Какво е симулационно моделиране. Основни методи за симулация

В тази статия ще говорим за симулационни модели. Това е доста сложна тема, която изисква отделно разглеждане. Ето защо ще се опитаме да обясним този проблем на достъпен език.

Симулационни модели

За какво говорим? Като начало са необходими симулационни модели за възпроизвеждане на всякакви характеристики на сложна система, в която елементите взаимодействат. Освен това тази симулация има редица функции.

Първо, това е обект на моделиране, който най -често представлява сложна сложна система. Второ, това са фактори на случайността, които винаги присъстват и имат определено въздействие върху системата. Трето, това е необходимостта да се опише сложен и продължителен процес, който се наблюдава в резултат на моделирането. Четвъртият фактор е, че е невъзможно да се получат желаните резултати без използването на компютърни технологии.

Разработване на симулационен модел

Тя се състои във факта, че всеки обект има определен набор от характеристики. Всички те се съхраняват в компютъра с помощта на специални таблици. Взаимодействието на стойности и показатели винаги се описва с помощта на алгоритъм.

Особеността и красотата на моделирането е, че всеки от етапите му е постепенен и плавен, което прави възможно стъпка по стъпка да променя характеристиките и параметрите и да получава различни резултати. Програмата, в която участват симулационни модели, показва информация за получените резултати въз основа на определени промени. Често се използва тяхното графично или анимирано представяне, което значително опростява възприемането и разбирането на много сложни процеси, които са доста трудни за разбиране в алгоритмична форма.

Детерминизъм

Симулационните математически модели се основават на факта, че копират качествата и характеристиките на някои реални системи. Помислете за пример, когато е необходимо да се проучи броят и динамиката на броя на определени организми. За да направите това, използвайки моделиране, всеки организъм може да се разглежда отделно, за да се анализират конкретно неговите показатели. В този случай условията най -често се задават устно. Например след определен период от време можете да настроите възпроизводството на организма и след още дългосрочен- неговата смърт. Изпълнението на всички тези условия е възможно в симулационния модел.

Много често се цитират примери за моделиране на движението на газовите молекули, тъй като е известно, че те се движат хаотично. Можете да изучавате взаимодействието на молекулите със стените на съда или помежду си и да опишете резултатите под формата на алгоритъм. Това ви позволява да изчислявате средно производителността на цялата система и да извършвате анализ. Трябва да се разбере, че такъв компютърен експеримент всъщност може да се нарече реален, тъй като всички характеристики са моделирани много точно. Но какъв е смисълът на този процес?

Факт е, че симулационният модел ви позволява да подчертаете конкретни и чисти характеристики и показатели. Това по някакъв начин се отървава от случайни, ненужни и редица други фактори, за които изследователите може дори да не предполагат. Обърнете внимание, че много често определянето и математическото моделиране са сходни, освен ако в резултат на това не трябва да се създаде автономна стратегия за действие. Примерите, които разгледахме по -горе, са за детерминирани системи. Те се различават по това, че нямат елементи на вероятност.

Случайни процеси

Името е много лесно за разбиране, ако направите паралел от обикновения живот. Например, когато сте на опашка в магазин, който се затваря след 5 минути и се чудите дали ще имате време да закупите артикул. Също така проявата на случайност може да бъде забелязана, когато се обадите на някого и преброите звуковите сигнали, мислейки колко е вероятно да преминете. Може би това ще изглежда изненадващо за някого, но благодарение на това прости примерив началото на миналия век се ражда най -новият клон на математиката, а именно теорията на опашката. Тя използва статистика и теория на вероятностите, за да направи някои заключения. По -късно изследователите доказаха, че тази теория е много тясно свързана с военното дело, икономиката, производството, екологията, биологията и т.н.

Метод Монте Карло

Важен метод за решаване на проблема за самообслужване е методът на статистически тест или методът Монте Карло. Имайте предвид, че възможностите за аналитично изучаване на случайни процеси са доста сложни, а методът Монте Карло е много прост и универсален, в който той основна характеристика... Можем да разгледаме примера за магазин, където влизат един или няколко клиенти, пристигането на пациенти в спешното отделение един по един или в цяла тълпа и т. Н. В същото време разбираме, че всичко това са случайни процеси и времевите интервали между някои действия са независими събития, които се разпределят според законите, които могат да бъдат изведени само чрез провеждане на огромен брой наблюдения. Понякога това не е възможно, затова се взема средна версия. Но каква е целта на симулирането на случайни процеси?

Въпросът е, че ви позволява да получите отговори на много въпроси. Тривиално е да се изчисли колко дълго човек ще трябва да чака на опашка, като се вземат предвид всички обстоятелства. Изглежда, че това е доста прост пример, но това е само първото ниво и може да има много такива ситуации. Понякога времето е много важно.

Можете също така да зададете въпрос за това как можете да разпределите време, докато чакате услуга. Още по -труден въпрос се отнася до начина, по който параметрите трябва да бъдат свързани, така че опашката никога да не достигне до новопостъпилия клиент. Изглежда, че това е доста лесен въпрос, но ако се замислите и започнете да го усложнявате поне малко, става ясно, че не е толкова лесно да се отговори.

Процес

Как работи случайната симулация? Използват се математически формули, а именно законите за разпределение на случайни величини. Използват се и числови константи. Обърнете внимание, че в този случай не е нужно да прибягвате до някое от уравненията, използвани в аналитичните методи. В този случай имитацията на същата опашка, за която говорихме по -горе, просто се случва. Само отначало се използват програми, които могат да генерират случайни числа и да ги съпоставят с даден закон за разпределение. След това се извършва обемна, статистическа обработка на получените стойности, която анализира данните, за да определи дали те отговарят на първоначалната цел на моделиране. Продължавайки по -нататък, нека кажем, че можете да намерите оптималния брой хора, които ще работят в магазина, така че линията никога да не възникне. В този случай използваният в този случай математически апарат са методите на математическата статистика.

Образование

Малко внимание се обръща на анализа на симулационните модели в училищата. За съжаление, това може да повлияе сериозно на бъдещето. Децата трябва да знаят от училище някои основни принципи на моделиране, тъй като развитието на съвременния свят е невъзможно без този процес. В основен курс по компютърни науки децата могат лесно да използват симулационния модел Life.

По -задълбочено проучване може да се преподава в гимназията или в специализирани училища. На първо място, трябва да направите изследването симулацияслучайни процеси. Не забравяйте, че в руските училища такова понятие и методи тепърва започват да се въвеждат, затова е много важно да се запази нивото на образование на учителите, които със 100% гаранция ще се сблъскат с редица въпроси от децата. В същото време няма да усложняваме задачата, като се фокусираме върху факта, че идваза елементарно въведение в тази тема, което може да бъде разгледано подробно за 2 часа.

След като децата усвоят теоретичната основа, си струва да се подчертаят техническите проблеми, свързани с генерирането на поредица от случайни числа на компютър. В същото време няма нужда да зареждате с деца информация за това как работи компютърна машина и на какви принципи е изградена аналитиката. От практически умения те трябва да бъдат научени да създават генератори на еднакви случайни числа на сегмент или случайни числа съгласно закона за разпределение.

Уместност

Нека поговорим малко защо са необходими симулационни модели на управление. Въпросът е, че в модерен святпочти е невъзможно да се направи без моделиране в която и да е област. Защо е толкова популярен и търсен? Симулациите могат да заменят събития от реалния свят, които са необходими за получаване на конкретни резултати, които са твърде скъпи за създаване и анализ. Или може да има случай, когато е забранено провеждането на истински експерименти. Хората го използват и когато е просто невъзможно да се изгради аналитичен модел поради редица случайни фактори, последствия и причинно -следствени връзки. Последният случай, когато се използва този метод, е когато е необходимо да се симулира поведението на системата за определен период от време. За всичко това се създават симулатори, които се опитват да възпроизведат максимално качествата на оригиналната система.

Изгледи

Симулационните модели на изследване могат да бъдат няколко вида. Така че, нека разгледаме подходите на симулацията. Първият е системната динамика, която се изразява във факта, че има взаимосвързани променливи, определени задвижвания и Обратна връзка... Така най -често се разглеждат две системи, в които има някои общи характеристики и точки на пресичане. Следващият тип моделиране е дискретно събитие. Това се отнася до онези случаи, при които има определени процеси и ресурси, както и последователността на действията. Най -често по този начин възможността за събитие се изследва през призмата на редица възможни или случайни фактори. Третият тип моделиране е базиран на агенти. Състои се в изучаване на отделните свойства на организма в тяхната система. Това изисква непряко или пряко взаимодействие между наблюдавания обект и други.

Моделирането на дискретни събития предлага да се абстрахираме от непрекъснатостта на събитията и да разгледаме само основните моменти. По този начин се изключват случайни и ненужни фактори. Този метод е най -модерният и се използва в много области: от логистиката до производствените системи. Той е най -подходящият за моделиране на производствените процеси. Между другото, той е създаден през 60 -те години на миналия век от Джефри Гордън. Системната динамика е моделираща парадигма, където изследванията изискват графично представяне на връзките и взаимното влияние на някои параметри върху други. Това отчита фактора на времето. Само въз основа на всички данни на компютъра се създава глобален модел. Именно този възглед ви позволява да разберете много дълбоко същността на разследваното събитие и да идентифицирате някои причини и връзки. Благодарение на това моделиране се изграждат бизнес стратегии, производствени модели, развитие на болести, градско планиране и т.н. Този метод е изобретен през 50 -те години на миналия век от Форестър.

Моделирането, базирано на агенти, се появи през 90-те години и е сравнително ново. Тази посока се използва за анализ на децентрализирани системи, чиято динамика се определя не от общоприетите закони и правила, а от индивидуалната дейност на определени елементи. Същността на това моделиране е да се добие представа за новите правила, да се характеризира системата като цяло и да се намери връзката между отделните компоненти. В същото време се изучава елемент, който е активен и автономен, може да взема решения независимо и да взаимодейства със заобикалящата го среда, както и независимо да се променя, което е много важно.

Етапи

Сега ще разгледаме основните етапи от разработването на симулационен модел. Те включват неговото формулиране в самото начало на процеса, изграждане на концептуален модел, избор на метод за моделиране, избор на апарат за моделиране, планиране и изпълнение на задача. На последния етап всички получени данни се анализират и обработват. Изграждането на симулационен модел е сложен и продължителен процес, който изисква много внимание и разбиране на същността на въпроса. Имайте предвид, че самите стъпки отнемат възможно най -дълго, а процесът на симулация на компютър отнема не повече от няколко минути. Много е важно да използвате правилните симулационни модели, тъй като без него няма да можете да постигнете желаните резултати. Ще бъдат получени някои данни, но те няма да бъдат реалистични и непродуктивни.

Обобщавайки статията, бих искал да кажа, че това е много важна и модерна индустрия. Разгледахме примери за симулационни модели, за да разберем важността на всички тези точки. В съвременния свят моделирането играе огромна роля, тъй като на негова основа се развиват икономиката, градоустройството, производството и т.н. Важно е да се разбере, че моделите симулационни системимного търсени, тъй като са невероятно печеливши и удобни. Дори когато се създават реални условия, не винаги е възможно да се получат надеждни резултати, тъй като винаги влияят много учебни фактори, които е просто невъзможно да се вземат предвид.

Основните методи за симулационно моделиране са: аналитичен метод, метод на статично моделиране и комбиниран метод (аналитично-статистически) метод.

Аналитичен методизползва се за симулиране на процеси главно за малки и прости системи, където факторът на случайността отсъства. Например, когато процесът на тяхното функциониране е описан чрез диференциални или интегро-диференциални уравнения. Методът е кръстен условно, тъй като съчетава възможностите за симулиране на процес, чийто модел се получава под формата на аналитично затворено решение, или решение, получено чрез методи на изчислителна математика.

Метод на статистическо моделиранепървоначално разработен като статистически метод за изпитване (Монте Карло). Това е числов метод, състоящ се в получаване на оценки на вероятностни характеристики, които съвпадат с решението на аналитични задачи (например с решаване на уравнения и изчисляване определен интеграл). Впоследствие този метод започна да се използва за симулиране на процеси, протичащи в системи, в които има източник на случайност или които са обект на случайни влияния. Той получи името на метода статистическо моделиране.

При изследването на сложни системи, подложени на случайни смущения, се използват вероятностни аналитични модели и вероятностни симулационни модели.

В вероятностните аналитични модели влиянието на случайни фактори се взема предвид чрез задаване на вероятностните характеристики на случайни процеси (закони за разпределение на вероятностите, спектрални плътности или корелационни функции). Освен това изграждането на вероятностни аналитични модели е сложен изчислителен проблем. Следователно вероятностното аналитично моделиране се използва за изследване на относително прости системи.

Отбелязва се, че въвеждането на случайни смущения в симулационните модели не въвежда фундаментални усложнения, поради което изследването на сложни случайни процеси в момента се извършва, като правило, върху симулационни модели.

При вероятностното симулиране се оперира не с характеристиките на случайни процеси, а със специфични случайни числени стойности на параметрите на процесите и системите. В този случай резултатите, получени чрез възпроизвеждане на разглеждания процес на симулационен модел, са случайни реализации. Следователно, за да се намерят обективни и стабилни характеристики на процеса, е необходимо да се възпроизвежда многократно, последвано от статистическа обработка на получените данни. Ето защо изследването на сложни процеси и системи, подложени на случайни смущения, използвайки симулация, обикновено се нарича статистическо моделиране.

Статистически модел на случаен процес е алгоритъм, който симулира работата на сложна система, подложена на случайни смущения; имитират взаимодействието на елементите на системата, които имат вероятностен характер.

При прилагане на статистическа симулация на компютър възниква проблемът за получаване на компютър случайни числови последователности с дадени вероятностни характеристики. Числен метод, разрешаване на проблемгенериране на последователност от случайни числа с дадени закони на разпределение, се нарича "метод на статистически тестове" или "метод на Монте Карло".

Тъй като методът Монте Карло, в допълнение към статистическото моделиране, има приложения към редица цифрови методи (вземане на интеграли, решаване на уравнения), препоръчително е да има различни термини.

И така, статистическото моделиране е начин за изучаване на сложни процеси и системи, подложени на случайни смущения, използвайки симулационни модели.

Методът Монте Карло е числов метод, който симулира на компютър псевдослучайни числови последователности с дадени вероятностни характеристики

Техниката на статистическо моделиране се състои от следните етапи:

1. Компютърно симулиране на псевдослучайни последователности с дадена корелация и закона на вероятностното разпределение (метод Монте Карло), симулиращо случайни стойности на параметри на компютър за всеки тест;

2. Трансформация на получените числови последователности върху симулационни математически модели.

3. Статистическа обработка на резултатите от симулацията.

Комбиниран метод(аналитични и статистически) ви позволява да комбинирате предимствата на методите за аналитично и статистическо моделиране. Използва се в случай на разработване на модел, състоящ се от различни модули, представляващи набор от статистически и аналитични модели, които взаимодействат като цяло. Освен това наборът от модули може да включва не само модули, съответстващи на динамични модели, но и модули, съответстващи на статични математически модели.

Симулационният проект включва следните етапи: концептуален, етап на интерпретация, експериментален етап. Нека ги разгледаме по -подробно.

1. Идеен.На този етап има първоначално запознаване с обекта на изследване и се установява какви данни са необходими за завършване на проекта. Формира се обща информация за модела: името на модела, неговата цел и целта на разработването. Определя се списъкът на обектите, върху които се планира използването на модела, длъжностни лица, в чиито интереси проблемът ще бъде решен. Описана е физическата същност на моделирания процес и обхвата на модела.

На същия етап се определят критерии, по които ще се оценява ефективността на модела или неговото качество. Описани са ограниченията и допусканията, направени при разработването на модела. Са изброени аналитични методикоито се планират да бъдат използвани при разработването на модела. Определя се редът на пускане и управление на модела, възможни режими на неговото използване и връзка с други модели. Изясняват се източниците на информация, използвани в модела, както и съставът и структурата на тази информация. Ако се планира използването на случайни променливи при конструирането на модел, тогава на концептуалния етап се обосновават законите на тяхното разпределение.

Също така е важно на този етап да се определят изискванията за конфигуриране на хардуер и софтуер: помислете за характеристиките технически средства(типа на централния процесор, наличието на съпроцесора, количеството RAM и постоянна памет и т.н.) и изготвяне на общ софтуер (Операционна система, мрежови операционни системи и др.), общосистемния софтуер (СУБД, офис пакети и др.).

Необходимо е да се гарантира защитата на информацията, използвана в модела, за тази цел на концептуалния етап се определя политика за сигурност (потенциални заплахи, възможни щети в случай на нарушение на защитата, групи потребители, права за достъп, и др.).

2. Етап на тълкуване.Тойвключва формализиране на описанието на моделирания обект въз основа на избрания CASE - средство. На този етап, при естествен езике дадено семантично (измислено) описание на състава на изследвания обект, дадено е взаимодействието между елементите на обекта и обекта с външната среда. Въз основа на описанието на обекта се създава симулационен модел с помощта на инструментите на езика за моделиране, избран за тази цел. Фигура 6.4. е даден пример за модел, създаден с помощта на ARIS.

Ориз. 6.4. Пример за модел, изпълнен в средата ARIS

Характеристиките на времето и разходите също се определят тук.

функции и бизнес процеси. Пример е показан на фигура 6.5.

Ориз. 6.5. Описание на количествени и качествени характеристики

На този етап полученият модел също се проверява за съответствие с теоретичната схема, използвана като основа за формалното описание на обекта за моделиране. Този процес често се нарича проверка на модела. Вторият етап завършва с проверка на съответствието на симулационния модел със свойствата на реалната система. Ако това не е така, тогава човек трябва отново да се върне към момента на формализиране на модела.

3. Експериментален етап.Този етап се състои в извършване на числов експеримент върху разработения модел чрез "пускането" му на компютър. Преди започване на изследването е полезно да се изготви такава последователност от „цикли“ на модела, която да даде възможност да се получи необходимото количество информация за даден състав и надеждност на първоначалните данни. Освен това, въз основа на разработения експериментален план, "прогони" на симулационния модел се извършват на компютър и резултатите се обработват, за да ги представят във форма, удобна за анализ.

Въз основа на анализа на резултатите се изготвят и формулират окончателните заключения относно моделирането и се разработват препоръки за използването на резултатите от моделирането за постигане на поставените цели. Често въз основа на тези заключения те се връщат към началото на процеса на моделиране за необходимите промени в теоретичната и практическата част на модела и преразглеждат с променения модел. В резултат на няколко такива цикъла се получава симулационен модел, по най-добрия начинудовлетворяване на поставените задачи.

Има доста софтуерни системи, които ви позволяват да създавате симулационни модели. Те включват:

Ø Бизнес студио(Симулация на бизнес процеси)

Ø PTV Vision VISSIM

Ø Симулация на растенията Tecnomatix

Някои от тези системи са разгледани по -подробно в глава 7.

Глава 6 Въпроси

1. Какво представлява симулационното моделиране?

2. Дайте определение на симулационния модел.

3. Каква е основата на всеки симулационен модел?

4. Каква е целта на симулацията?

5. Избройте основните предимства на симулацията

6. Какви са недостатъците на симулацията:

7. Олово типични примерикъдето може да се приложи

8. Какви видове симулация има?

9. Какви са динамиките на системата?

10. Какви са компонентите на моделирането на дискретни събития

11. Каква е целта на моделите, базирани на агенти?

12. Избройте етапите на симулация

Моделе абстрактно описание на системата, чието ниво на детайлност се определя от самия изследовател. Човекът решава дали даден елементсистемата е значителна и следователно дали ще бъде включена в описанието на системата. Това решение се взема с целта, която стои зад развитието на модела. Успехът на моделирането зависи от това колко добре изследователят е в състояние да различи съществените елементи и взаимовръзките между тях.

Смята се, че системата се състои от много взаимосвързани елементи, комбинирани за изпълнение на определена функция. Определението на система е до голяма степен субективно, т.е. това зависи не само от целта на обработката на модела, но и от това кой точно определя системата.

И така, процесът на моделиране започва с дефиниране на целта за разработване на модела, въз основа на който системни границии необходимо ниво на детайлностсимулирани процеси. Избраното ниво на детайлност трябва да позволява абстрахиране от аспектите на функционирането на реална система, които са дефинирани неточно поради липса на информация. В допълнение, описанието на системата трябва да включва критерии за ефективността на функционирането на системата и оценените алтернативни решения, които могат да се разглеждат като част от модела или като негови входове. Оценките алтернативни решенияспоред посочените критерии за ефективност се разглеждат като изходи на модела. Обикновено оценката на алтернативите изисква промени в описанието на системата и съответно преструктуриране на модела. Следователно на практика процесът на изграждане на модел е итеративен. След като препоръките могат да бъдат направени въз основа на получените оценки на алтернативите, можете да започнете да прилагате резултатите от симулацията. В същото време препоръките трябва ясно да формулират както основните решения, така и условията за тяхното изпълнение.

Симулационно моделиране(в широк смисъл) - има процес на конструиране на модел на реална система и създаване на експерименти по този модел с цел или да се разбере поведението на системата, или да се оценят (в рамките на наложените ограничения) различни стратегии, които гарантират функционирането на тази система.

Симулационно моделиране(в тесен смисъл) е представяне на динамичното поведение на системата чрез преместването й от едно състояние в друго в съответствие с добре известни правила за работа (алгоритми).

Така че, за да се създаде симулационен модел, е необходимо да се избере и опише състоянието на системата и алгоритмите (правилата) за промяната й. Освен това, той е написан от гледна точка на някакъв инструмент за моделиране (алгоритмичен език, специализиран език) и се обработва на компютър.

Симулационен модел(IM) е логико-математическо описание на системата, което може да се използва в хода на експерименти на цифров компютър.

MI може да се използва за проектиране, анализ и оценка на функционирането на системите. Провеждат се машинни експерименти с MI, които позволяват да се направят изводи за поведението на системата:

· При липса на нейната конструкция, ако е проектирана система;

· Без да пречат на функционирането й, ако е операционна система, експериментирането с която е невъзможно или нежелателно (високи разходи, опасност);

· Без да се разрушава системата, ако целта на експеримента е да се определи въздействието върху нея.

Процесът на формиране на симулационен модел може да бъде представен накратко, както следва ( Фиг. 2):

Фиг. 2... Схема за формиране на симулационен модел

Заключение:ИМ се характеризира с възпроизвеждане на явленията, описани от формализираната схема на процеса, със запазване на тяхната логическа структура, последователността на редуване във времето, а понякога и физическото съдържание.

Компютърната симулация (IM) се използва широко при изследване и управление на сложни дискретни системи (SDS) и процесите, протичащи в тях. Тези системи включват икономически и промишлени съоръжения, морски пристанища, летища, помпени комплекси за нефт и газ, напоителни системи, софтуер за сложни системи за управление, компютърни мрежи и много други. Широкото използване на ИМ се обяснява с факта, че измерението на решаващите се проблеми и неформализуемостта на сложните системи не позволяват използването на строги методи за оптимизация.

Под имитацияще разберем числения метод за провеждане на експерименти на компютър с математически модели, описващи поведението на сложни системи за дълъг период от време.

Симулационен експерименте показване на процеса, който протича във VTS за дълъг период от време (минута, месец, година и т.н.), който обикновено отнема няколко секунди или минути време на работа на компютъра. Съществуват обаче проблеми, за решаването на които е необходимо да се извършат толкова много изчисления при моделирането (като правило, това са задачи, свързани със системите за управление, моделиране поддръжка на приемане оптимални решения, работи ефективни стратегииконтрол и др.), че MI работи по -бавно от реалната система. Следователно, способността да се симулира дълъг период на работа на VTS за кратко време не е най -важното нещо, което симулацията осигурява.

Възможности за симулация:

1. Машинни експерименти се извършват с MI, които ни позволяват да направим изводи за поведението на системата:

· Без да го изграждате, ако е проектирана система;

· Без да пречат на функционирането й, ако е операционна система, експериментирането с която е невъзможно или нежелателно (скъпо, опасно);

· Без да го разрушавате, ако целта на експеримента е да се определи ограничаващият ефект върху системата.

2. Експериментално изследвайте сложните взаимодействия в системата и разберете логиката на нейното функциониране.

4. Проучете въздействието на външни и вътрешни случайни смущения.

5. Изследвайте степента на влияние на системните параметри върху показателите за ефективност.

6. Проверете новите стратегии за управление и вземането на решения в оперативното управление.

7. Прогнозирайте и планирайте функционирането на системата в бъдеще.

8. Провеждане на обучение на персонала.

Симулационният експеримент се основава на модела на симулираната система.

IM, разработен за моделиране на сложни стохастични системи - дискретни, непрекъснати, комбинирани.

Симулацията означава, че са дадени последователни времена и състоянието на модела се изчислява от компютъра последователно във всяка от тези точки във времето. За да направите това, е необходимо да зададете правило (алгоритъм) за преход на модела от едно състояние в друго, тоест трансформация:

, ,

където - състоянието на модела в този момент от времето, който е вектор.

Нека да вземем под внимание:

е векторът на състоянието на външната среда (вход на модела) в този момент от времето,

е управляващият вектор в този момент от времето.

Тогава MI се определя от изявлението на оператора, с помощта на което е възможно да се определи състоянието на модела в следващия момент от времето от състоянието в текущия момент, векторите на управление и външната среда:

, .

Пишем тази трансформация в повтаряща се форма:

, .

Оператордефинира симулационен модел на сложна система с нейната структура и параметри.

Важно предимство IM - способността да се вземат предвид неконтролираните фактори на моделирания обект, които са вектор:

.

Тогава имаме:

, .

Симулационен модел- Това е логико-математическо описание на системата, което може да се използва в хода на експерименти на компютър.

Фиг. 3.Състав на IM на сложна система

Връщайки се към проблема с имитирането на сложна система, нека условно да отделим в MI: модел на контролиран обект, модел на система за управление и модел на вътрешни случайни смущения (Фиг. 3).

Входовете на модела на контролиран обект са разделени на контролирани контролирани и неконтролирани неконтролирани смущения. Последните се генерират от сензори за случайни числа съгласно даден закон за разпределение. Контролът от своя страна е изходът на модела на системата за управление, а смущенията са изход на сензорите за произволни числа (модели на вътрешни смущения).

Ето алгоритъма на системата за управление.

Симулацията ви позволява да изследвате поведението на моделиран обект за продължителен период от време - динамична симулация... В този случай, както бе споменато по -горе, той се тълкува като броя на момента във времето. Освен това можете да изследвате поведението на системата в определен момент от време - статична симулация, след това се третира като номер на състояние.

С динамична симулация времето може да се променя с постоянна и променлива стъпка ( Фиг. 4):

Фиг. 4.Динамична симулация

Тук g i- моменти от събития във VTS, g * i- моментите на настъпване на събития при динамична симулация с постоянна стъпка, g ‘Аз- моментите на настъпване на събития с променлива стъпка.

С постоянна стъпка, тя е по -лесна за изпълнение, но по -малко точна и може да има празни (т.е. ненужни) времеви точки, когато се изчислява състоянието на модела.

Времето се движи от събитие на събитие с променливи стъпки. Този метод е по -точно възпроизвеждане на процеса, няма излишни изчисления, но е по -трудно за изпълнение.

Основни разпоредбиследното от горното:

1. IM е числов метод и трябва да се използва, когато не могат да се използват други методи. За сложни системи това в момента е основният изследователски метод.

2. Имитацията е експеримент, което означава, че тя трябва да използва теорията за планиране на експеримент и обработка на неговите резултати.

3. Колкото по -точно е описано поведението на моделирания обект, толкова по -точно се изисква моделът. Как по -точно модела, толкова по -сложна е и изисква големи компютърни ресурси и време за изследвания. Следователно трябва да се намери компромис между точността на модела и неговата простота.

Примери за задачи, които трябва да бъдат решени: анализ на системен дизайн на различни етапи, анализ операционна система, използване в системи за управление, използване в системи за оптимизация и др.

Въведение

Един от важни характеристики ACS - фундаменталната невъзможност за провеждане на реални експерименти преди завършването на проекта. Възможно решение е използването на симулационни модели. Въпреки това, тяхното развитие и използване са изключително сложни, трудностите възникват в достатъчна степен точно определениестепента на адекватност на моделирания процес. Ето защо е важно да решите кой модел да създадете.

Друг важен аспект- използването на симулационни модели по време на работа на автоматизираната система за управление за вземане на решения. Такива модели се създават по време на процеса на проектиране, така че да могат да се актуализират непрекъснато и да се коригират, за да отговарят на променящото се потребителско изживяване.

Същите модели могат да се използват за обучение на персонала преди пускането в действие на автоматизираната система за управление и за провеждане на бизнес игри.

Типът модел на производствен процес зависи до голяма степен от това дали е дискретен или непрекъснат. В дискретни модели променливите се променят дискретно в определени точки от времето на симулация. Времето може да се приема като непрекъснато или дискретно, в зависимост от това дали дискретни промени в променливите могат да настъпят във всеки момент от времето на симулацията или само в определени моменти. В непрекъснатите модели променливите на процеса са непрекъснати и времето може да бъде непрекъснато или дискретно, в зависимост от това дали непрекъснатите променливи са налични във всеки момент от времето на симулация или само в определени моменти. И в двата случая моделът осигурява блок за настройка на времето, който симулира напредването на времето на модела, обикновено ускорено спрямо реалното.

В общия случай разработването на симулационен модел и провеждането на моделиращи експерименти могат да бъдат представени под формата на няколко основни етапа, показани на фиг. един.

Компонент на модел, който показва определен елемент от моделирана система, се описва с набор от характеристики от количествен или логически тип. В зависимост от продължителността на съществуване, компонентите са условно постоянни и временни. Условно постоянни компоненти съществуват по време на целия експеримент с модела, а временните се генерират и унищожават по време на експеримента. Компонентите на симулационния модел са разделени на класове, в рамките на които те имат еднакъв набор от характеристики, но се различават по своите стойности.

Състоянието на компонент се определя от стойностите на неговите характеристики в даден момент от времето на модела, а наборът от стойности на характеристиките на всички компоненти определя състоянието на модела като цяло.

Промяната на стойностите на характеристиките, която е резултат от показването в модела на взаимодействие между елементите на моделираната система, води до промяна в състоянието на модела. Характеристика, чиято стойност се променя по време на симулационния експеримент, е променлива, в противен случай тя е параметър. Стойностите на дискретни променливи не се променят през времевия интервал между две последователни специални състояния и се променят рязко при преминаване от едно състояние в друго.

Алгоритъмът за моделиране е описание на функционалните взаимодействия между компонентите на модела. За да бъде съставен, процесът на функциониране на моделираната система е разделен на редица последователни събития, всяко от които отразява промяна в състоянието на системата в резултат на взаимодействието на нейните елементи или въздействието върху системите на външните среда под формата на входни сигнали. Специални състояния възникват в определени моменти от времето, които са планирани предварително или са определени в хода на експеримент с модел. Началото на събитията в модела се планира чрез планиране на събития според времето на тяхното възникване или се извършва анализ, който разкрива постигането на зададените стойности от променливите характеристики.

За тази цел е най -удобно да използвате SIVS. Представените върху тях материални и информационни потоци са лесни за анализ, за ​​да се идентифицират специални условия. Такива състояния са моментите на приключване на обработката на продукта на всяко работно място или транспортирането му, отразени в SIWS; получаване и издаване за постоянно или временно съхранение; сглобяване на части в единици, единици в продукт и др. За дискретно производство промяната в характеристиките между специални състояния също може да се счита за дискретна, което означава преход чрез условен скок от изходен материалкъм детайла, от детайла до полуготовия продукт, от полуготовия продукт до детайла и т.н.

По този начин всяка производствена операция се разглежда като оператор, който променя стойността на характеристиките на продукта. За прости модели последователността от състояния може да се приеме за детерминирана. По -добре отразяват реалността на случайни последователности, които могат да бъдат формализирани под формата на случайни стъпки във времето с дадено разпределение, или случаен поток от хомогенни събития, подобни на потока от претенции в теорията на масовото обслужване. По подобен начин е възможно да се анализират и идентифицират с помощта на SIVS специални условия по време на движение и обработка на информация.

На фиг. 2 показва структурата на обобщения симулационен модел.

При симулиране на непрекъснати производствени процеси съгласно принципа ∆t, сензорът за времеви интервал осигурява тактови импулси за работата на симулационния алгоритъм. Блокове от случайни и контролни действия, както и начални условия се използват за ръчно въвеждане на условията за следващия моделен експеримент.

Комплексът от симулационни функционални програми за всеки моделиран обект определя условното разпределение на вероятностите на състоянията на обекта до края на всеки момент на DL.Когато едно от възможните състояния е избрано на случаен принцип, това се осъществява чрез функционална подпрограма; когато експериментаторът избере - чрез програмата, вградена в блока на контролните действия, или, ако желае, да извърши този избор ръчно при всеки цикъл, като въведе нови начални условия въз основа на текущото състояние, определено с помощта на единицата за индикация.

Функционалната програма определя параметрите на технологичната единица при всеки цикъл, в зависимост от посочените първоначални условия - характеристиките на суровините, определения режим, свойства и условия на работа на блока. От модела на технологичната част програмно може да се добави съотношението на баланса на теглото и обема.

Координацията и взаимодействието на всички блокове и програми се осъществява от диспечерската програма.

При моделиране на дискретни процеси, при които обикновено се използва принципът на специални състояния, структурата на симулационния модел се променя незначително. Вместо сензора за времеви интервали се въвежда блок, който определя наличието на специално състояние и издава команда за преминаване към следващото. Функционалната програма симулира една операция на всяка работна станция при всеки преход. Характеристиките на такива операции могат да бъдат детерминирани във времето, например по време на работа на автоматична машина, или случайни с дадени разпределения... В допълнение към времето могат да се имитират и други характеристики - наличието или отсъствието на брак, определяне на определен сорт или клас и т.н. Операциите по сглобяване се симулират по подобен начин, с тази разлика, че при всяка операция не се променят характеристиките на обработвания материал, а вместо някои имена - части, възли - се появяват други - възли, продукти - с нови характеристики. По принцип обаче сглобяващите операции се симулират подобно на операциите по обработка - произволни или детерминирани времеви разходи за операция, определят се стойности на физически и производствени характеристики.

За симулиране на комплекс производствени системие необходимо да се създаде логико-математически модел на изследваната система, който позволява провеждането на експерименти с нея на компютър. Моделът е реализиран като комплекс от програми, написани на един от универсалните езици за програмиране високо нивоили на специален език за моделиране. С развитието на симулацията се появиха системи и езици, които комбинират възможностите за симулиране както на непрекъснати, така и на дискретни системи, което дава възможност за симулиране на сложни системи като предприятия и индустриални асоциации.

Когато изграждате модел, първо трябва да определите неговата цел. Моделът трябва да отразява всички функции на моделирания обект, които са от съществено значение от гледна точка на целта на неговото изграждане, и в същото време не трябва да има нищо излишно в него, в противен случай ще бъде твърде тромаво и не много ефективно.

Основната цел на моделите на предприятия и асоциации е тяхното изучаване с цел подобряване на системата за управление или обучение и повишаване на квалификацията. управленски персонал... В този случай се моделира не самото производство, а показването на производствения процес в системата за управление.

За изграждането на модела се използва увеличен SIWS. Методът с една нишка идентифицира тези функции и задачи, в резултат на които желаният резултат може да бъде получен в съответствие с целта на модела. Въз основа на логико-функционалния анализ се изгражда структурна диаграма на модела. Изграждането на структурна диаграма ви позволява да изберете редица независими модели, включени във формуляра съставни частив модела на предприятието. На фиг. 3 показва пример за изграждане на структурна диаграма за моделиране на финансовите и икономическите показатели на предприятието. Моделът взема предвид и двете външни фактори- търсене на продукти, план за доставка и вътрешни - производствени разходи, съществуващи и планирани производствени възможности.

Някои от моделите са детерминирани - изчисляването на планирания общ приход за артикули и количества в съответствие с производствения план при известни цени и себестойност на опаковката. Моделът на производствения план е оптимизация, настройваща се към един от възможни критерии- максимизиране на приходите или използване на производствените мощности; най -пълно задоволяване на търсенето; минимизиране на загубите на доставени материали и компоненти и др. На свой ред моделите на търсене на продукти, планираните производствени мощности и плановете за предлагане са вероятностни с различни закони за разпределение.

Връзката между моделите, координацията на тяхната работа и комуникацията с потребителите се осъществява с помощта на специална програма, която е показана на фиг. 3 не се показва. Ефективната работа на потребителите с модела се постига в диалогов режим.

Изграждането на структурната диаграма на модела не е формализирано и до голяма степен зависи от опита и интуицията на неговия разработчик. Тук е важно да се спазва общо правило- по -добре е на първите етапи на изготвяне на диаграма да се включи по -голям брой елементи в нея, последвано от тяхното постепенно намаляване, отколкото да се започне с някои на пръв поглед основни блокове, с намерение впоследствие да се допълнят и детайлизират.

След като изграждат схемата, обсъждат я с клиента и я коригират, те пристъпват към изграждането на индивидуални модели. Изискваната за това информация се съдържа в спецификациите на системата - списък и характеристики на задачите, първоначални данни и изходни резултати, необходими за тяхното решаване и т.н. Ако системните спецификации не са изготвени, тази информация се взема от материалите за проучване, а понякога и от допълнителни се използват анкети.

Най -важните условия за ефективното използване на моделите са проверката на тяхната адекватност и надеждността на първоначалните данни. Ако се извърши проверката на адекватността известни методи, тогава надеждността има някои особености. Те се състоят в това, че в много случаи е по -добре да се изучава моделът и да се работи с него не с реални данни, а със специално подготвен набор от тях. Когато подготвят набор от данни, те се ръководят от целта за използване на модела, подчертавайки ситуацията, която искат да моделират и изучават.

Симулационните технологии се основават на изграждането на различни примери за реални системи, които съответстват на професионалния контекст на конкретна ситуация. Симулационните модели са съставени, за да отговарят на изискванията от този момент, в работата, с която е потопен обученият субект. Съществуващото в методите имитиране и имитационно-игрово моделиране е придружено от възпроизвеждане на достатъчно адекватни процеси, протичащи в действителност. По този начин обучението дава възможност да се формира истински професионален опит, въпреки квази- професионална дейност.

Роли

В процеса на обучение се приемат игрови процедури, които предлагат изградени симулационни модели, което означава, че се осигурява и разпределение на ролите: учениците комуникират помежду си и с учителя, имитирайки професионални дейности. Следователно симулационните технологии са разделени на две части - игра и неигра, а анализът на предложената ситуация помага да се определи вида на анализа. За да направите това, е необходимо да се изясни системата от външни условия, които предизвикват началото на активни действия. Тоест всички проблеми, явления, взаимосвързани факти, характеризиращи ситуацията, симулационните модели трябва да се съобразяват.

Определено събитие или определен период от дейността на организацията изисква ръководителят на адекватни заповеди, решения и действия. Методологията за анализ на изследването на конкретни ситуации е подробно и задълбочено проучване на реална ситуация или изкуствено създадена, идентифицираща характерни свойства. Това допринася за развитието на обучаемите в търсене на системен подход за решаване на проблема, идентифициране на възможности за грешни решения, анализиране на критериите за оптимални решения. Така се установяват професионални бизнес контакти, решенията се вземат колективно, конфликтите се елиминират.

Ситуации

Ситуациите се различават в четири вида: първо се разглежда ситуацията на проблема, където обучаемите трябва да намерят причините за възникването, да поставят и разрешат проблема, след което ситуацията подлежи на оценка въз основа на взетите решения. След това се конструира ситуация, която илюстрира с примери всички теми на този курс, а току -що решените проблеми се вземат като основа, а темата се допълва от ситуация на упражнение, където симулационните модели решават лесни задачи по метода на аналогията - това са така наречените учебни ситуации.

Конкретните типове ситуации са различни: това са както класически, така и на живо, инцидентна ситуация, ситуация с разбор на бизнес кореспонденция, както и действия съгласно инструкциите. Изборът се определя от много фактори: целите на изследването, нивото на обучение, наличието на технически средства и илюстративен материал - всичко зависи от индивидуалния стил на учителя, чието творчество не се ограничава от строга регулация нито от избор на сортове или чрез методите на анализ. Ето първите стъпки в разработването на симулационни модели.

Практически задачи

На практика идеите на контекстния подход се въплъщават най -добре, защото се състоят от специфични и реални житейски ситуации: case, history, който съдържа симулационния модел, пример за описание на събитията, които са се случили или напълно възможни, завършили с грешки в решенията на производствени проблеми. Предизвикателството е да се идентифицират и анализират тези грешки при прилагане на идеите и концепциите на този курс.

Този вид професионално обучение е доста реалистично и ефективно в сравнение с поставянето на отделни въпроси, които се разглеждат чисто теоретично. Ориентацията на ситуационното обучение е такава, че уменията и знанията се преподават не като предмет, а като средство за решаване на всякакви проблеми, които възникват в дейността на специалист. Образователните ситуации са изградени върху реални професионални производствени фрагменти, като се вземат предвид всички междуличностни отношения, което е изключително важно за успешното функциониране на предприятието. Обучаемите получават очертанията и контекста на бъдещите си професионални дейности.

Избор на ситуации

Това е една от най -трудните учебни задачи. Примерна ситуация на проучване обикновено отговаря на следните изисквания:

1. Сценарият се основава на реалностите или е взет от живота. Това не означава, че е необходимо да се представи производствен фрагмент с множество детайли и технологични тънкости, които да отклонят вниманието на ученика от решаването на основния проблем. Индустриалният жаргон също е неподходящ в този случай.
2. Образователната ситуация не трябва да съдържа повече от пет до седем точки, които се коментират от учениците, използвайки термини в съответствие с изучаваната концепция. Симулационен модел, чийто пример е труден за решаване, е малко вероятно да научи бързо учениците.
3. Но образователната ситуация трябва да бъде лишена от примитивност: в допълнение към пет или седем точки от проблема, който се изследва, трябва да присъстват две или три връзки в текста. Обикновено проблемите не се излагат в живота на отделни рафтове за последователно разрешаване. Професионалните проблеми обикновено са свързани със социални или психологически проблеми. Особено важно в преподаването е да се прилагат идеите на курса.

Текст на ситуацията за проучване

Например мениджър продажби във фирмата Lotus Flower, която е специализирана в хигиенните продукти, козметиката и парфюмите. Тя дойде на това място във връзка с повишението преди шест месеца. След десет дни ще се проведе разговор с генералния мениджър за резултатите от нейната работа.

Преди това Ирина беше успешна в отделен раздел на компанията в продължение на две години, например, продаваше хигиенни продукти и това й хареса изключително много. Тя беше уважавана, популярна сред търговците и спечели много лоялни клиенти.

Развитие на ситуацията

Тя естествено беше доволна от повишението и започна да работи с ентусиазъм на новата си позиция. По някаква причина обаче нещата не вървяха добре. Тя нямаше време да работи в офиса, защото почти през цялото време беше в залата и наблюдаваше действията на продавачите. Дори трябваше да си взема работа вкъщи. И все пак тя нямаше време да направи нищо: искането на властите да подготвят идеи за изложбата-продажба беше изпълнено в последния ден, защото предварително не беше измислено нищо интересно, творчеството не е толкова прост въпрос. Болният машинописец не можеше да отпечата отново документи с идеите на Ирина. В резултат на това Ирина не изпълни задачата в срока, определен от нейните началници. Именно в този момент симулационните модели на учене биха й помогнали най -много.

След това всичко се обърка. След като прекара време в разговор с редовен клиент, Ирина не помисли за речта, когато колегата й тържествено получи сертификата, тя дори закъсня за церемонията. Тогава няколко пъти подчинените й напускали работните си места, без да я предупреждават. Отделът по персонала многократно й напомняше за необходимостта от изготвяне на програма за обучение за използване на лечебна козметика, но Ирина не можа да се свърже с учителя от медицинския институт. Дори младшите търговци винаги закъсняха да представят висшите търговци. И все пак Ирина не е изготвила тримесечен отчет с прогноза за асортимента. И тя дори не отговори на няколко писма от клиенти, желаещи да получат стоките по пощата. И като черешката на тортата - скорошна кавга с един от нейните по -рано уважавани продавачи за ценови етикети. Оказва се, че да си добър мениджър не е лесно.

Анализ на ситуацията

Симулационният модел е преди всичко четене на ситуацията. Ето следната картина на шест точки с алинеи.

1. На новата работа имаше някои промени. Какви са техните ограничаващи и мотивиращи сили?
2. Преди промяната - наличието на самочувствие и познаване на механизма за продажби.
3. Мотивацията в желанието да успеете, но и да запазите способността за продажба, е конфликт на ролите.
4. Стилът на управление е пълна невъзможност да се делегират част от правомощията на подчинените. Сблъсъци с подчинени не могат да бъдат избегнати.
5. В нова роля: тя не е определила спецификата на длъжността, размера на натовареността, не е решила прост проблем с препечатването, скъпи планирането и контрола, позволява на подчинените да не се явят на работа, нарушава плана за обучение на персонала , не знае как да организира времето си и да даде приоритет, губи творчество - няма нови идеи ...
6. Стилът на управление на поверения персонал: позволява вертикален конфликт, намесва се в делата на подчинените, не е уверен в себе си, води без помощта на ръководството.

Идентифициране на проблеми

Структурата на симулационните модели включва втората стъпка за идентифициране на възникващи проблеми за тяхното последователно решаване. Тук трябва да следвате същите точки, като вземете предвид извършения анализ, но като вземете предвид ситуацията с различна цел.

1. Промени: има ли начини за управление на промените и какво, как да се намали устойчивостта към настъпилите промени.
2. Стилове на лидерство: защо стилът, избран от Ирина, е неуспешен и в полза на кой е по -добре да го откажете.
3. Мотивация: какво казва теорията на мениджмънта за стимулите за Ирина и търговците.
4. Специфика на работните цели: знае ли Ирина всички подробности относно нова работа, какви бяха целите и как трябваше да бъдат постигнати.
5. Планиране и контрол: планирала ли е Ирина своите действия като мениджър, контролирани ли са.
6. Конфликт: каква е причината и проблемът на възникналия конфликт и как е възможно да се справим с него.

Тематични връзки

Използването на имитационни модели помага да се изгради ситуация от самото начало (мотиви), разкривайки мотивите на нейното начало, до прехода към ново качество. Какъв ще бъде той зависи от това как се прави анализът и какви изводи се правят. Никоя ситуация не е пълна без свързване на теми. Най -често симулационните модели не възпроизвеждат реалността във всички аспекти, но няколко такива пакета трябва да присъстват в играта. Тук те са както следва.

1. Ирина не видя разликата в работата на мениджър и продавач.
2. Ирина беше зле подготвена за новата си позиция.
3. Ирина няма фундаментални познания по мениджмънт.

Развитие на свързващи мотиви

Какво е възможно и какво трябва да се направи по свързаните теми?

1. На първо място е необходимо предаването на информация. Шефовете на Ирина са длъжни да й представят конкретни изисквания за работа веднага след назначаването. Ирина трябва да информира подчинените си за стила си на управление на работното място.
2. Второ, Ирина трябва да бъде обучена в основите на управлението, нейните подчинени - в методите на продажбите и, разбира се, Ирина и нейните подчинени трябва да преминат обучение по отношение на междуличностното взаимодействие.
3. Трето, необходимо е ясно да се планират функционалните отговорности на Ирина като управител и дейностите на целия отдел като цяло.
4. Четвърто, трябва да има подходящо управление на персонала: Ирина се нуждае от помощ при определяне на целта и приоритета, както краткосрочно, така и дългосрочно, тоест има смисъл HR отделът да планира професионалното развитие на служителите, от които компанията се интересува.

Цялата тази тема е пряко свързана само с трансфера на информация.

Когато играта стигне до етапа на сумиране на резултатите и заключенията, става ясно какви са симулационните модели и как са полезни. На практика всеки е получил много точни и конкретни заключения, тъй като ситуацията е анализирана до най -малките подробности.

• Първо, мениджърът трябва да съгласува спецификата на работата с началниците си и да съобщи резултатите на своите подчинени.
• Второ, всички приоритети и цели трябва да са ясни за мениджъра и също така да бъдат обяснени на останалия персонал.

Ирина трябва да овладее техниката на управление в управлението на собственото си време, в контрола и планирането, в управлението на хората и всеки конфликт, в разпространението на нова информация сред екипа и в неговото развитие.

Ирина трябва да се информира подробно в отдела за персонал относно процедурите за обучение, както и за подобряване на квалификацията на служителите, за да ги приложи възможно най -правилно. Тя трябва да я подобри професионално нивонезависимо, а в бъдеще да преминава през обучение. Можете да изплашите неподготвен човек с тези препоръки, така че трябва незабавно да ги разделите на три раздела: незабавно изпълнение, препоръки със средна спешност и последната точка е очевидно дългосрочна. Има смисъл Ирина и шефовете й да обсъдят причините за неуспехите и да направят всичко, за да не се повтарят.

След като анализира по този начин изкуствено конструирана ситуация, всеки ученик ще разбере какво представляват моделите за подражание.

Модели на икономическо развитие

Социално-икономическото развитие има различни модели на подражание. Това изискваше отделно име, за да се знае конкретно обхвата на приложение на тази или онази ситуационна изкуствена конструкция. Динамичните симулационни модели са проектирани специално за прогнозиране на ефективността на икономическите системи. Заглавието подчертава, че динамиката е най -голяма основна характеристикатакива конструкции и те се основават на принципите на системната динамика.

Етапите на изграждане имат следната последователност от действия: първо се изгражда схема на когнитивно структуриране, след това се избират статистически данни и схемата се усъвършенства. Следваща стъпка- се формират там, където са описани когнитивните връзки, след това IDM се сглобява като цяло. Отстраняване на грешки и проверка на модела се извършва и накрая се извършват многовариантни изчисления, включително прогнозни.

Метод на скриптове

Сценарният анализ, който означава симулационен модел на конкретен проект, е необходим, за да се изчислят опасностите по пътя на развитието на проекта и начините за тяхното преодоляване. Рискът, който застрашава инвестициите, може да се изрази в отклонението на паричния поток, предназначен за този проект, противно на очакванията, и колкото по -голямо е отклонението, толкова повече рискът се увеличава. Всеки проект демонстрира възможен диапазон от резултати от проекта, следователно, като им се даде вероятностна оценка, е възможно да се изчислят паричните потоци, като се вземат предвид експертните оценки на вероятните поколения на всички тези потоци или големината на отклоненията на всички компоненти на потока от очакваните стойности.

Добре, защото въз основа на такива експертни оценкиможете да изградите поне три възможни ситуации на развитие: песимистична, най -реалистична (вероятна) и оптимистична. Симулационните модели са единствената разлика от реалността - не самата система произвежда действието, а нейният модел. Симулационните модели на системи помагат в случаите, когато провеждането на реални експерименти е поне неразумно, а най -много - скъпо и опасно. Симулацията е начин за изследване на системи без най -малка степен на риск. Практически е невъзможно например да се оцени рискът от инвестиционни проекти без имитации, при които се използват само прогнозни данни за разходите, обемите на продажбите, цените и други компоненти, които определят рисковете.

Финансовият анализ

Модели, използвани за решаване на много от предизвикателствата, пред които е изправено финансов анализ, съдържат случайни променливи, които не могат да бъдат контролирани от вземащите решения. Това са стохастични симулационни модели. Симулацията ви позволява да изведете възможни резултати, които служат като основа за вероятностните разпределения на случайни величини. Също така, стохастичната симулация често се нарича метод на Монте Карло.

Как се моделират рисковете от инвестиционни проекти? Провеждат се поредица от множество експерименти, които чисто емпирично оценяват степента на влияние на различни фактори (тоест първоначалните стойности) върху резултатите, изцяло и изцяло зависими от тях. Симулационният експеримент обикновено се разделя на определени етапи.

Установяването на връзката между началните и крайните показатели под формата на математическо неравенство или уравнение е първата стъпка по пътя на експеримента. След това трябва да дадете на машината закони, които разпределят вероятностите за ключовите параметри. След това се извършва компютърна симулация на всички стойности на основните параметри на модела, изчисляват се характеристиките на разпределенията на началните и крайните показатели. Накрая се извършва анализ на резултатите, получени от самия компютър, и се взема решение.