🗊Презентация Имитационное моделирование

Имитационное моделирование Выполнила студетка 318гр.ТТТиТ: Конакбаева Г.Д Проверила: Мукашева Н.А

Что это такое? Имитационное моделирование (симуляция) – это распространенная разновидность аналогового моделирования, реализуемого с помощью набора математических средств, специальных компьютерных программ-симуляторов и особых IT, позволяющих создавать в памяти компьютера процессы-аналоги, с помощью которых можно провести целенаправленное исследование структуры и функций реальной системы в режиме ее «имитации», осуществить оптимизацию некоторых ее параметров.

Что отражает модель? Имитационная модель должна отражать логику и закономерности поведения моделируемого объекта во времени (временная динамика) и пространстве (пространственная динамика). Имитационная модель создается: для управления сложными бизнес-процессами, чтобы определить их характерные особенности; при проведении экспериментов над объектами в экстренных ситуациях, связанных с рисками, в случаях, когда натуральное моделирование нежелательно или невозможно.

Типовые примеры имитационных моделей Управление размещением предприятий, оказывающих однородные услуги; Управление процессом реализации инвестиционного проекта на различных этапах его жизненного цикла с учетом возможных рисков; Прогнозирование финансовых результатов деятельности предприятия; Моделирование процессов логистики для определения временных и стоимостных параметров;

Бизнес-реинжениринт несостоятельного предприятия (изменение структуры и ресурсов); Бизнес-реинжениринт несостоятельного предприятия (изменение структуры и ресурсов); Анализ работы автотранспортных предприятий; Моделирование обслуживания клиентов предприятиями сферы услуг; Модели работы информационных систем и сложных вычислительных систем (аналоги с устройствами обслуживания клиентов); И т.д.

Программное обеспечение Особенные характеристики программного обеспечения имитационного моделирования: Способность моделирования и отслеживание в общем модельном времени различных потоков (материальных, информационных, денежных и пр.); Возможность уточнения параметров и ведения экстремального эксперимента.

Виды программного обеспечения Пакет программ Microsoft Office (особенно, Excel) часто используют для проведения расчетов имитационной модели; Система GPSS (General Purpose Simulation System) (1967 г) используется в основном для моделирования систем массового обслуживания; Специальные современные имитационные пакеты, реализующие разные подходы к моделированию и имеющие средства визуализации (например, Any Logic).

Истоки имитационного моделирования Имитационное моделирование возникло для поддержки решения и исследования задач массового обслуживания (задачи об очередях). Цель исследования очередей – оптимизация издержек: Что выгоднее, принять на работу несколько сотрудников, чтобы уменьшить время ожидания клиентов в очереди, либо сэкономить на заработной плате сотрудников, уменьшив их количество.

Система массового обслуживания В системе массового обслуживания каждая заявка проходит несколько этапов: 1) появление заявки на входе в систему; 2) ожидание в очереди; 3) процесс обслуживания, после которого заявка покидает систему. Первый и третий этап характеризуются случайными величинами.

Появление заявок Обычно заявки появляются в заданном темпе (например, два клиента в час или четыре грузовика в минуту). В этом случае для его характеристики используют дискретное распределение Пуассона: где р (х) — вероятность поступления х заявок в единицу времени; х — число заявок в единицу времени;  — среднее число заявок в единицу времени (темп по­ступления заявок);

Характеристики очереди При моделировании очереди нужно учесть: Длину очереди; Правило обслуживания (например, FIFO, или очередь с приоритетами); В более сложных случаях, можно моделировать извлечение заявки из очереди без обслуживания, когда время ожидания превысило определенный уровень.

Обслуживание заявок Конфигурация системы обслуживания: Одноканальная или многоканальная система обслуживания; Однофазное или многофазная система обслуживания; Случайное или детерминированное время обслуживания. Если время обслуживания является случайной величиной, часто оно подчиняется экспоненциальному закону распределения: F(t) = p(< t) =1 – е–t, где р ( < t) — вероятность того, что фактическое время  обслу­живания заявки не превысит заданной величи­ны t;  — среднее число заявок, обслуживаемых в единицу времени.

Модели массового обслуживания Модель А — модель одноканальной системы массового обслуживания с пуассоновским входным потоком заявок и экспоненциальным временем обслуживания. Модель В — многоканальная система обслуживания. В многоканальной системе для обслуживания открыты два ка­нала или более. Предполагается, что клиенты ожидают в общей очереди и обращаются в первый освободившийся канал обслужи­вания; Модель С — модель с постоянным временем обслуживания; Модель D — модель с ограниченной популяцией; Модель Е — модель с ограниченной очередью. Модель от­личается от предыдущих тем, что число мест в очереди ограни­чено. В этом случае заявка, прибывшая в систему, когда все ка­налы и места в очереди заняты, покидает систему необслуженной, т.е. получает отказ.

Модель массового обслуживания Смоделируем работу парикмахерской в терминах модели массового обслуживания. Имеется обслуживающее устройство – парикмахер; Имеется механизм формирования очереди – комната ожидания; Имеется генератор заявок – клиенты, которые приходят в парикмахерскую.

Проведение аналогового эксперимента Основные показатели, от которых зависит работа модели, определяются случайными характеристиками: Время прихода следующего клиента; Время обслуживания клиента парикмахером. Основные показатели эффективности модели: Количество клиентов в очереди; Среднее время и отклонение ожидания клиента в очереди; Среднее время и отклонение простоя обслуживающего устройства (парикмахера); Количество обслуженных клиентов за день; и т.д.

Алгоритм симуляции дискретных процессов Симулятор работает следующим образом: Продвижение объектов. По всем узлам модели ищется объект с нулевым временем и осуществляется ее продвижение на следующие узлы модели до одного из случаев: Объект попадает во времяемкий процесс – его время меняется исходя из задержки процесса (например, обслуживание клиента); Объект попал в очередь – очередь не пуста, или очередь пуста, но обслуживающий узел недоступен. После продвижения очередного объекта, ищется следующий объект с нулевым временем.

Подходы к моделированию Агентное моделирование (моделирование поведения покупателя на рынке определенных товаров); Модели системной динамики (основанные на моделировании потоков и переходов объектов в различные состояния); Дискретно-событийные модели (системы массового обслуживания); Модели пространственной динамики (пешеходные модели).