Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ проблемы применения современных информационных технологий при исследовании и управлении производственно- сбытовыми системами 16
1.1 Производственно-сбытовая система (ПСС) как объект исследования и управления 16
1.2 Анализ подходов и программных средств, применяемых при исследовании процессов функционирования производственно-сбытовых систем 21
1.3 Цель и задачи исследования 36
Выводы по главе 1 37
ГЛАВА 2. Проектирование комплекса программ имитационного моделирования для исследования управляемых производственно- сбытовых систем 39
2.1 Основные принципы построения автоматизированной системы имитационного моделирования (АСИМ) для исследования процессов функционирования и управления ПСС и их компонентов 39
2.2 Функциональная схема модели для исследования процессов функционирования ПСС в условиях рынка 50
2.3 Концептуальная модель системы массового обслуживания для исследования процессов функционирования компонентов ПСС 64
2.4 Интерфейсная модель АСИМ как основа для построения имитационных моделей производственно-сбытовых систем и их компонентов 70
Выводы по главе 2 81
ГЛАВА 3. Разработка алгоритмов функционирования и программного обеспечения автоматизированной системы имитационного моделирования 83
3.1 Организация управления объектами приложения на основе унифицированного механизма обмена параметризованными сообщениями 83
3.2 Особенности реализации алгоритма имитационного моделирования динамики функционирования ПСС 92
3.3 Автоматизация построения имитационных моделей с использованием мастеров 100
3.4 Пользовательский интерфейс АСИМ
Выводы по главе 3 125
ГЛАВА 4. Выполнение экспериментальных исследований с применением разработанного программного обеспечения 127
4.1 Оценка качества алгоритма имитационного моделирования для исследования динамики функционирования ПСС 127
4.2 Оценка возможности применения АСИМ для исследования процессов функционирования многопродуктовых многорыночных ПСС 136
4.3 Исследование применимости АСИМ при разработке моделей и алгоритмов управления процессами производства и сбыта 148
4.4 Применение программы имитационного моделирования систем массового обслуживания при анализе процессов функционирования компонентов ПСС 160
Выводы по главе 4 176
Заключение 179
Список литературы
- Анализ подходов и программных средств, применяемых при исследовании процессов функционирования производственно-сбытовых систем
- Функциональная схема модели для исследования процессов функционирования ПСС в условиях рынка
- Особенности реализации алгоритма имитационного моделирования динамики функционирования ПСС
- Оценка возможности применения АСИМ для исследования процессов функционирования многопродуктовых многорыночных ПСС
Введение к работе
Актуальность темы
Современный период развития мировой экономики характеризуется растущей динамичностью рыночной среды и тенденцией глобализации рынка. Благодаря интенсивному развитию информационных технологий растет уровень информированности потребителя о существующей на рынке продукции, ее ценах и потребительских свойствах, повышается прозрачность рынка. Резко обостряется конкуренция между производителями, которая, в свою очередь, стимулирует увеличение участия наукоемких технологий при производстве продукции с целью улучшения ее потребительских свойств, сокращение жизненного цикла продукции, и вынуждает уделять повышенное внимание вопросам сбыта произведенной продукции.
Чтобы успешно противостоять растущей конкуренции производственные предприятия вынуждены искать различные пути для получения конкурентных преимуществ [6,21,111,113,115,116]. Структура предприятий, механизмы их функционирования и управления претерпевают существенные изменения [8,22,23,27,59,71,75,87]. Важнейшей характерной чертой современного производства является его тесная взаимосвязь с рынком, поэтому целесообразно рассматривать производственную и сбытовую деятельность предприятия комплексно, во взаимодействии.
В связи с этим можно говорить о производственно-сбытовых системах (ПСС) как сложных организационно-экономических объектах, функционирующих в условиях неопределенности рыночной среды, исследование которых имеет большое научно-практическое значение.
Значительный вклад в исследование процессов функционирования и управления сложными организационно-экономическими системами внесли отечественные и зарубежные ученые:
в развитие методов оптимального планирования и управления
производством (В.В. Леонтьев, Н.Н. Моисеев, В.Н. Бурков, В.В. Кульба, Я.З.Цыпкин, Э.Й.Вилкас и др.);
в создание системно-динамических моделей и систем имитационного моделирования (А.Г.Гранберг, Т.Нейлор, Н.В. Чепурных, А.Л. Новоселов, Б.Г. Ильясов, Дж. Форрестер, Н.Робертс, Е.Пестель и др.);
в создание моделей макроэкономических систем (В.Л. Макаров, А.А. Петров, Ю.Н. Черемных, Э.Дж. Долан, Р.Пиндайк, П.Самуэльсон и др.);
в разработку интеллектуальных алгоритмов принятия решений по управлению и экспертных систем (В.Ф. Венда, Д.А. Поспелов, Г.С. Поспелов, А.В. Смирнов, И.Ю. Юсупов, Э.В. Попов, В.Ф. Хорошевский
и др.);
в имитационное моделирование производственных систем
(А.А. Вавилов, Н.А. Саломатин, А.А. Колобов и др.) и автоматизацию
процессов организационного управления (Ф.И. Перегудов, Б.Я. Советов и
др.)-
Однако, несмотря на наличие серьезной теоретической базы, вопросы
функционирования и управления ПСС в условиях неопределенности и наличия конкуренции в настоящий момент являются недостаточно изученными. Одной из объективных причин, препятствующих развитию исследований в данной области, является отсутствие адекватного инструментария исследователя. Современные информационные технологии являются тем фундаментом, который позволяет расширить возможности исследователя при анализе рассматриваемого класса систем за счет автоматизации процессов исследования и интенсивного применения численных методов исследования. Поэтому развитие средств автоматизации научных исследований, предназначенных для анализа производственно-сбытовых систем, является актуальным и востребованным.
Цель работы и задачи исследования
Цель работы заключается в разработке моделей, алгоритмов и программного обеспечения для систем управления производством на основе имитационного моделирования динамики его функционирования в условиях рыночной среды.
Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие задачи.
Разработать функциональную схему управляемой многокомпонентной производственно-сбытовой системы с учетом возмущающих факторов внешней среды.
Сформулировать основные принципы построения автоматизированной системы имитационного моделирования (АСИМ) для исследования процессов управления и функционирования ПСС с учетом специфических особенностей объекта исследования.
Разработать концептуальную модель системы массового обслуживания для построения имитационных моделей процессов функционирования компонентов ПСС.
Разработать алгоритмы функционирования и программное обеспечение систем имитационного моделирования, включая интерфейсную модель АСИМ, обеспечивающую хранение имитационных моделей производственно-сбытовых систем и организацию доступа к программным компонентам модели, механизм управления объектами АСИМ на основе обмена параметризованными сообщениями, а также алгоритм имитационного моделирования динамики процессов управления и функционирования ПСС.
Оценить эффективность разработанного программного обеспечения при анализе динамики функционирования производственно-сбытовой системы и ее компонентов, а также при разработке и тестировании моделей, структур и алгоритмов управления производством.
Методы исследования
При решении поставленных в диссертационной работе задач использованы методы системного анализа, теории автоматического управления, теории иерархических систем, теории моделирования сложных систем, а также методы проектирования информационных систем.
Результаты, выносимые на защиту
1. Функциональная схема управляемой многокомпонентной
производственно-сбытовой системы с учетом возмущающих факторов
внешней среды, позволяющая выделить подсистемы ПСС, формализовать их
взаимодействие в виде наборов входных и выходных переменных и
обеспечивающая возможность построения имитационных моделей,
описывающих динамику функционирования производственно-сбытовых
систем.
Принципы построения АСИМ для исследования процессов управления и функционирования ПСС, учитывающие специфические свойства производственной системы как объекта исследования — сложность, плохую формализуемость, динамичность, наличие организационной составляющей, способность к функционированию в условиях неопределенности рыночной среды.
Концептуальная модель системы массового обслуживания, позволяющая выделить универсальный состав базовых элементов для построения имитационных моделей процессов функционирования отдельных компонентов ПСС.
4. Алгоритмы функционирования и программное обеспечение АСИМ
динамики функционирования производственно-сбытовых систем и
поддержки принятия решений при управлении производством в условиях
рынка на основе нелинейных динамических моделей и моделей
искусственного интеллекта, а также программное обеспечение системы
моделирования для исследования функционирования отдельных компонентов ПСС на основе моделей теории массового обслуживания.
Интерфейсная модель автоматизированной системы имитационного моделирования, обеспечивающая выполнение функций хранения, модификации, управления имитационной моделью, моделирования динамики процессов функционирования ПСС и управления производством и стандартизирующая использование объектов АСИМ со сходными наборами функций.
Механизм управления объектами АСИМ на основе обмена параметризованными сообщениями, обеспечивающий их взаимодействие при совместном использовании имитационной модели ПСС и доступе к данным системы имитационного моделирования.
5. Результаты исследований эффективности разработанного программного обеспечения при анализе динамики процессов функционирования производственно-сбытовых систем и их компонентов, а также при разработке и тестировании моделей, структур и алгоритмов управления производством.
Научная новизна результатов
Новизна функциональной схемы управляемой многокомпонентной производственно-сбытовой системы заключается в том, что она формализует взаимодействие ее подсистем в виде наборов входных и выходных переменных и обеспечивает возможность построения нелинейных динамических моделей производственно-сбытовых систем на основе набора базовых элементов для исследования процессов функционирования и управления ПСС.
Новизна концептуальной модели системы массового обслуживания заключается в том, что она позволяет определить универсальный набор базовых элементов системы имитационного моделирования для построения
моделей процессов функционирования отдельных компонентов производственно-сбытовой системы.
Новизна интерфейсной модели автоматизированной системы имитационного моделирования заключается в том, что она стандартизирует использование основных объектов системы, обеспечивает программную организацию имитационной модели ПСС, позволяет обеспечить открытость системы и возможность расширения состава " ее компонентов потенциальными пользователями.
Новизна предложенного механизма управления объектами АСИМ заключается в том, что он позволяет организовать взаимодействие объектов системы имитационного моделирования на основе обмена параметризованными сообщениями, использующими терминологию предметной области, а также позволяет повысить автономность объектов приложения, упростить процессы его проектирования, модификации и отладки.
Новизна алгоритма имитационного моделирования динамики процессов управления и функционирования ПСС заключается в том, что он позволяет моделировать процессы производства, сбыта продукции и процессы управления производством на базе единого подхода с использованием предложенной интерфейсной модели.
Практическая ценность и внедрение результатов
Разработан комплекс программ имитационного моделирования, включающий в себя автоматизированную систему имитационного моделирования динамики функционирования ПСС и поддержки принятия решений при управлении производством, а также программу имитационного моделирования систем массового обслуживания для исследования процессов функционирования компонентов ПСС.
Практическая ценность полученных результатов заключается в том,
что разработанное программное обеспечение может быть использовано при обучении специалистов технических и экономических специальностей методам моделирования и организационного управления производством, при анализе динамики функционирования реальных производственных систем и формировании решений при управлении процессами производства и сбыта продукции на основе имитационного моделирования, а также при синтезе моделей и алгоритмов управления производством в условиях рыночной среды.
Разработанный комплекс программ имитационного моделирования для исследования процессов функционирования производственно-сбытовых систем и их компонентов, а также поддержки принятия решений при управлении производством внедрен в учебный процесс Уфимского государственного авиационного технического университета (УГАТУ).
Программное обеспечение автоматизированной системы
имитационного моделирования динамики функционирования и поддержки принятия решений при управлении производством, а также методика ее применения при анализе производственно-сбытовой деятельности используются на одном из промышленных предприятий г. Уфы.
Основания для выполнения работы
Работа выполнена в период 2000-2003 гг. на кафедре технической кибернетики УГАТУ и связана с выполнением госбюджетных научно-исследовательских работ № ИФ-ТК-16-00-03/а (2000 г.) и № ИФ-ТК-14-01-03/а (2001 г.).
Работа поддержана в рамках Федеральной целевой программы "Государственная поддержка интеграции высшего образования и фундаментальной науки", контракт № 21-76 (2000-2003 гг.)
Апробация работы и публикации
Основные научные результаты и выводы, полученные в диссертационной работе, докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях:
Всероссийская студенческая научная конференция "Королевские чтения", г. Самара, 1999;
Международный семинар "Информатика и информационные технологии", г. Уфа, 2000, 2001; г. Патрас, Греция, 2002;
Всероссийская научно-техническая конференция "Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике", г. Пенза, 2001;
Восьмая всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов "Микроэлектроника и информатика-2001", г. Москва, Зеленоград, 2001;
Международная молодежная научно-техническая конференция "Интеллектуальные системы управления и обработки информации", г. Уфа, 2001;
Результаты диссертационной работы непосредственно отражены в 9 публикациях, в том числе в виде 7 научных статей в российских научных изданиях и трудах конференций различного уровня, а также 2 свидетельствах Роспатента о регистрации программ для ЭВМ.
Автор выражает глубокую благодарность научному руководителю, профессору Валеевой Р.Г. и доценту Сильновой СВ. за помощь в создании математических моделей ПСС и их программной реализации, а также квалифицированные консультации по вопросам разработки программного обеспечения.
Структура работы
Диссертационная работа изложена на 225 страницах и включает в себя введение, четыре главы основного материала, заключение,
библиографический список и приложения. Библиографический список включает 116 наименований.
Содержание работы
В первой главе обоснована актуальность проблемы исследования и управления ПСС методом имитационного моделирования с использованием современных информационных технологий.
Проведен анализ особенностей производственно-сбытовых систем как объектов исследования и управления, а также выполнен обзор существующих подходов к исследованию производственно-сбытовых систем и применяемых программных средств.
Сформулированы цель и задачи исследования.
Во второй главе выполнено проектирование комплекса программ имитационного моделирования для исследования процессов функционирования производственно-сбытовых систем и их компонентов.
Сформулированы принципы построения автоматизированной системы имитационного моделирования динамики функционирования ПСС и поддержки принятия решений по управлению производством.
Разработана функциональная схема управляемой многокомпонентной ПСС, функционирующей в условиях неопределенности рыночной среды и конкуренции.
Разработана концептуальная модель системы массового обслуживания для исследования компонентов производственно-сбытовой системы.
Разработана интерфейсная модель АСИМ для обеспечения унифицированного использования объектов системы моделирования со сходными наборами функций.
В третьей главе предложена организация управления объектами системы моделирования на основе механизма обмена параметризованными сообщениями.
Разработан алгоритм имитационного моделирования динамики функционирования ПСС как объекта исследования.
Разработан механизм функционирования мастеров как средств автоматизации построения имитационных моделей. Определен состав мастеров.
Разработан пользовательский интерфейс системы имитационного моделирования.
В четвертой главе приведены результаты экспериментальных исследований производственно-сбытовой системы и ее компонентов с использованием разработанного комплекса программ имитационного моделирования.
Первая серия экспериментов имеет целью сравнительную оценку качества разработанного алгоритма моделирования динамики функционирования ПСС.
Во второй серии экспериментов выполнена оценка эффективности применения разработанной АСИМ при исследовании систем, содержащих большое число элементов.
В третьей серии экспериментов выполнена оценка применимости разработанного инструментария при создании моделей и алгоритмов интеллектуального управления ПСС.
Четвертая серия экспериментов имеет целью оценку эффективности функционирования компонентов производственно-сбытовой системы с помощью разработанной программы моделирования систем массового обслуживания.
Анализ подходов и программных средств, применяемых при исследовании процессов функционирования производственно-сбытовых систем
Одним из ключевых вопросов при анализе производственно-сбытовых систем является выбор метода исследования. При исследовании сложных экономических систем, в частности ПСС, применяются аналитические и численные методы, среди которых особое место занимают статистические методы и метод имитационного моделирования.
Целесообразность применения каждого из методов определяется особенностями объекта исследования, а также целью и задачами исследования. Использование на практике того или иного метода сопряжено с определенными преимуществами и недостатками.
Аналитические методы исследования (методы классической математики - интегральное исчисление, дифференциальное исчисление, методы поиска экстремумов функций, вариационное исчисление, методы математического программирования, теории игр и т.д.) позволяют получить формальное описание взаимодействия между компонентами системы и внешней средой в виде определенного набора функциональных соотношений и исследовать полученную математическую модель [41,53,109]. Аналитические методы базируются на применении развитого математического аппарата и обладают рядом важных преимуществ, среди которых можно назвать высокую точность результатов исследования, большую силу обобщения и многократность использования полученных результатов. Однако, в настоящий момент точное формальное описание функционирования может быть получено лишь для относительно простых систем.
При попытке применения аналитических методов в исследовании таких сложных систем как производственно-сбытовые исследователь сталкивается со следующими проблемами: при анализе сложных систем значительно усложняется формальная математическая модель объекта исследования и ее использование становится чрезвычайно трудоемким или даже невозможным. Поэтому исследователь вынужден идти по пути существенного упрощения модели (снижая точность, накладывая ограничения на условия функционирования системы, пренебрегая влиянием на систему целого ряда внешних факторов и т.д.), что не всегда возможно и приемлемо, или отказаться от использования аналитических методов, так как модель, полученная при упрощении, может быть неадекватной реальному объекту [15,25,32,33,54,103]; функционирование сложных экономических объектов, в том числе ПСС, с трудом поддается формализации из-за наличия неопределенностей и организационной составляющей.
Вместе с тем, следует отметить, что, несмотря на указанные ограничения данного класса методов, для ряда задач удается получить аналитические решения, например, задач оптимизации планирования и распределения ресурсов в рамках существующих систем управления производством.
Статистические методы (к ним следует отнести методы теоретических разделов математики — математической статистики, теории вероятностей и направлений . прикладной математики, использующих стохастические представления — теории массового обслуживания, методы статистических испытаний и т.д.) применяются для исследования случайных процессов или объектов, функционирование которых имеет стохастический характер, и позволяют выявить статистические закономерности, описывающие протекание процесса или функционирование исследуемого объекта [2,50,55,109].
Опираясь на проведенный анализ свойств ПСС, можно утверждать, что большинство процессов, связанных с производственно-сбытовой деятельностью предприятия, может быть адекватно описано при помощи случайных величин и статистических закономерностей.
Однако, при попытке использования статистических методов для исследования производственно-сбытовых систем на практике исследователь сталкивается с рядом ограничений данного класса методов, среди которых наиболее существенными являются следующие: сбор информации для анализа требует длительного периода наблюдений за объектом исследования, причем исследователь не имеет возможностей по управлению состоянием внешней среды и не всегда способен обеспечить получение достаточного объема статистических данных для анализа; каждая производственно-сбытовая система представляет собой уникальный объект и попытка распространить полученные в результате анализа статистические закономерности функционирования исследуемой « системы на остальные объекты данного класса во многих случаях является некорректной; при ; выполнении статистического анализа данных о функционировании ПСС предполагается, что за время сбора данных статистические закономерности, описывающие функционирование системы и, в том числе, ее взаимодействие со внешней средой, остались неизменны, что не всегда справедливо.
В качестве метода исследования производственно-сбытовых систем в данной работе предлагается метод имитационного моделирования.
Сущность имитационного моделирования состоит в подмене реального объекта исследования его математической моделью, адекватно отражающей наиболее существенные с точки зрения исследователя свойства этого объекта, с целью проведения над моделью имитационных экспериментов. Необходимо признать, что в подавляющем большинстве случаев имитационная модель представляет собой достаточно грубое и неточное описание моделируемого объекта, что отражается на точности получаемых результатов.
Функциональная схема модели для исследования процессов функционирования ПСС в условиях рынка
Для проведения исследований динамики процессов производства и сбыта разработана функциональная схема модели многокомпонентной ПСС, формализующая взаимодействие между ее подсистемами на основе векторов входных и выходных переменных и позволяющая описывать процессы функционирования производственно-сбытовой системы в классе нелинейных динамических моделей.
При разработке математической модели производственно-сбытовой системы приняты следующие допущения: система является многопродуктовой и производит продукцию разных видов одного функционального назначения; система является многорыночной в том смысле, что продукция каждого вида реализуется на множестве территориальных рынков, причем число рынков известно и неизменно в течение рассматриваемого периода времени; ассортимент продукции, производимой системой и ее конкурентами, а также технология ее производства неизменны в течение рассматриваемого периода времени, информация о потребительских свойствах продукции конкурентов открыта и доступна; сбыт продукции происходит в условиях конкуренции с предприятиями, производящими аналогичную продукцию, причем действия каждого конкурента в отдельности неизвестны системе, и могут рассматриваться лишь в совокупности, как действия абстрактного конкурента; функционирование системы рассматривается на небольшом отрезке времени, в течение которого ее структура считается неизменной.
Функциональная схема модели многопродуктовой и многорыночной производственно-сбытовой системы представлена на рисунке 2.4. В результате функциональной декомпозиции в модели производственно-сбытовой системы выделены пять основных подсистем: подсистема планирования производства, подсистема производства, подсистема реализации продукции на потребительском рынке, подсистема формирования затрат и подсистема формирования прибыли. При более глубокой декомпозиции подсистема реализации может быть представлена в виде совокупности взаимосвязанных подсистем, каждая из которых имеет собственный набор функций и целей функционирования.
Подсистема планирования производства. Целью подсистемы планирования производства является формирование производственных планов в виде объемов и темпов выпуска продукции по всем видам. В качестве входных данных для подсистемы планирования выступают сведения о величинах условно-переменных затрат на производство единицы продукции (включая затраты на сырье, материалы, оплату труда и т.д.), Г ПЄР1 выраженных в виде вектора 3,- \, где і- номер вида производимой Г ПОСТІ продукции, постоянных затрат 3 г и ожидаемой цены реализации Г прогн! продукции на потребительском рынке Цг- . При формировании и проверке корректности сформированных производственных планов подсистема планирования учитывает также существующие ограничения на производство продукции, связанные с наличием производственных мощностей и персонала предприятия. При этом учитывается информация о количестве имеющегося производственного пр.об оборудования ]\[k к к = 1, К, где к - вид технологического оборудования; мат об имеющихся запасах материалов и комплектующих Nm \, т = \,М, где т - вид материалов или комплектующих; о среднестатистическом времени использования различного производственного оборудования при изготовлении единицы продукции Tfr Г с Учетом используемой при производстве технологии; о количестве производственного и { персі Nj \, где / - соответствует должности лица, занятого в производстве.
Таким образом, вектор входных переменных для подсистемы планирования производства будет иметь вид: В качестве выходных переменных подсистемы планирования Г план! выступают векторы плановых заданий по объему Nj г и темпу Ni выпуска продукции, / = 1,/. Наряду с формированием плановых заданий подсистема планирования выполняет функции расчета плановой Г план! Г план] выручки "jB/ г, общих издержек 3 и оценки величины прибыли плані П f от реализации продукции. С учетом сказанного, вектор выходных переменных будет иметь вид: Var план _ вых Г плані Л план план план Мп г
Подсистема производства продукции. Основной целью подсистемы производства продукции является точное и своевременное выполнение производственных планов. Однако, на практике точность в выполнении производственных планов не всегда достижима. Причиной невыполнения плановых заданий могут быть различные факторы: поломки оборудования, задержки в поставке необходимых для производства материалов и комплектующих и т.д. Кроме того, подсистема выполняет функцию оперативного управления производством, обеспечивая контроль и непрерывную поддержку производственного процесса в соответствии с заданным графиком и производственным планом, а также устраняя нарушения, возникающие в результате действия тех или иных неблагоприятных факторов.
Модель подсистемы производства представлена в виде двух подмоделей, связанных контуром отрицательной обратной связи: подмодели оперативного управления производством и подмодели производства продукции.
Особенности реализации алгоритма имитационного моделирования динамики функционирования ПСС
Одной из важнейших составляющих любой системы имитационного моделирования является алгоритм моделирования динамики функционирования исследуемого объекта. В основе выбора алгоритма лежит, в первую очередь, информация о структуре и типе имитационной модели. При этом учитываются следующие моменты: является ли моделируемая система стохастической или детерминированной; может ли она быть отнесена к классу непрерывных или дискретных систем; содержит ли обратные связи.
Также крайне важным является вопрос о том, какой подход к моделированию будет более предпочтителен: моделирование с дискретизацией по времени или моделирование по дискретным событиям.
Поскольку имитационная модель ПСС строится в классе непрерывных (а точнее комбинированных) моделей, то моделирование динамики следует выполнять с использованием дискретизации по времени. Этот выбор обусловлен сложностями применения метода дискретизации по событиям, связанными с определением моментов наступления событий при моделировании сложной системы, состоящей из разнотипных элементов, описываемых разнородными математическими схемами.
Важным вопросом, возникающим в процессе разработки имитационного алгоритма, является необходимость учета обратных связей имитационной модели. Недостаточное внимание к решению этого вопроса приводит к снижению качества результатов имитационных экспериментов, а именно большой погрешности моделирования.
Если представить модель в виде совокупности элементарных взаимосвязанных блоков, функционирование алгоритма моделирования динамики выглядит следующим образом: в каждый такт работы алгоритма по модели распространяется сигнал возбуждения произвольного вида, который последовательно, по мере включения в схему, проходит через ее элементы и межэлементные связи. Очевидно, что за один такт дискретного времени возбуждение должно распространиться по всей схеме, пройти через все элементы и связи, в том числе и обратные связи. При этом в контурах обратной связи неизбежно возникает некоторое запаздывание, минимальная величина которого определяется дискретом времени моделирования. Сигналы, передающиеся по контурам обратной связи, поступают на входы принимающих их элементов только в следующем такте. Таким образом, фактически имитационный алгоритм выполняет моделирование функционирования разомкнутой схемы. Основные трудности при таком подходе состоят в определении точек, то есть элементов, с выходов которых начинает распространяться возбуждение, и определении последовательности прохождения и обработки сигнала элементами схемы. Выбор начальных точек распространения сигнала целесообразно начинать с поиска элементов модели," служащих в качестве источников сигнала, то есть элементов, которые могут работать независимо и не получают никаких входных сигналов от других элементов модели. Однако, вне зависимости от присутствия элементов - источников сигнала, наличие обратных связей в модели исследуемого объекта означает, что определенная группа элементов модели организована в виде замкнутого цикла. Для того, чтобы представить модель в разомкнутом виде необходимо определить точку разрыва контура обратной связи. Выбор начальной точки распространения сигнала внутри контура обратной связи может быть достаточно произвольным. Поэтому в качестве такой точки удобно выбрать элемент, имеющий общую межэлементную связь с одним (или несколькими) из источников сигнала. Для иллюстрации данного подхода на рисунке 3.4 представлена; абстрактная имитационная модель, состоящая из семи элементов Э1-Э7 и содержащая три контура обратной связи в замкнутом (рис.3.4,а) и разомкнутом (рис.3.4,6) виде. Элементы И1, И2 представляют собой источники сигнала, элементы Т1,Т2,ТЗ - точки разрыва контуров обратной связи.
В работе имитационного алгоритма необходимо обеспечить корректный порядок срабатывания элементов. Для формирования последовательности опроса элементов предложена процедура ранжирования, аналогичная процедуре, используемой в методе Зейделя для моделирования функционирования дискретных логических схем (рисунок 3.5).
Оценка возможности применения АСИМ для исследования процессов функционирования многопродуктовых многорыночных ПСС
Целью данного параграфа является анализ зависимости затрат машинного времени на проведение имитационного эксперимента от размеров имитационной модели и определение области практического применения АСИМ для исследования многопродуктовых многорыночных производственно-сбытовых систем.
При разработке методики проведения экспериментов предполагается, что потенциальный пользователь АСИМ будет применять преимущественно средства автоматизированного построения имитационной модели. В качестве такого средства выступает мастер ПСС, который позволяет использовать все остальные мастера для генерации имитационной модели многорыночной многопродуктовой производственно-сбытовой системы со структурой, формируемой по заранее определенному стандартному шаблону. Расход времени на вычисления, связанные с работой имитационного алгоритма, определяется следующими основными факторами: количеством и типом базовых элементов, входящих в состав имитационной модели; количеством межэлементных связей; количеством точек съема данных для отображения результатов моделирования; наличием достаточного объема свободной физической памяти ЭВМ для хранения имитационной модели и результатов имитационных экспериментов; быстродействием центрального процессора ЭВМ и математического сопроцессора.
Следует отметить, что величина времени, затраченного на вычисление выходных значений, для различных типов базовых элементов также будет различной. Более того, она может варьироваться в широких пределах в зависимости от логики функционирования конкретного базового элемента. В качестве примера может служить элемент-константа, который передает значение хранимой переменной на выход, или звено с передаточной функцией общего вида, которое может выполнять достаточно большой (по сравнению с элементом-константой) объем вычислений.
Общий расход времени на имитацию функционирования всех базовых элементов модели можно рассчитать по формуле: п te=Y,tiQki,i = \ini (4.1) где і — тип базового элемента; n - количество типов базовых элементов в имитационной модели; tio — время, затраченное на расчет выходных значений элемента г -го типа; ki — количество элементов z -го типа в модели.
Данная формула справедлива при допущении, что величина ґ,о является постоянной и не зависит от значений на входах, а также параметров конкретного базового элемента и его переменных состояния. Следует отметить, что данное допущение не всегда справедливо, так как имитационная модель может содержать большое число элементов, для которых величина ti0 может варьироваться в течение имитационного эксперимента (звено с передаточной функцией общего вида, звено чистого запаздывания и т.д.). Однако, в рассматриваемом случае при использовании мастеров в процессе генерации модели системы, число таких элементов настолько мало, что возможными отклонениями ґ,о можно пренебречь.
Дополнительные затраты машинного времени, возникающие в процессе функционирования имитационного алгоритма, связаны с наличием межэлементных связей и, как следствие, с необходимостью передачи сигнала от элемента-источника сигнала к элементу-приемнику. Величина дополнительных затрат времени может быть вычислена по формуле: tc=tc0kc, (4.2) где tCQ - средние затраты времени на передачу значения сигнала с выхода источника на вход приемника; кс - количество межэлементных связей. Следует учесть также затраты времени, связанные со съемом данных с выходов элементов модели, величина которых может быть вычислена по формуле: td=tdQkd, .(4.3) где tjo - средние затраты времени на считывание значения сигнала с одного выхода элемента; kd - количество точек съема данных в имитационной модели.
Учитывая все составляющие, можно получить формулу для расчета общих затрат машинного времени на функционирование имитационного алгоритма: t=te+tc+td. (4.4) С учетом зависимостей (4.1), (4.2) и (4.3) получим формулу для расчета общих затрат машинного времени для одного такта моделирования динамики ПСС: п t = Htfokf + tc0kc + tdokd ,i = l,n. (4.5) Ї=1
Полученная формула (4.5) достаточно универсальна, так как она может быть применена к моделям с различной структурой и различным составом элементов. Однако, использование ее на практике сопряжено с решением ряда проблем, среди которых можно назвать: трудность точного определения величин tio, tco, tdo, так как они очень малы, и оценки их доли в общих затратах времени при моделировании; трудность определения числа элементов и межэлементных связей в составе имитационной модели ввиду их большого количества (АСИМ данной информации не предоставляет).
В связи с тем, что при автоматизированном построении имитационной модели используется принцип дублирования структур подмоделей, входящих в состав моделей производства и реализации продукции, то размер модели ПСС определяется двумя параметрами: количеством видов производимой продукции п и количеством рынков реализации т.
![Управление в социально-экономических системах на основе моделирования ценозов: теория, методология, инструментарий : [ҐЄбв]](/i/i/4390/392853.png "Управление в социально-экономических системах на основе моделирования ценозов: теория, методология, инструментарий : [ҐЄбв] Кузьминов Александр Николаевич")
