Исследование средств имитационного моделирования экономических процессов

Имитационное моделирование – очень мощный и универсальный метод исследования и оценки эффективности систем, поведение которых зависит от воздействия случайных факторов[1]. К таким системам можно отнести предприятие, работающее в условиях рыночной экономики, работу информационной системы такого предприятия[2]. Использование средств моделирования информационных процессов целесообразно использовать при проектировании таких систем [3]. В этом случае на их основе можно спроектировать архитектуру системы [4]. Описать работу программного обеспечения [5], [6]. Подготовить документацию и обосновать проектные решения [7], [8]. Но моделировать работу в условиях неопределенности со стороны внешней среды целесообразно с помощью имитационного моделирования.

В основе имитационного моделирования лежит статистический эксперимент (метод Монте-Карло), реализация которого практически невозможна без применения средств вычислительной техники. Поэтому любая имитационная модель представляет собой в конечном счете более или менее сложный программный продукт.

Конечно, как и другая программа, имитационная модель может быть разработана на любом универсальном языке программирования, даже на языке Ассемблера. Однако на пути разработчика в этом случае возникают следующие проблемы:

• -    требуется знание не только той предметной области, к которой относится исследуемая система, но и языка программирования, причем на достаточно высоком уровне;

• -    на разработку специфических процедур обеспечения статистического эксперимента (генерация случайных воздействий, планирование эксперимента, обработка результатов) может уйти времени и сил не меньше, чем на разработку собственно модели системы.

И еще одна, пожалуй, главная проблема. Во многих практических задачах интерес представляет не столько количественная оценка эффективности системы, сколько ее поведение в разных ситуациях. Для такого наблюдения исследователь должен располагать соответствующими «смотровыми окнами», которые можно было бы при необходимости закрыть, перенести на другое место, скорректировать масштаб и форму представления наблюдаемых характеристик, причем не дожидаясь окончания текущего модельного эксперимента. Имитационная модель в данном случае выступает как источник ответа на вопрос: «что будет, если…».

Реализация этих возможностей на универсальном языке программирования - дело очень непростое. Существует много программных продуктов, позволяющих моделировать процессы.

Информация о наиболее популярных современных системах имитационного моделирования представлена на официальном сайте Национального общества имитационного моделирования. Приведем информацию о некоторых из них:

• 1.    Система ActorPiligrim — система имитационного моделирования временной, пространственной и финансовой динамики экономических процессов. Система дает возможность работать с многослойными имитационными моделями. Поддерживаемые виды (технологии) моделирования: дискретное и дискретно-непрерывное, механизм виртуального таймера дискретно-событийный, одновременная реализация временной, пространственной и финансовой динамики. Разработчики А. А. Емельянов, Н.З. Емельянова (Москва).

• 2.    AGNES (AGentNEtworkSimulator ) –системаимитационного моделирования больших систем с дискретными событиями. Система AGNES являетсякроссплатформенной (Java-up иложение), возможен распределенный запуск (на локальной сети или вычислительном кластере). Область применения: локальные компьютерные сети, беспроводные сенсорные сети, вычисления на суперЭВМ. AGNES распространяется бесплатно по лицензии LGPL. Разработчик системы: Д. И. Подкорытов, Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН.

• 3.    Система моделирования AnyLogic поддерживает три подхода к созданию имитационных моделей:

Преимущества:система позволяет работать с многослойными имитационными моделями. В модели реализованы два типа направленных дуг: 1) для «миграции» факторов; 2) для модельных «проводок» (операций с деньгами и финансовыми инструментами). Данная программа может реализовывать промышленный продукт, также она ориентирована на промышленную эксплуатацию с ограниченными возможностями коммерческого распространения на рынке.

Недостатки: необходимо для каждого пользователя вводить в модель и описывать дополнительный узел key, что усложняет модель.

Преимущества:  возможен распределенный запуск, бесплатное распространение.

Недостатки: не обнаружено.

1)процессно-ориентированный (дискретнособытийный);

2)системно-динамический;

• 3) агентный, а также любую их комбинацию. Графический интерфейс AnyLogic, инструменты и библиотеки позволяют быстро создавать модели для широкого спектра задач — от моделирования производства, логистики, бизнес-процессов до стратегических моделей развития компании и рынков. AnyLogic стал корпоративным стандартом на бизнес-моделирование во многих транснациональных компаниях, широко используется в образовании. Многочисленные примеры имитационных моделей,    построенных    средствами AnyLogic, даны    на    сайте

Преимущества:

• 1)    экономия времени и стоимости разработки;

• 2)    создание различных моделей с помощью одного инструмента;

• 3) улучшение визуального оформления моделей;

• 4) запуск моделей в любых условиях.

• 5) отличная служба поддержки и сервиса.

• 4.    Arena — система дискретного моделирования. Сфера основных приложений системы — имитационное моделирование производственных технологических процессов и операций, складской учет, банковская деятельность, оптимизация обслуживания клиентов в сфере услуг, транспортные задачи. Arena снабжена удобным объектно-ориентированным интерфейсом и обладает возможностями адаптации к различным предметным областям. Система не требует написания программного кода и исключительно проста в использовании, но для ее освоения требуются значительное время и достаточно глубокие знания теории вероятностей, математической статистики, теории систем массового обслуживания, сетей Петри. Разработчик: RockwellAutomation, США. Сайт: www.automod.se . Преимущества : позволяет моделировать асинхронность и недетерминизм параллельных независимых событий (в сети Петри могут одновременно и независимо друг от друга сработать несколько переходов), конфликтные взаимодействия между процессами, дает возможность использовать единые методологические позиции для описания программного обеспечения, аппаратных средств и информационного обмена между системами, имеет большую анализирующую мощность, которая позволяет формальными средствами доказывать существование или отсутствие определенных состояний сети Петри.

• 5.    AweSim — универсальная система имитационного моделирования для сети с дискретной или непрерывной интерпретацией. Области применения: бизнес, промышленность, здравоохранение, военное дело. Продукт включает построение интерактивной модели, одновременную и последующую анимацию, статистическую информацию в текстовом и графическом видах, интерактивное представление и выбор сценариев. Сетевые модели строятся графически и могут быть иерархическими. Они могут быть расширены по заданным пользователем правилам, написанным на языке C/C++ или VisualBasic. Одновременно могут отображаться несколько анимированных изображений. Сценарии сравниваются статистически, после чего из них выбирают набор альтернатив с лучшими показателями.Разработчик: SymixSystemsInc., США. Сайт: https://awesim.org .

• 6.    Flexsim — система имитационного моделирования, предназначенная для моделирования и визуализации бизнес-процессов. Flexsim можетопределить пропускные мощности предприятия, баланс производственных линий, выявить узкие места, проверить новые методы планирования, оптимизировать производственные показатели, обосновать капиталовложения. Каждая модель в Flexsim может быть рассмотрена в трехмерной мультипликации виртуальной реальности. Помимо прочего, Flexsim предоставляет возможности для создания моделей и подмоделей непосредственно в C++, основываясь на симуляционных и графических библиотеках Flexsim.

Недостатки у данного программного продукта отсутствуют.

Недостатки:    высокая трудоемкость анализа сетей большой размерности, а реальные бизнес-процессы предприятия моделируются именно сетями большой размерности, описательная мощность сетей Петри недостаточна для содержательного моделирования систем, обычные сети Петри не отражают требуемые временные характеристики моделируемой системы.

Преимущества: юридическая защищенность, защищенность кода, стремительное обновление.

Недостатки: недостаточная проработанность интерфейса.

Преимущества: возможность рассмотрения в трехмерной мультипликации виртуальной реальности, высокая работоспособность системы.

Недостатки : не обнаружено.

Таким образом можно сделать вывод, что каждая система имитационного моделирования по – своему уникальна, и предназначена для решения различных задач, Например, с AnyLogic можно создать различные модели с помощью одного инструмента, а с AGNESвозможен распределенный запуск, AweSimпредназначена для для сети с дискретной или непрерывной интерпретацией,Flexsimпредоставляет возможности для создания моделей и подмоделей непосредственно в C++, основываясь на симуляционных и графических библиотеках Flexsim , Arena снабжена удобным объектно-ориентированным интерфейсом и обладает возможностями адаптации к различным предметным областям, ActorPilgrim дает возможность работать с многослойными имитационными моделями.Недостатки у данных систем незначительные, благодаря этому можно назвать эти системы универсальными и способными выполнить свои задачи.

В современном имитационном моделировании существуют три парадигмы, различающиеся уровнем абстракции при создании модели: системная динамика, дискретно-событийное и агентное моделирование. При построении сложных моделей эти подходы могут комбинироваться. Для достижения практических результатов необходимо знать особенностии ограничения каждого из существующих подходов к построению имитационной модели. Выбор той или иной парадигмы обусловлен не столько предметной областью, сколько имеющимися в распоряжении исследователя данными и необходимой для полноты исследования степенью детализации описания системы.

Спектр инструментов для имитационного моделирования довольно широк. Выбирая между универсальными языками программирования и системами имитационного моделирования, следует учитывать, что для создания уникальных моделей, когда важна скорость выполнения программы, предпочтительными являются универсальные языки программирования, а для решения типовых задач целесообразно выбирать систему имитационного моделирования, предоставляющую необходимые конструкции и функциональные возможности.