Однако гораздо
чаще модель требует специального программного
обеспечения. Если модель относится
к числу лишь умеренно сложных, применяется нечасто
и программируется специалистами, не имеющими
большого опыта работы с имитационными
моделями, то, по-видимому, наиболее легкий
способ решения задачи - использовать
такие языки, как Фортран, PL/I или Алгол.
Эти языки
хорошо известны всем программистам, занимающимся
программированием, связанным с решением
научных проблем; при этом программисту
для выполнения трансляции на машинный
язык требуется знать лишь подробное описание
исследуемой модели.
Однако языки
типа Фортран, PL/I и Алгол обладают существенным недостатком.
Программист, использующий один из таких
языков, вынужден заново составлять подпрограммы
для ряда вычислительных процедур, которые
используются почти во всех имитационных
процессах. Другими словами, программисту,
как говорится, вновь приходится изобретать
велосипед. Так, например, во многих случаях
имитационная модель предполагает генерирование
случайных переменных, и, следовательно,
для каждой такой переменной требуется
своя подпрограмма. Кроме того, поскольку
представляется желательным накапливать
статистические данные по ряду характеристик
операционной системы, необходимо составить
подпрограммы, реализующие соответствующие
вычислительные процедуры. Наконец, значительные
трудозатраты возникают в связи с разработкой
компактного способа представления выходных
имитационных данных.
Даже в
случае не очень сложных моделей
требуется тщательная проработка вопросов
размещения информации внутри машинной
памяти, составления основной программы,
обеспечивающей правильное следование
событий и продвижение имитационного
процесса по оси времени. Чтобы облегчить
задачу программного обеспечения имитационного
моделирования, разработан ряд специализированных
машинных языков. При использовании специализированных
программ требуется лишь задать функции
распределения вероятностей, после чего
генерация случайных событий по заданному
закону распределения осуществляется
автоматически. Некоторые из программ
обеспечивают сбор статистических данных
по тем или иным исследуемым характеристикам
операционной системы и выдачу результатов
имитирования в определенной, заранее
установленной форме. С помощью тех же
программ осуществляется упорядочение
событий и регистрация во времени каждого
перехода системы из одного состояния
в другое.
Почему же
программы, обладающие такими преимуществами,
не используются во всех случаях имитационного
моделирования? Имеется несколько весьма
веских причин, не позволяющих пока ориентироваться
только на специализированные программы.
Одна из причин заключается в том, что
языки специализированных программ в
некоторой степени отличаются от языков
типа Фортран, PL/I или Алгол, и, следовательно,
программист сталкивается с необходимостью
освоения новых элементов языка и самого
метода программирования.
Одним из наиболее
эффективных моделирующих языков является Симскрипт.
Чтобы овладеть этим языком, необходимо
знать Фортран. Симскрипт, обладая значительной
гибкостью, весьма сложен в обращении.
К числу языков примитивного типа относится
универсальный язык моделирования GPSS.
Это совершенно автономный (замкнутый)
язык, легко поддающийся изучению, но,
естественно, обладающий ограниченными
возможностями. Его мы рассмотрим более
подробно.
1.2.3.1 Универсальный
язык моделирования GPSS
В мире, в котором мы живем,
нас окружают различные объекты. Этих
объектов великое множество. Одни из них
имеют определенную форму и состоят из
того или иного вещества (материала). Другие
не имеют определенной формы. Одни - одушевленные,
другие - неодушевленные. Объектом является
также и то, что создается в результате
умственной деятельности человека. Объектами
наблюдения и изучения являются различные
природные явления. Понятие "объект"
связано с практической и познавательной
деятельностью человека. Все, что человек
использует, производит, изучает, является
объектом. Объект - это некоторая часть
окружающего мира, рассматриваемая человеком
как единое целое. Каждый объект обязательно
как-то называется. Имя - это основная характеристика,
которая позволяет отличить один объект
от другого.
Если же имя
объекта вам не знакомо, тогда понадобятся дополнительные
характеристики, которые позволят отличить
данный объект от других, например, форма,
цвет, область использования, назначение
и т.д. Чем более точно и подробно составлено
описание объекта, тем легче его узнать.
Объект может
характеризоваться некоторыми неизменными
параметрами (например, дата рождения,
длина, ширина и высота комнат в доме),
а некоторые параметры могут меняться
со временем (например, физические характеристики
человека, скорость автомобиля, размер
клубка шерсти).
В окружающем мире все объекты
связаны друг с другом, они сосуществуют
в тесном взаимодействии. При определенных
обстоятельствах либо сами объекты, либо
под воздействием других объектов могут
выполнять какие-то действия. Путем перечисления
действий можно довольно точно описать
объект. Например, птиц характеризует
то, что они могут летать. Однако если вы
увидите птицу, которая парит в небе, а
потом камнем падает вниз, то можно предположить,
что это орел или сокол, поскольку именно
для этих птиц свойственны такие действия.
Объекты окружающего
нас мира, даже те, которые кажутся
самыми простыми, на самом деле необычайно
сложны. Чтобы понять, как действует
тот или иной объект, иногда приходится
вместо реальных объектов рассматривать
их упрощенные представления - модели. При построении модели
сам объект часто называют оригиналом
или прототипом.
Модель - это
аналог (заместитель) оригинала, отражающий
некоторые его характеристики.
Все разнообразие
моделей определяется разнообразием
целей, поставленных при их создании.
От выбранной цели зависит, какие
характеристики исследуемого объекта
считать существенными, а какие отбросить.
В соответствии с поставленной целью может
быть подобран инструментарий, определены
методы решения задачи, формы отображения
результатов.
Возможные цели моделирования:
познание
окружающего мира;
создание
объектов с заданными свойствами;
определение
последствий воздействия на объект
и принятие правильного решения;
эффективность
управления объектом или процессом.
Определение
цели моделирования позволяет четко установить, какие данные
являются исходными, какие - несущественны
в процессе моделирования и что требуется
получить на выходе.
Разрабатываются
модели в следствии нескольких причин:
оригинала может
не существовать в настоящем;
оригинал
может иметь много свойств и взаимосвязей;
на модели
можно изучать только интересующие
исследователя свойства;
оригинал
может быть очень больших или
очень маленьких размеров.
Моделирование
является одним из ключевых видов
деятельности человека и всегда в
той или иной форме предшествует другим ее
видам. Прежде чем браться за любую работу,
нужно четко представлять себе отправной
и конечный пункты деятельности, а также
ее примерные этапы. То же можно сказать
о моделировании.
Построение
модели позволяет обоснованно принимать решения по усовершенствованию
имеющихся объектов и созданию новых,
изменению процессов управления ими и,
в конечном счете, изменению окружающего
нас мира в лучшую сторону.
Моделирование
- творческий процесс, и поэтому заключить
его в формальные рамки очень трудно. Но все же выделяют
несколько этапов процесса моделирования:
1. Постановка
задачи (описание задачи, выделение
цели моделирования, формализация
задачи).
2. Разработка
модели (построение информационной
и компьютерной модели).
3. Компьютерный
эксперимент (составление плана эксперимента
и проведение исследования).
4. Анализ результатов
моделирования.
Если результаты
не соответствуют цели, то возможно
возвращение ко всем этапам заново.
Каждый раз
при решении конкретной задачи эта
схема может подвергаться некоторым изменениям: какой-то
блок может быть исключен или усовершенствован,
какой-то - добавлен. Все этапы определяются
поставленной задачей и целями моделирования.
Имитационное
моделирование применяется для
исследования и проектирования таких
сложных систем и процессов, как предприятия,
информационные сети, мировое развитие
процессов в экономике или экологии и
т.д. То есть, имитационное моделирование
применяется для имитирования какой-либо
реальности, процессов, происходящих в
действительности с какими-либо системами.
Несмотря
на то, что математическое программирование
и стохастическое моделирование
имеют широкий диапазон применения,
при рассмотрении многих важных задач
организационного управления возникает
необходимость обращаться к совершенно
иным методам анализа.
Наиболее
эффективным из существующих в настоящее
время операционных методов, выходящих
за рамки обычного математического
программирования, является метод имитационного
моделирования на ЭВМ.
При имитационном
моделировании, прежде всего, строится экспериментальная модель
системы. Затем производится сравнительная
оценка конкретных вариантов функционирования
системы путем "проигрывания" различных
ситуаций на рассматриваемой модели.
Язык (система)
имитационного моделирования дискретных
систем GPSS позволяет автоматизировать
при моделировании систем процесс программирования
моделей.
С помощью
языка имитационного моделирования
GPSS очень удобно моделировать работу
систем массового обслуживания (парикмахерская,
заводской цех и др.).
Язык GPSS построен
в предположении, что моделью
сложной дискретной системы является
описание ее элементов и логических правил
их взаимодействия в процессе функционирования
моделируемой системы.
Сравнивая решение
практической задачи в данной курсовой
математическими методами и методом имитационного моделирования
на языке GPSS, можно говорить о том, что,
несомненно, компьютерное моделирование
заметно облегчает процесс принятия решения
по конкретному вопросу.
Хотя, с другой
стороны, решение математическими
методами более полно охватывает все характеристики
интересующего вопроса, и отражают картину
функционирования системы с разных точек
зрения.
Так, например,
решение математическими методами
приводит к выводу о том, что оптимальное
число кассиров в СМО "Универсам"
должно быть равно шести, т.к. именно количество
каналов обслуживания отражается на относительной
величине затрат, связанной с издержками
на содержание каналов обслуживания и
с пребыванием в очереди покупателей,
задаваемая, по условию задачи, как Cотн=
Метод же имитационного моделирования приводит
к выводу о том, что даже минимального
количества кассиров, которое рассчитано
математическими методами и равно трем,
более, чем достаточно для эффективного
функционирования системы. Здесь следует
иметь ввиду, что при моделировании на
языке GPSS, не предусмотрен расчет промежуточных
характеристик СМО как то, например, среднее
время ожидания в очереди, среднее число
заявок в системе, да и само выражение
величины себестоимости.
Компьютерное
моделирование пока не может полно
отразить положение вещей и учесть все
характеристики системы, и уж тем более
облегчить принятие оптимального экономического
решения, хотя заметно помогает в выполнении
рутинных расчетов при решении задач математическими
методами.
Библиография
1. http://vtit. kuzstu.ru/books/shelf/book1/doc/gl%2015.html // М.А.
Тынкевич. Экономико-математические методы
(исследование операций). Издание второе
(исправленное и дополненное). Кузбасский
государственный технический университет.
Кемерово, 2000.
2. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы
моделирования экономических систем.
М.: Финансы и статистика. 2001.
3. Косоруков О.А., Мищенко
А.В. Исследование операций. М.: "Экзамен",
2003.
4. Кремер Н.Ш. Исследование
операций в экономике. М.: ЮНИТИ,
2000.
5. Анализ систем массового обслуживания
с использованием программного комплекса
"Теория Массового Обслуживания".
Методические указания. Издательство
ИГЭА. 2001.
6. О.В. Серая. Анализ
немарковской системы обслуживания
с отказами. Национальный технический
университет "ХПИ", Харьков.
7. Газета "Успехи математических
наук", ноябрь-декабрь 1968, m. XXIII, вып.
6 (144). Критика и библиография. В.Я.
Розенберг, А.И. Прохоров. "Что
такое теория массового обслуживания".
Рецензия Шехтера Б. А.
8. Александрова Е.А.
Теория массового обслуживания в задачах оптимизации.
Статья. Вольное экономическое общество
России. 2009.
9. Вентцель Е.С. Исследование
операций. Задачи, принципы, методология.
10. Экономико-математические методы
и прикладные модели. Под ред.
Федосеева В.В. М.: ЮНИТИ, 1999.
11. Вагнер Г. Основы исследования
операций. Том 3. Перевод с англ.
Вавилова Б.Т. Издательство "МИР".
1973.
12. http://www.allmath.ru/appliedmath/mathmet/mathmet8/mathmet. htm
// Математическое моделирование
// гл.10. Язык программирования GPSS.
13. http://itteach.ru/gpss/programmirovanie-v-gpss // Программирование
в GPSS.
14. http://itteach.ru/gpss/obschee-opisanie // Система
GPSS.
15. Т.Я. Лазарева, И.В. Диденко.
Системы массового обслуживания:
методические разработки. Тамбов: Тамбовский
государственный технический университет.
2001.
16. http://www.dtdm. tomsk.ru/~isador/index.html // Исследование
операций.
17. Шелобаев С.И. Математические
методы и модели в экономике,
финансах, бизнесе. Москва: ЮНИТИ. 2001.