Средства описания поведения объектов

Основными средствами описания поведения объектов являются переменные, события и диаграммы состояний. Переменные отражают изменяющиеся характеристики объекта. События могут наступать с заданным интервалом времени и выполнять заданное действие. Диаграммы состояний (или стейтчарты) позволяют визуально представить поведение объекта во времени под воздействием событий или условий, они состоят из графического изображения состояний и переходов между ними (т.е. по сути это конечный автомат). Любая сложная логика поведения объектов модели может быть выражена с помощью комбинации стейтчартов, дифференциальных и алгебраических уравнений, переменных, таймеров и программного кода на Java. Алгебраические и дифференциальные уравнения записываются аналитически. Интерпретация любого числа параллельно протекающих процессов в модели AnyLogic скрыта от пользователя.

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)
• -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.