Имитационное моделирование (ситуационное моделирование) — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.
Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).
Бесплатные системы имитационного моделирования
Plant Simulation (студенческая версия)
Plant Simulation — программная среда имитационного моделирования систем и процессов. Решение предназначено для оптимизации материалопотоков, загрузки ресурсов, логистики и метода управления для всех уровней планирования от целого производства и сети производств до отдельных линий и участков.
GPSS (англ. General Purpose Simulation System — система моделирования общего назначения) — язык моделирования, используемый для имитационного моделирования различных систем, в основном систем массового обслуживания.
Свободные системы имитационного моделирования
Scilab (/ˈsaɪlæb/) — пакет прикладных математических программ, предоставляющий открытое окружение для инженерных (технических) и научных расчётов.
Maxima — свободнаясистема компьютерной алгебры, написанная на языке Common Lisp. Maxima — свободнаясистема компьютерной алгебры, написанная на языке Common Lisp.
16. Основные понятия имитирующей системы: граф, узел, транзакт, событие, ресурс, пространство.
http://life-prog.ru/1_49033_tipovie-sistemi-imitatsionnogo-modelirovaniya.html
1. Граф модели. Все процессы, независимо от количества уровней структурного анализа, представляются в виде направленного многослойного иерархического графа (в Extend – схема модели).
2. Транзакт – формальный запрос на какое-либо обслуживание. Транзакт - это некоторая сущность, перемещающаяся по узлам графа модели. Пути миграции транзактов по графу модели определяются логикой функционирования компонентов модели в узлах сети. Транзакт, в отличие от обычных заявок, рассматриваемых в системах массового обслуживания, имеет набор динамически изменяющихся свойств и параметров.
Транзакт может выполнять следующие действия: порождать группы (семейства) других транзактов; поглощать другие транзакты; захватывать ресурсы и использовать их некоторое время, а затем – освобождать; определять времена обслуживания/задержки, накапливать информацию о пройденном пути, иметь информацию о своем дальнейшем пути и путях других транзактов.
3. Узлы графа сети представляют собой центры обслуживания транзактов. В системе Extend узлы схемы модели называются блоками.
В узлах транзакты могут задерживаться, обслуживаться, порождать семейства новых транзактов, уничтожать другие транзакты.
С программной точки зрения в каждом узле модели порождается независимый вычислительный процесс. Вычислительные процессы узлов выполняются в едином модельном времени параллельно и координировано, взаимодействуя друг с другом.
Следовательно, сеть функционирующих и взаимодействующих узлов модели не описывается одним вычислительным алгоритмом. Попытки представить имитационную модель в виде алгоритма приводят к написанию больших и сложных моделирующих программ - такой подход называется алгоритмическим моделированием и не всегда доступен экономисту, даже имеющему подготовку в области программирования.
4. Событием называется факт выхода из узла транзакта. Разработчик модели практически не может управлять событиями вручную (из программы). Поэтому функция управления событиями отдана специальной управляющей программе – координатору, автоматически внедряемому в состав модели.
5. Ресурс. Независимо от своей природы ресурс в модели характеризуется тремя параметрами: мощностью, остатком и дефицитом. Мощность ресурса – это максимальное число ресурсных единиц, которые можно использовать для различных целей. Остаток ресурса – число незанятых (свободных) на данный момент единиц ресурса, которые можно использовать для удовлетворения новых запросов транзактов. Дефицит ресурса – длина очереди (число неудовлетворенных запросов) к дефицитному ресурсу.
В задачах динамического управления ресурсами можно выделить три основных типа ресурсов: материальные, информационные и денежные.
6. Пространство – географическое, декартовое пространство. Узлы, транзакты и ресурсы могут быть привязаны к точкам пространства и мигрировать в нем. В системе Extend понятие геометрического пространства отсутствует.
Обзор современных систем имитационного моделирования
ü Simulink (matlab.exponenta.ru). Среди большого числа пакетов визуального моделирования пакет MATLAB занимает особое место, став рабочим инструментом для научных работников, инженеров, физиков, связистов, студентов технических специальностей.
ü ExtendSim (ранее называлась Extend) – создана компанией Imagine That, Inc. (www.extendsim.com) и появилась на рынке в 1987 г. как средство моделирования, анализа и оптимизации бизнес – процессов. Позволяет создавать дискретные, непрерывные и гибридные модели, поддерживает парадигмы моделирования динамических систем и дискретно – событийного управления.
Система ExtendSim обладает интуитивно понятной средой построения моделей (в том числе иерархических) с помощью функциональных блоков, располагает средствами автоматического сбора статистических данных, генерируемых в процессе имитации. Для создания моделей в пакете применяется блочная среда разработки, пользоваться которой намного проще, чем имитационными системами типа iThink или Anylogic.
ExtendSim дает возможность проводить анализ чувствительности по переменным, участвующим в моделировании, и многократно исполнять модель.
В ExtendSim встроен C – подобный язык программирования ModL, что позволяет разрабатывать собственные оригинальные блоки с новой функциональностью, расширять стандартные возможности ExtendSim специальными блоками сторонних производителей.
Несомненным достоинством ExtendSim является также то, что она хорошо интегрирована с пакетом MS Office.
В соответствии с принципом диверсификации семейство ExtendSim включает несколько продуктов, различающихся своими возможностями и ценой:
ü GoldSim – графическая, объектно – ориентированная имитационная система, созданная группой разработчиков GoldSim Technology Group в 1996 – 1999 гг. (www.goldsim.com) и предназначенная для динамического моделирования сложных физических, финансовых и организационных систем.
ü SeSAm (Shell for Simulated Agent Systems – оболочка для многоагентного имитационного моделирования, www.simsesam.de) предоставляет окружение для разработки и анализа многоагентных моделей. Агент SeSAm представляется переменными состояния и характеризуется индивидуальным поведением, реализованным в форме UML – подобной диаграммы. Пользователь может создавать модель графически, без знания синтаксиса традиционных языков программирования.
Система SeSAm написана на языке программирования Java и распространяется свободно.
ü iThink – программный продукткомпании ISEE Systems (ранее High Performance Systems, www.iseesystems.com) для структурного моделирования (системной динамики).
В начале 90-х пакет iThink стал признанным стандартом структурного моделирования. Он широко используется биржевыми брокерами и финансовыми дилерами, банками и промышленными корпорациями.
Модель создается путем отображения на экране моделируемых объектов и взаимосвязей. Она выглядит как совокупность стандартных блоков, соединенных стрелками. Стрелки указывают направление потоков данных.
Перестроение схемы (диаграммы) модели автоматически приводит к изменениям в ее программе и алгоритме, что обеспечивает эффект визуального моделирования.
Когда использовать систему моделирования?
Процессы, которые содержат изменчивость, перебои и сложности взаимодействия идеально подходят для моделирования. Другие методы для измерения процессов, такие как электронные таблицы и диаграммы потока, часто игнорируют или интерпретируют эти факторы средними значениями, что приводит к важным последствиям.
Преимущества по сравнению c экспериментами в реальной среде
Моделирование посредством использования программного обеспечения для симуляции обеспечивает значительные преимущества по сравнению с экспериментами в реальной среде по стоимости, времени и воспроизводимости при изменчивости и сложности. Представьте себе, открыть производственную линию или отделение больницы скорой и неотложной помощи, а затем экспериментировать с различными вариантами «Что если». Это было бы непрактично и, возможно, опасно.
Важно отметить, что у организаций, которым регулярно необходимо моделирование большую пользу, наибольшая польза получается когда создание модели бизнес-процессов встроено в отраслевое приложение, в отличие от необходимости большого опыта что бы использовать инструмент общего назначения. Такие приложения предварительно сконфигурированы, чтобы запросить корректные данные, уже учитывают логику, чтобы исследовать наиболее важные «Что если» и могут быть использованы сотрудниками фронтальной линии. Для тех организаций, которые имеют или инвестируют в навыки моделирования, рекомендуется выбор общего продукта, который может быть интегрирован в приложение конечного пользователя.
Все программы для моделирования одинаковы?
На рынке есть порядка сотни систем дискретно-событийного моделирования. Некоторые пакеты предлагают различную пользу в различных ситуациях, в то время как для большинства программ требуется уровень научного обоснования теории моделирования. Однако, эта ситуация на рынке систем имитационного моделирования меняется. Поскольку рынок симуляции созрел, ведущие поставщики начали поставлять предварительно сконфигурированные программные продукты имитационного моделирования для конкретных секторов. Эти новые решения предлагают специализированные возможности моделирования с наличием интуитивно понятного интерфейса, который легок в использовании персоналом первой линии.
Как проводить имитационное моделирование?
Описания и видео систем моделирования часто показывают процесс нажатия кнопки запуска, наблюдая тактовую частоту и анимацию вашего процесса на экране, а затем представление его графических результатов. Тогда остаются за кадром самые трудные шаги: как смоделировать реальный бизнес-процесс в имитационную модель и какие данные необходимы для достижения значимых результатов.
Некоторые системы имитационного моделирования разработаны для конкретных секторов и уже сделали эти трудные шаги для вас. БП Симулятор в состоянии смоделировать практически любую ситуацию с соответствующими навыками и может быть интегрирован со многими приложениями или облачными сервисами.
Имитационное моделирование — это разработка компьютерных моделей и постановка экспериментов на них. Целью моделирования в конечном счете является принятие адекватных (т. е. обоснованных, целесообразных и реализуемых) управленческих решений. Компьютерное моделирование становится сегодня обязательным этапом в принятии ответственных решений во всех областях деятельности человека в связи с усложнением систем, в рамках которых человек должен действовать и которыми он должен управлять. Знание концепций, принципов и возможностей имитационного моделирования, умение строить и использовать модели являются необходимыми требованиями к инженеру, менеджеру, бизнес-аналитику.
http://dcn.icc.spbstu.ru/index.php?id=201
Имитационное моделирование может применяться в самых различных сферах деятельности. Особенно эффективно моделирование при решении следующих задач: проектирование и анализ производственных систем; оценка различных систем вооружений; определение требований к оборудованию и протоколам сетей связи; модернизация различных процессов в деловой сфере; определение политики в системах управлениями запасами; анализ финансовых и экономических систем. Существует три вида имитационного моделирования: агентное моделирования, системная динамика и дискретно-событийное моделирование. Наиболее подходящим видом имитационного моделирования применительно к вычислительным системам и сетям передачи данных является дискретно-событийное моделирование, поэтому в дальнейшем будет рассматриваться только этот вид моделирования. Целью этой статьи является обзор наиболее популярных современных средств имитационного моделирования, с точки зрения их возможностей в дискретно- событийном моделировании и их применимости в области вычислительных систем и сетей передачи данных.
http://nic1.ifmo.ru/publications/articles/MajorRead2009/MREAD2009_AsafevGK.pdf
