Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ современных методов и средств моделирования АПЛП 12
1.1. Анализ современных технологий моделирования АПЛП 12
1.2. Методы и средства моделирования АПЛП
1.2.1. Сравнительный анализ методов моделирования АПЛП 17
1.2.2. Современные инструментальные средства моделирования АПЛП 23
1.2.3. Анализ достоинств и недостатков математических аппаратов, используемых для моделирования
1.3. Современные требования к средствам моделирования АПЛП 33
1.4. Цели и задачи диссертационной работы 34
Выводы по главе 1 35
ГЛАВА 2. Исследование и разработка формального аппарата для моделирования АПЛП 37
2.1. Требования к формальному аппарату для моделирования АПЛП 37
2.2. Разработка методики имитационного объектно-ориентированного моделирования (ООМ) АПЛП
2.2.1. Описание математического аппарата для ООМ на основе модифицированных E-сетей 39
2.2.2. Основные компоненты объектно-ориентированной модели 44
2.2.3. Способ организации связей компонентов в ООМ 51
2.2.4. Разработка методики ООМ 2.3. Разработка предметно-ориентированного языка описания ООМ 60
2.4. Разработка способа определения и структуры начальных параметров ООМ 69
Выводы по главе 2 72
ГЛАВА 3. Исследование и разработка средств объектно ориентированного моделирования АПЛП 74
3.1. Типовые модели распределенных производственных логистических процессов 74
3.2. Определение функциональных возможностей средств ООМ АПЛП 80
3.3. Исследование и разработка алгоритма сетевого ООМ АПЛП 85
3.3.1. Разработка алгоритма сетевого ООМ АПЛП 85
3.3.2. Исследование эффективности алгоритма сетевого ООМ распределенных производственных процессов 89
3.4. Методика сопровождения АПЛП 91
Выводы по главе 3 96
ГЛАВА 4. Разработка программного комплекса ООМ для исследования и сопровождения АПЛП 98
4.1. Разработка основных структурных компонентов программного комплекса ООМ 98
4.2. Разработка инструментальных средств проведения имитационных экспериментов и анализа результатов
4.2.1. Объектная интерпретация языка OOMDL 103
4.2.2. Результаты практического внедрения разработанных средств в программный комплекс ООМ «Antsim» 106
4.3. Разработка модели АПЛП в распределенной складской сети предприятия 112
4.3. Результаты экспериментальных исследований логистических процессов в
распределенной складской сети предприятия 125
Выводы по главе 4 131
Заключение 133
Список литературы 135
- Современные инструментальные средства моделирования АПЛП
- Описание математического аппарата для ООМ на основе модифицированных E-сетей
- Исследование и разработка алгоритма сетевого ООМ АПЛП
- Результаты практического внедрения разработанных средств в программный комплекс ООМ «Antsim»
Современные инструментальные средства моделирования АПЛП
В настоящее время успешность предприятия зависит от многих факторов: стоимость и качество производимых товаров или оказываемых услуг, скорость организации и модификации производства, эффективный маркетинг, оптимально выстроенная транспортная и производственная логистика, правильно подобранное время выхода на рынок и т.п. В связи с тем, что технологии постоянно развиваются, производства расширяются, компаниям приходится совершенствовать свои процессы и перестраивать внутреннюю логистику, чтобы не потерять конкурентоспособность. Для этого внедряют новые технические разработки, методы и системы управления, изменяют внутреннюю структуру предприятия [1]. Одним из важных направлений является развитие средств анализа и исследования АПЛП, которые используются для оценки текущей ситуации и прогнозирования результатов, в случае возникновения каких-либо структурных изменений. В основном для получения этой информации используется моделирование, которое представляет производственные процессы так, как они проходят или будут проходить в действительности [2].
На данный момент существует множество технологий и методов моделирования, направленных на исследование и осуществление предварительного анализа АПЛП. На рис.1.1 представлены основные технологии и методы моделирования, используемые при проектировании автоматизированных производственных систем (АПС). Технологии моделирования можно разделить на четыре группы: аналитическое, имитационное, натурное, комбинированное. Каждая группа имеет свои преимущества и недостатки при моделировании различных объектов. Ниже приведено сравнение технологий и методов, направленное на определение наиболее применимых для описания и анализа АПЛП.
. Технологии и методы моделирования АПС Аналитическое моделирование представляет собой технологию описания функционирования системы с помощью функциональных отношений (алгебраических, дифференциальных и интегральных уравнений) или логических условий [3]. Аналитическое моделирование включает в себя точные методы [4], использующие уравнения не выше второго порядка; приближенные методы [5], основаны на тех же уравнениях, что и точные методы, но с применением их для описания многомерных систем с учетом некоторых допущений; эвристические методы [6], представляют способы решения задач моделирования при отсутствии достаточной информации об исследуемом объекте. Достоинствами аналитического моделирования являются возможность выявления общих теоретических закономерностей [7] и многократность использования полученных формальных решений. Однако исследовать внутренние процессы систем с помощью данной технологии возможно, только если известны математические зависимости между искомыми данными и начальной информацией о состоянии системы, ее параметрах и переменных. В большинстве своем такие зависимости можно определить только для достаточно простых систем. Помимо этого, при описании сложных процессов часто возникают различные математические проблемы, требующие упрощение первоначальной модели, что снижает точность полученных в дальнейшем результатов. Аналитические методы также не дают возможности исследовать внутреннюю структуру системы и взаимодействия между ее различными объектами, поскольку данные методы отражают только связь между входными и выходными параметрами.
Технология имитационного моделирования позволяет описывать системы с помощью динамических моделей, в которых внутренние процессы представлены с учетом параметра времени и возможных влияний внешних факторов, а различного рода взаимодействия регулируются установленным набором правил, в совокупности образующих алгоритм функционирования данной системы. Имитационное моделирование имеет несколько основных методов представления модели [8]: агентное моделирование, в основном используемое для описания децентрализованных систем, где модель состоит из отдельных объектов (агентов), каждый из которых обладает индивидуальным поведением, при этом имея некоторые связи с другими объектами; дискретно-событийное моделирование, рассматривающее
различные процессы как набор последовательно возникающих событий; системная динамика, применяемая для определения общей стратегии на длительные промежутки времени при исследовании сложных и крупных объектов за счет определения причинно-следственных связей, возможных задержек и влияния воздействий внешних факторов. Данная технология позволяет описывать широкий класс объектов, представляя процессы так, как они выглядят в исследуемой системе. Имитационные модели не имеют возможности формировать решение в том же виде, что и аналитические модели. Они лишь служат средством для исследования поведения реального объекта в изначально указанных условиях [9].
При натурном моделировании исследуемый объект заменяется соответствующим ему другим материальным объектом, обладающим подобными характеристиками, которые необходимы для получения схожих результатов. Натурное моделирование может представлять собой научный эксперимент, комплексные испытания или производственный эксперимент [10]. Характерными особенностями научного эксперимента являются использование средств автоматизации и различных средств обработки данных, а также наличие возможности внесения изменений исследователем в процесс его проведения. Комплексные испытания являются разновидностью эксперимента, в процессе которого проводятся многочисленные повторения испытаний для выявления закономерностей, связанных с различными характеристиками исследуемых объектов. Производственный эксперимент основан на обобщенном опыте, накопленном в ходе производственного процесса и собранном в виде статистической информации [11]. Натурное моделирование хоть и является довольно наглядным представлением исследуемой системы, однако в большинстве своем оно не является применимым, поскольку не позволяет экспериментировать с установкой различных условий, так как смена этих условий требует больших временных и финансовых затрат.
Комбинированное моделирование является объединением технологий имитационного и аналитического моделирования. При построении подобных моделей производится декомпозиция процессов системы за счет разделения их на отдельные подпроцессы, для которых могут использоваться аналитические модели. Остальные части системы описываются с помощью имитационного моделирования. Данная технология позволяет описывать особый класс объектов, которые не могут быть представлены с помощью одной из объединенных в ней технологий моделирования. К недостаткам можно отнести сложность построения таких моделей, поскольку необходимо правильно разбивать исследуемый объект на части, в зависимости от используемых методов моделирования и установки переходов между этими методами.
Описание математического аппарата для ООМ на основе модифицированных E-сетей
Для методики имитационного моделирования АПЛП необходимо разработать набор основных компонентов согласно выбранному математическому аппарату, представляющему собой модифицированные Е-сети.
Базовым компонентом моделирования является класс. Он включает в себя описание некоторого обособленного процесса с помощью элементарных сетей, связанных между собой общими позициями, и представляет собой структуру, состоящую из набора компонентов, взаимодействующих между собой. Также как и в объектно-ориентированном программировании, класс является абстрактным компонентом, представляя собой шаблон для создаваемых от него объектов (экземпляров класса). При этом каждый объект является самостоятельной структурой. Количество объектов теоретически может быть неограниченное, что дает возможность использовать описание одного процесса несколько раз, создавая независимые друг от друга множества элементарных сетей. Каждому объекту можно задать параметры, влияющие на описываемый им процесс. Набор этих параметров определяется классом, экземпляром которого является объект. В состав класса входят компоненты, которые можно разделить на три группы [67]: структурные, коммутативные, программные.
Из структурных компонентов строится процесс внутри класса. Всего таких компонентов три: переход, позиция и объекты других классов. При этом переход и позиция эквивалентны понятиям с теми же названиями и функциональными возможностями, что и в модифицированных Е-сетях. Переход определяет тип элементарной сети, которая будет построена на его основе - T-сеть, X-сеть, Y-сеть, G-сеть или I-сеть, а также время задержки, задаваемое с помощью параметра d, которое по умолчанию равно нулю.
Позиция бывает простой и множественной. Простая позиция может содержать не более одной метки, а множественная позиция (позиция-очередь) способна хранить в себе любое их количество, теоретически неограниченное. Метки из позиции-очереди берутся в зависимости от используемого алгоритма выбора: FIFO (First In, First Out - «первым пришел - первым ушел»), LIFO (Last In, First Out - «последним пришел - первым ушел»).
Поскольку объекты представляют собой некоторый набор взаимосвязанных элементарных сетей, определяющих некий процесс, то их возможно использовать в качестве составляющих класса, то есть связывать с его элементарными сетями через общие позиции. Таким же образом связываются объекты между собой - с помощью отдельного класса. При этом класс не может содержать свой собственный экземпляр, так как это приведет к бесконечной рекурсии.
Коммутативные компоненты отвечают за связь между структурными компонентами и за направление движения меток. К компонентам такого типа относятся: порты входа и выхода, список связей, порт установки начальных значений, условия перехода.
Порты входа и выхода необходимы для возможности использования экземпляров класса в качестве структурных элементов. Портами могут являться только те позиции, которые входят в данный класс. С помощью них взаимодействует экземпляр класса с другими элементарными сетями или объектами.
Список связей позволяет объединять структурные компоненты, входящие в данный класс, создавая набор взаимодействующих между собой элементарных сетей. Количество входных и выходных позиций, связанных с переходом, зависит от типа элементарной сети. Так, например, Т-сети и X-сети могут не содержать входных позиций, но только при условии наличия выходных позиций.
Поскольку функционирование модели осуществляется путем перемещения меток из одних позиций в другие через переходы, то необходимо задать их первоначальное месторасположение, для чего используется порт установки начального значения. Он позволяет указать позиции, в которых в дальнейшем будет возможность установить стартовое количество меток.
Переход в элементарной сети возможен только при наличии меток во всех активных входных позициях и при наличии места для метки во всех активных выходных позициях, где активной считается позиция, участвующая в данный момент в переходе. Для таких типов элементарных сетей как X, Y и G имеется возможность задать условия перехода - выбор активных позиций.
С помощью программных компонентов изменяются данные внутри экземпляра класса, а также информация внутри меток, во время совершения перехода в элементарной сети. К программным компонентам относятся: локальная переменная, метод преобразования данных, параметр экземпляра.
Локальная переменная позволяет хранить в себе данные различного типа: целочисленного, вещественного, текстового и логического. Доступны они только внутри объекта, поэтому в основном используются для реализации внутренних счетчиков и организации зависимости между напрямую не связанными элементарными сетями. Метод преобразования данных изменяет информацию внутри метки при ее прохождении через переход. Он представляет собой объединенный набор команд и условий. У каждой элементарной сети свой метод преобразования данных, который может и отсутствовать - в этом случае метка проходит через переход без преобразований.
Параметры экземпляра, представляют собой те же локальные переменные, с одним лишь отличием - начальное их значение может быть задано при определении экземпляра класса. Таким образом, каждый объект может задавать свои собственные внутренние условия переходов или преобразования меток.
Исследование и разработка алгоритма сетевого ООМ АПЛП
Производственная логистика включает в себя совокупность различных внутренних процессов на предприятии, отвечающих за организацию и контроль материальных и нематериальных потоков. Под материальным потоком понимается движение материальных объектов внутри предприятия, включающих в себя необходимые для производства компоненты, готовую продукцию, производственные отходы, транспортные средства и т.д. Нематериальные потоки представляют собой движение информационных и финансовых ресурсов. Информационные ресурсы содержат набор данных, необходимых для управления внутренними операциями на предприятии и для анализа статистики. [74]. Движение финансовых ресурсов на предприятии также требует организации, поскольку от эффективности их перемещения зависят процессы закупки материальных ресурсов, сбыт товара, ремонт производственной техники и т.п. Различные сбои или задержки в осуществлении платежей негативно сказываются на обеспечении производства необходимым количеством сырья и материалов, на производительности труда, на поставках товара и т.п. Осуществление анализа и контроля над этими потоками и определение их взаимосвязей позволяют получить более полное представление о текущем состоянии производства и возможностях его развития.
Каждое предприятие формирует внутри себя логистическую систему [75], которая делится на различные подсистемы, отвечающие за внутренние потоки отдельных производственных процессов, таких как складское хранение [76], доставка конечной продукции, закупка товара у поставщика, производство и др. [77]. Каждый производственный логистический процесс можно представить как конечный набор связанных между собой элементарных процессов различного типа [63]: - создание и уничтожение материальных и нематериальных объектов; - обработка и передача объекта; - копирование объекта; - сбор и представление объектов в виде общей очереди; - обработка объектов, находящихся в очереди; - синхронное использование объектов; - маршрутизация объекта; - циклическое повторение действий; - прерывание текущего действия.
Рассматрим каждый из этих элементарных процессов с их представлением в виде моделей, построенных с помощью модифицированных Е-сетей и разновидностью временных цветных сетей Петри (далее для упрощения называемых временными цветными сетями Петри), используемых в современном средстве моделирования CPN Tools и при построении в виде Петри-объектной модели [78], что является одним из последних на данный момент способов описания различных процессов с применением сетей Петри и объектно-ориентированного подхода.
Описание логистических потоков производственной системы начинается с создания новых объектов, которые могут представлять собой различные виды ресурсов или компонентов, полученные от поставщиков, а также запросы, поступающие от клиентов. Данный процесс можно представить в виде соответствующих моделей, изображенных на рис.3.1. В модифицированных Е-сетях создание динамических объектов можно описать с помощью Т-сети или Х-сети. При этом в случае нескольких выходных позиций Т-сеть будет дублировать динамический объект. Во временных цветных сетях Петри используется дополнительная позиция с меткой и обратная связь от перехода к этой позиции для возможности создания бесконечного множества меток. Рис. 3.1. Модель создания динамических объектов: (а) модифицированные E-сети, (б) временные цветные сети Петри
Выполненные запросы, отработанные ресурсы в описании работы системы больше не нужны, поэтому они могут быть уничтожены с помощью соответствующего процесса, модель которого представлена на рис.3.2.
В процессе передачи материальных и нематериальных объектов, а также при их различной обработке и преобразовании наиболее важным для анализа является полученный результат и затраченное на него время. Поэтому моделируются данные процессы в выбранных математических аппаратах с помощью перехода, который преобразует атрибуты поступающих в него меток. При этом переход может иметь задержку, определяющую время процесса. Задержка может иметь постоянную или случайную величину, быть ограниченной некоторым диапазоном или иметь зависимость от атрибутов меток, представляющих собой динамические объекты.
Результаты практического внедрения разработанных средств в программный комплекс ООМ «Antsim»
Графический редактор необходим для предоставления пользователю возможности создавать описание структуры модели и отдельных ее частей на языке OOMDL. При работе с редактором полученное в результате описания некоторого процесса текстовое представление должно анализироваться на наличие различных синтаксических конструкций, а также для каждого объекта модели должно быть определено местоположение его класса. Все это необходимо для снижения временных затрат на разработку структуры модели системы или процесса.
Модель АПЛП предприятия содержит описание большого количества используемых компонентов моделирования. При этом структура описания модели организуется таким образом, чтобы визуально разделить ее на классы, представляющие собой некоторые обособленные процессы. Для этого классы необходимо распределить по отдельным файлам, которые будут входить в один общий проект. При этом они должны отображаться в виде единого списка с возможностью выбора компонента для вывода его описания в редакторе. Такое разделение модели на части позволяет создавать и использовать библиотечные классы, содержащие описание некоторого процесса. Также, в случае, когда моделируется достаточно большая система, при проведении исследования отдельные процессы, представленные в виде классов, можно подменять другими, изменив лишь файлы, входящие в проект.
Поскольку работа с моделью может производиться неоднократно, необходимо в модуле описания модели иметь набор функций, позволяющих создавать новый проект, сохранять и загружать его, а также добавлять в него и удалять из него файлы. Описание модели на языке OOMDL должно содержать класс Main (раздел 2.2.3), поэтому для экономии времени пользователя при создании проекта необходимо включать данный класс внутри одноименного файла. В случае если он будет отсутствовать, интерпретатор не сможет найти начальную точку сбора модели в единое целое и выдаст ошибку.
Для работы со структурой модели в модуле описания предполагается панель, содержащая набор вызываемых функций. Часть из них представляет стандартные функции копирования и вставки текста, а другая часть является более специализированной и включает в себя возможности форматирования кода, проверки текущего файла и всего проекта на синтаксические ошибки, а также проведения интерпретации кода OOMDL, преобразовывая его в некоторое внутреннее программное представление.
Для возможности отладки модели все полученные результаты необходимо при проверке на синтаксические ошибки или интерпретации кода записывать и выводить в специальном поле с указанием названия файла, номером строки и кратким описанием неисправности.
При проведении моделирования работа с модулем описания модели завершается преобразованием заданной пользователем текстовой информации в некоторое внутреннее программное представление. Структурный компонент, представляющий собой модуль задания начальных параметров, применяется после завершения работы c модулем описания модели, когда уже определена структура, и программный комплекс ООМ имеет представление о том, какие данные необходимо заполнить перед началом проведения имитационного эксперимента. Основная задача данного модуля состоит в определении и, при необходимости, переназначении начальных параметров. Решается она с помощью доступных пользователю функций.
Графический интерфейс модуля должен включать в себя меню с набором функций для работы с файлами, визуальное табличное представление начальных параметров с возможностью задания и изменения их значений, а также поле вывода ошибок.
Начальные параметры модели должны иметь возможность задаваться как с помощью программного комплекса ООМ, так и без его использования, записывая значения параметров в файл формата xml с определенной для каждой отдельной модели структурой. В обоих случаях данные хранятся в файле, который закрепляется за проектом. Меню с набором функций дает возможность сохранять сделанные изменения, выбирать файлы с начальными параметрами или создавать новые. Для возможности проведения имитационного эксперимента предполагается наличие ограничения, при котором необходимо, чтобы все параметры были определены.
Отображение параметров модели предполагается в виде таблицы, которая содержит их названия и поля для ввода значений. При этом необходимые параметры определяются через обращение к программному представлению модели, выводя названия компонентов, помеченные пользователем в описании как порты для задания начальных значений. В случае, когда компонент с задаваемым значением находится в объекте, входящем в другой класс, название передается в таблицу с префиксом, представляющим имя объекта.
Вывод ошибок, связанных с подгружаемым файлом или с заданными значениями в таблице параметров, необходимо выводить в соответствующее поле для уведомления пользователя. К отслеживаемым ошибкам относятся неправильный формат передаваемых значений, неверная структура загружаемого файла или наличие в нем лишних параметров.