Роль і місце імітаційних моделей у дослідженні економічних об’єктів і процесів

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ ТА НАУКИ УКРАЇНИ

 

ДЕРЖАВНИЙ ВИЩИЙ НАВЧАЛЬНИЙ ЗАКЛАД

КИЇВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

імені Вадима ГЕТЬМАНА

 

 

ЗВІТ ПРО ВИКОНАННЯ  РОЗРАХУНКОВОГО ЗАВДАННЯ

(РЕФЕРАТ)

 

з дисципліни «Моделювання економіки»

 

 

на тему  : Роль і місце імітаційних моделей у дослідженні економічних об’єктів і процесів

 

 

 

 

 

План:

Вступ

1. Сутність імітаційного моделювання
2. Основні етапи побудови імітаційної моделі
3. Роль імітаційних моделей у дослідженні економічних об’єктів

Висновок

Список використаної літератури

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Вступ

Одним із найрезультативніших  способів підготовки управлінських  рішень в умовах невизначеності і  високої динамічності параметрів зовнішнього  середовища є розробка і використання імітаційного моделювання станів ринку, підприємства та його виробничих процесів. Такий підхід дозволить встановити кількісні взаємозв’язки між найбільш значущими чинниками комерційної та господарської діяльності підприємства, розрахувати наслідки рішень, що приймаються, з погляду оперативних і стратегічних цілей підприємства.

У деяких випадках залежність між чинниками та параметрами  не чітко виявляється або піддається кількісному опису за допомогою  математичних формул і залежностей. Тоді побудова математичних, оптимізаційних моделей дуже ускладнена або просто не можлива. У таких випадках, як правило, застосовують імітаційне моделювання. На відміну від аналітичного дослідження математичні моделі економічної ситуації з застосуванням числових методів, імітаційне моделювання не вимагає побудови математичних рівнянь чи нерівностей щодо шуканих величин.

Імітаційне  моделювання, як інструмент експериментального дослідження складних систем, охоплює методологію створення моделей систем, методи алгоритмізації та засоби програмних реалізацій імітаторів, планування, організацію і виконання на ЕОМ експериментів з імітаційними моделями, машинну обробку даних та аналіз результатів. При цьому динамічні й стохастичні характеристики реальних процесів відображаються в моделі за допомогою спеціально сконструйованих процедур.

Імітаційна модель — комплексна математична й алгоритмічна модель досліджуваної системи. Метод, що базується на розробці та дослідженні імітаційних моделей, називається машинною імітацією, або імітаційним моделюванням.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Сутність імітаційного моделювання

У широкому розумінні імітаційне моделювання — це процес конструювання моделі реальної системи та експериментування на цій моделі з метою визначення поводження системи або оцінити (в рамках обмежень, зумовлених деяким критерієм чи сукупністю критеріїв) різні стратегії, що забезпечують функціонування цієї системи. А у вузькому розумінні імітаційне моделювання — це відтворення на ЕОМ реальної виробничої чи організаційної системи. За такого тлумачення термін «імітаційне моделювання» має той самий сенс, що й «машинна імітація» або «машинне моделювання» (останні терміни відповідають експериментальному методу вивчення економіки за допомогою ЕОМ).

Слід підкреслити, що стандартного терміну цього напряму  моделювання не існує. В англомовній літературі здебільшого використовуються такі терміни: computer simulation (комп’ютерне моделювання), systems simulation (системне моделювання), digital simulation (цифрове моделювання). У вітчизняній літературі розповсюджені терміни «машинна імітація», «машинне моделювання», «імітаційне моделювання», причому найбільшого поширення набув останній, найбільш невдалий термін («імітаційне моделювання» — тавтологія). Слід також звернути увагу на особливість застосування методу імітаційного моделювання. Щоб застосувати такий метод для досліджень, створюють імітаційну систему, яка містить у собі імітаційну модель, а також внутрішнє і зовнішнє математичне забезпечення. До ЕОМ вводять потрібні вхідні дані і спостерігають зміни показників, які у процесі моделювання можуть аналізуватися й піддаватися статистичній обробці

Машинна імітація в усьому світі набула значного поширення  при дослідженні складних систем завдяки важливим перевагам, що їх дістають користувачі цього методу. При розгляді наступних переваг наведіть конкретні приклади.

1. Вдається відповісти на багато запитань, що постають на ранніх стадіях задуму і попереднього проектування систем, уникнувши застосування методу спроб і помилок, пов’язаного із значними витратами.

2. Метод дає змогу досліджувати особливості функціонування системи за будь-яких умов, зокрема й тих, які не реалізовані в натурних експериментах. При цьому параметри системи і навколишнього середовища можна варіювати у надзвичайно широких межах, відтворюючи довільну обстановку.

3. Стає можливим прогнозувати поводження системи в близькому та віддаленому майбутньому, екстраполюючи на моделі результати промислових випробувань. У такому разі дані, здобуті раніше, поповнюються завдяки застосуванню статистичного підходу.

4. Імітаційні моделі технічних і технологічних систем та пристроїв дають змогу в багато разів скоротити час їх випробування.

5. За допомогою методу машинної імітації можна штучним шляхом швидко й у великому обсязі дістати потрібну інформацію, що відбиває хід реальних процесів, уникнувши дорогих, а часто й неможливих натурних випробувань цих процесів.

6. Імітаційна модель є надзвичайно гнучким пізнавальним інструментом, здатним відтворювати довільні як реальні, так і гіпотетичні ситуації.

7. Імітаційне моделювання  на ЕОМ часто буває єдиним  реальним способом розв’язання таких задач.

Проте слід зазначити, що метод машинної імітації, попри  всі його переваги та універсальність, аж ніяк не завжди прийнятний, оскільки виконання розрахунків на імітаційних  моделях потребує значних грошових витрат та витрат часу дослідників та програмістів.

Машинну імітацію як числовий машинний метод розв’язання складних задач доцільно застосовувати за таких умов:

• непридатність або відсутність аналітичних методів розв’язання задач;
• цілковита впевненість в успішному створенні імітаційної моделі, яка адекватно описує досліджувану систему (процес), зокрема в тому, що вдасться зібрати всю необхідну інформацію про модельовану систему (процес), забезпечивши вірогідну імітацію на ЕОМ реальних ситуацій (будувати імітаційну модель стохастичних процесів, коли не можна дістати опис потрібних характеристик випадкових величин і подій, — марний замір);
• можливість використати сам процес побудови імітаційної моделі для попереднього дослідження системи, що моделюється, з метою напрацювання рекомендацій щодо поліпшення умов її функціонування.

Можливі цілі створення  імітаційної моделі, призначеної  для вивчення проблем організаційного управління, включають: вивчення діючої функціональної системи, аналіз гіпотетичної функціональної системи, проектування досконалішої системи.

Проте успішне вирішення названих проблем на імітаційних моделях можливе лише на адекватних моделях. Тому під час дослідження складних економічних систем на імітаційних моделях насамперед слід встановити адекватність моделі реальним об’єктам. У разі неадекватності моделі дослідник ризикує дістати недостовірні результати, а на їх підставі прийти до помилкових висновків. Тому оцінювання адекватності моделі — обов’язковий етап моделювання, який сам по собі може бути великою і складною задачою. Перевірку достовірності моделі називають її верифікацією (від лат. verus — істинний і ficatio (facio) — роблю).

Адекватна (від лат. adaquatus — прирівнюваний) імітаційна модель математично і логічно з певною мірою наближення відображає досліджувану систему. Логічні елементи моделі відповідають операціям, що виконуються у реальній дійсності, а математичний опис визначає функції, що реалізуються в реальній системі. Ймовірнісні оператори адекватної імітаційної моделі відображають випадковий характер подій реальної системи. Ендогенні параметри моделі при відповідних вхідних чинниках мають бути інформативними, тобто давати вірогідні повідомлення про систему.

Оцінювання адекватності моделі передбачає оцінювання адекватності принципової структури моделі та оцінювання достовірності її реалізації. Верифікувати імітаційну модель реальної системи дуже складно. Зробити це можна з допомогою або спеціально відібраних конкретних прикладів, які не обов’язково мають містити реальну інформацію, або реальних задач, для яких відомі розв’язки, здобуті іншими способами.

Під час вивчення цієї теми слід звернути увагу на те, що засобами імітаційного моделювання можна досліджувати лише еволюційні (лат. evoluto — еволюція і evolvo — розгортаю) процеси, стосовно яких можна зібрати необхідну інформацію з минулого досвіду.

Відомі два способи побудови динамічних імітаційних моделей  на ЕОМ:

• однорідне градуювання системного (модельного) часу;
• неоднорідне градуювання системного часу.

Програму для ЕОМ  можна розробити двома способами:

1) звичайними засобами програмування  із застосуванням проблемно-орієнтованих або машинно-орієнтованих мов;

2) з допомогою спеціалізованих  мов моделювання.

Перший спосіб використовується, коли імітаційна модель не дуже складна, застосовується не часто і програмується спеціалістами, які не мають значного досвіду роботи з імітаційними моделями. Проте при цьому програмістові доводиться заново складати підпрограми стандартних процедур, що використовуються в усіх імітаційних моделях (генерування випадкових змінних, статистична обробка даних, розміщення інформації всередині машинної пам’яті, складання основної програми, яка забезпечує правильну черговість подій та просування імітаційного процесу по осі часу).

Отже, застосування універсальних  мов програмування має і переваги (мінімум обмежень на вхідний формат, значна поширеність), і недоліки (чималі витрати часу на програмування та налагодження програм). Створювати програмне забезпечення імітаційного моделювання допомагають спеціалізовані машинні мови. При їх використанні достатньо лише задати функцію розподілу ймовірностей. Тоді автоматично генеруються випадкові події за цим законом розподілу. Деякі із спеціалізованих програм забезпечують збір статистичних даних за тими чи іншими досліджуваними характеристиками імітаційної системи і видачу результатів машинного моделювання в наперед заданій формі. За допомогою таких програм упорядковують події та реєструють у часі кожний перехід системи з одного стану до іншого.

Види імітаційного моделювання:

Агентне-моделювання - відносно нове (1990-і-2000-і рр..) напрям в імітаційному моделюванні, яке використовується для дослідження децентралізованих систем, динаміка функціонування яких визначається не глобальними правилами і законами (як в інших парадигмах моделювання), а навпаки, коли ці глобальні правила і закони є результатом індивідуальної активності членів групи. Мета агентних моделей - отримати уявлення про цих глобальних правилах, загальному поведінці системи, виходячи з припущень про індивідуальне, приватному поведінці її окремих активних об'єктів і взаємодії цих об'єктів в системі. Агент - якась сутність, що володіє активністю, автономним поведінкою, може приймати рішення відповідно з деяким набором правил, взаємодіяти з оточенням, а також самостійно змінюватися.

Дискретно-подієве моделювання - підхід до моделювання, що пропонує абстрагуватися від безперервної природи подій і розглядати тільки основні події модельованої системи, такі як: «очікування», «обробка замовлення», «рух з вантажем», «розвантаження» та інші. Дискретно-подієве моделювання найбільш розвинене і має величезну сферу додатків - від логістики та систем масового обслуговування до транспортних і виробничих систем. Цей вид моделювання найбільш підходить для моделювання виробничих процесів. Заснований Джеффрі Гордоном в 1960-х роках.

Системна динаміка - парадигма моделювання, де для досліджуваної системи будуються графічні діаграми причинних зв'язків і глобальних впливів одних параметрів на інші в часі, а потім створена на основі цих діаграм модель імітується на комп'ютері. По суті, такий вид моделювання більш всіх інших парадигм допомагає зрозуміти суть того, що відбувається виявлення причинно-наслідкових зв'язків між об'єктами і явищами. За допомогою системної динаміки будують моделі бізнес-процесів, розвитку міста, моделі виробництва, динаміки популяції, екології та розвитку епідемії. Метод заснований Джеєм Форрестером в 1950 роках.

Основні етапи  побудови імітаційної моделі

У найбільш узагальненому  вигляді перелік видів робіт  включає:

1. Побудову імітаційної моделі, яка має бути представлена  у вигляді логічної структурної схеми.

2. Розробку методики імітаційного  моделювання, включаючи методику  планування експериментів та  методику статистичної обробки інформації.

3. Створення програмного забезпечення  імітаційного моделювання за допомогою загальноприйнятих засобів програмування чи спеціалізованих мов імітаційного моделювання.

4. Проведення машинної імітації  на ЕОМ, аналіз та узагальнення результатів, прийняття рішення щодо можливого уточнення імітаційної моделі.