принятия таковых базовых начальных решений имеют все шансы оказаться очень полезными способы современной теории управления. Прeдстaвляется, что общей идейной платформой внедрения теории управления для решения практических задач может быть теория возмущений. Ее сущность состоит в последующем. Сначала рассматривается базовая упрощенная постановка задачи. Неимение учета фактически принципиальных, однако не очень принципиальных условий дозволяет использовaть для решeния данной порождающей задачи известные методы теории управления. Потом приобретенное базовое решение модифицируется с учетом изначало неучтенных необыкновенностей настоящей задачки на базе предыдущего oпыта и с широким внедрением имитационного моделирования для испытания инженерных решений.

Можно конкретизировать эту идею в нескольких направлениях:

• -слабонелинейные системы (упрощенная модель линейная, и задача управления решается известными методами теории линейных систем управления; после чего корректируется учитывая нелинейности)
• -слабовозмущенные системы (в задаче считается, что возмущения отсутствуют, в таком случае можно использовать известные методы программного управления; на втором этапе система верхнего уровня, вырабатывающая оптимальную программу или режимные уставки, дополняется системой с обратной связью по отклонениям от предписанного верхним уровнем движения либо неизменного режима, стабилизирующей процесс в условиях сравнительно слабых возмущений)
• -слабодинамические системы (для устойчивых динамических объектов весовая функция стремится к нулю при стремлении аргумента к бесконечности, это значит, что хоть значения выходных переменных в некоторый момент времени зависят от всех ранее выданных управляющих воздействий, эта зависимость ослабевает по мере удаления управлений в прошлое;
• -слабоуправляемые системы (для производственных систем, которые состоящих из ряда технологических процессов, возникает задача совместного выбора управляющих воздействий исходя из одного или нескольких критериев, которые характеризуют технико-экономические показатели производства в целом; часть из этих управляющих воздействий составляют расходы материалов в единицу времени, другую часть составляют режимные параметры.

Метод имитационного моделирования позволяет решать задачи высокой сложности, обеспечивает имитацию сложных и многообразных процессов, с большим количеством элементов. Отдельные функциональные зависимости в таких моделях могут описываться громоздкими математическими соотношениями. Поэтому имитационное моделирование эффективно используется в задачах исследования систем со сложной структурой с целью решения конкретных проблем.

Имитационная модель содержит элементы непрерывного и дискретного действия, поэтому применяется для исследования динамических систем, когда требуется анализ узких мест, исследование динамики функционирования, когда желательно наблюдать на имитационной модели ход процесса в течение определенного времени.

Имитационное моделирование — эффективный аппарат исследования стохастических систем, когда исследуемая система может быть подвержена влиянию многочисленных случайных факторов сложной природы. Имеется возможность проводить исследование в условиях неопределенности, при неполных и неточных данных.

Имитационное моделирование является важным фактором в системах поддержки принятия решений, т.к. позволяет исследовать большое число альтернатив (вариантов решений), проигрывать различные сценарии при любых входных данных. Главное преимущество имитационного моделирования состоит в том, что исследователь для проверки новых стратегий и принятия решений, при изучении возможных ситуаций, всегда может получить ответ на вопрос «Что будет, если? …». Имитационная модель позволяет прогнозировать, когда речь идет о проектируемой системе или исследуются процессы развития (т.е. в тех случаях, когда реальной системы еще не существует).

В имитационной модели может быть обеспечен различный, в том числе и высокий, уровень детализации моделируемых процессов. При этом модель создается поэтапно, эволюционно.

Определим метод имитационного моделирования в общем виде как экспериментальный метод исследования реальной системы по ее имитационной модели, который сочетает особенности экспериментального подхода и специфические условия использования вычислительной техники.

В этом определении подчеркивается, что имитационное моделирование является машинным методом моделирования благодаря развитию информационных технологий, что привело к появлению этого вида компьютерного моделирования. В определении также акцентируется внимание на экспериментальной природе имитации, применяется имитационный метод исследования (осуществляется эксперимент с моделью). 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. Ответим на вопрос, в чем же состоит сущность имитационного моделирования?

В процессе имитационного моделирования исследователь имеет дело с четырьмя основными элементами:

· реальная система;

· логико-математическая модель моделируемого объекта;

· имитационная (машинная) модель;

· ЭВМ, на которой осуществляется имитация — направленный вычислительный эксперимент.

Исследователь изучает реальную систему, разрабатывает логико-математическую модель реальной системы. Имитационный характер исследования предполагает наличие логико — или логико-математических моделей, описываемых изучаемый процесс. Выше, реальная система определялась как совокупность взаимодействующих элементов, функционирующих во времени. Составной характер сложной системы описывает представление ее модели в виде трех множеств:

где, А — множество элементов (в их число включается и внешняя среда);

S — множество допустимых связей между элементами (структура модели);

Т — множество рассматриваемых моментов времени.

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.

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 применять 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. Элементы, по определению, взаимодействуют (или обмениваются информацией), значит, может быть реализован алгоритм функционирования отдельных элементов, т. е., моделирующий алгоритм. Кроме того, элементы существуют во времени, значит надо задать алгоритм изменения 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, надо:

— 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 определенными правилами. Эти изменения состояний могут происходить либо непрерывно, либо в дискретные моменты времени. Имитационное моделирование есть динамическое отражение изменений состояния системы с течением времени.

При имитационном моделировании логическая структура реальной системы отображается в модели, а также имитируется динамика взаимодействий подсистем в моделируемой системе.