← К описанию

Елена Березовская - Имитационное моделирование



Введение

Компьютерное моделирование используется для снижения риска, связанного с созданием новых систем или с внесением изменений в уже существующие. Более чем когда-либо, современные организации хотят убедиться, что инвестиции в создание или совершенствование производственных систем приведут к ожидаемым результатам. Например, сборочная линия может потребоваться для производства определенного количества автомобилей в течение восьмичасовой смены. Сложные, взаимодействующие факторы влияют на работу такой линии, поэтому для проведения точного анализа необходимы достаточно мощные инструменты.

За последние несколько десятилетий программное обеспечение компьютерного моделирования вместе со статистическими методами анализа эволюционировало. По мере того, как мир становится все более технологичным, потребность в точности становится более важной. Бизнес, промышленность и правительственные организации уже не могут позволить себе делать необоснованные предположения при разработке систем. По этой причине компьютерное моделирование становится более важным, чем когда-либо.

Обычное моделирование использует модель для выработки заключений, обеспечивающих понимание поведения изучаемых элементов реального мира. Компьютерное моделирование использует ту же концепцию, но предполагает создание модели с помощью компьютерного программирования.

Использование компьютерного моделирования увеличилось из-за роста вычислительной мощности компьютеров и развития соответствующего программного обеспечения. Но к этому добавляются трудности или даже невозможность точного описания сложных систем реального мира с использованием аналитических или чисто математических моделей. По этим причинам возникла необходимость в инструменте, который позволяет преодолеть эти сложности. Таким инструментом и является имитационное моделирование.

Данное учебное пособие адресовано студентам, магистрантам, аспирантам, работникам высшей школы, специализирующимся в области бизнес-информатики, экономики и менеджмента.

Тема 1. Введение в имитационное моделирование

Люди пытались предсказывать будущее с древних времен. Короли прибегали к услугам волшебников и предсказателей. Различные религии использовали пророков. Провидцы, такие как французский аптекарь Мишель де Ностредаме (более известный как Нострадамус), прославились своими предсказаниями будущего. Другие пытались делать прогнозы, основываясь на датах рождения людей и расположении звезд в этот момент. Хрустальные шары, кости и карты таро использовались как инструменты для исследования будущего.

Безусловно, методы, практикуемые современными аналитиками, несравнимы с методами прогнозирования, используемыми в давние времена. Однако есть и общие моменты. Например, каждый предсказатель стремился устранить риск, связанный с будущим событием и уменьшить связанную с этим неопределенность. Пророк пытался сделать это с помощью магии, доступной в то время. Сегодня аналитик использует современную «магию», основанную на математических принципах, информатике и статистике.

Имитационное моделирование можно в широком смысле определить следующим образом: «Использование компьютера для имитации поведения объектов в реальном мире, согласно предположениям, принятым в форме математических, логических или статистических отношений, которые разрабатываются и формируются в виде модели».

Использование имитационного моделирования для анализа социально-экономических систем имеет много преимуществ по сравнению с другими методами принятия решений.

Среди этих преимуществ:

1. С имитационной моделью можно экспериментировать, не опасаясь сбоев в деятельности реально существующих систем. В системах, которые уже существуют, тестирование новых идей может быть трудным, дорогостоящим или вовсе невозможным. Имитационное моделирование позволяет разрабатывать модель и сравнивать ее с реальной системой, чтобы обеспечить точное отражение всех процессов. В процессе моделирования могут быть проверены любые модификации системы и любые режимы работы, а затем может быть принято решение о внедрении изменений в рамках реальной системы.