Имитационные модели глобальных систем

Размещено на http://www.allbest.ru/

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Факультет управления

КАФЕДРА «МАРКЕТИНГ И КОММУНИКАЦИИ В БИЗНЕСЕ»

Реферат

по дисциплине «Процесс имитации модели»

ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ ГЛОБАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Студентки Заяц П.Н.

Проверила: Березовская. Е.А

Ростов - на - Дону - 2014



Содержание

Введение

1. Основные этапы процесса имитации

1.1 Определение системы Постановка задачи

2. Формулирование модели

3. Экспериментирование с использованием имитационной модели

3.1 Организационные аспекты имитационного моделирования

Заключение

Список использованной литературы



Введение

Имитационное 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. Так же 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).

Имитационная модель -- логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.



1. Основные этапы процесса имитации

Роберт Шеннон выделяет следующие этапы процесса имитации:

1. Определение системы - установление границ, ограничении? и измерителеи? эффективности системы, подлежащеи? изучению.

2. Формулирование модели - переход от реальнои? системы к некоторои? логическои? схеме (абстрагирование).

3. Подготовка данных - отбор данных, необходимых для построения модели, и представление их в соответствующеи? форме.

4. Трансляция модели - описание модели на языке программирования.

5. Оценка адекватности - повышение до приемлемого уровня степени уверенности, с которои? можно судить относительно корректности выводов о реальнои? системе, полученных на основании обращения к модели.

6. Стратегическое планирование - планирование эксперимента, которыи? должен дать необходимую информацию.

7. Тактическое планирование - определение способа проведения каждои? серии испытании?, предусмотренных планом эксперимента.

8. Экспериментирование - процесс осуществления имитации с целью получения желаемых данных и анализа чувствительности.

9. Интерпретация - построение выводов по данным, полученным путем имитации.

10. Реализация - практическое использование модели и результатов моделирования.

11. Документирование - регистрация хода осуществления проекта и его результатов, а также документирование процесса создания и использования модели.



1.1 Определение системы. Постановка задачи

Роберт Шеннон утверждает: «Эи?нштеи?н как-то сказал, что правильная постановка задачи даже более важна, чем ее решение. Как это ни покажется странным, слишком много ученых, занимающихся процессами управления, ежегодно расходуют миллионы долларов, чтобы получить изящные и хитроумные ответы на некорректно поставленные вопросы». В условиях современнои? России вряд ли актуален вопрос об избыточном расходовании средств в таких масштабах на эти цели, вопрос же о правильном выборе системы для исследования или планирования остается весьма актуальным. Большинство практических задач представляется руководителям в недостаточно точнои?, нечеткои? форме, поэтому во многих случаях руководство не может или не способно выразить суть своих проблем. Оно знает, что некая проблема существует, но не может точно сформулировать, какая это проблема. Опыт показывает, что постановка задачи есть непрерывныи? процесс, пронизывающии? весь ход исследования. Важнои? частью постановки задачи является определение характеристик системы, подлежащеи? изучению. Все системы - это подсистемы других более крупных систем. По масштабам можно последовательно выделить следующие виды экономических систем: глобальные системы (вся мировая система в целом), экономические система масштаба континента, страны, региона, города, предприятия, подразделения и т.д. Внутри каждои? системы следует определить характеристики системы, подлежащеи? изучению, и анализ потребностеи? тои? среды, для которои? предназначается система. Например, в экономическои? системе масштаба предприятия, исследователя могут более всего интересовать такие подсистемы, как система управления предприятием, система мотивации трудовои? деятельности, система маркетинговои? деятельности предприятия и т.д. Очертив цели и задачи исследования и определив границы системы, разработчик должен свести реальную систему к логическои? блок-схеме или статическои? модели. Следует построить такую модель реальнои? системы, которая, с однои? стороны не будет столь упрощена, что станет тривиальнои?, а с другои? - не будет столь детализирована, что станет громоздкои? в обращении и чрезмерно дорогои?. Р. Шеннон предостерегает: «Опасность, которая подстерегает нас при построении логическои? блок- схемы реально деи?ствующеи? системы, заключается в том, что модель имеет тенденцию обрастать деталями и элементами, которые порои? ничего не вносят в понимание даннои? задачи. Почти всегда наблюдается тенденция имитировать избыточное число деталеи?, поэтому следует строить модель, ориентированную на решение вопросов, на которые требуется наи?ти ответы, а не имитировать реальную систему во всех подробностях». Модель должна отображать только те аспекты системы, которые соответствуют задачам исследования. И далее Р. Шеннон приводит очень интересную мысль: «Во многих исследованиях моделирование может на этом закончиться. В удивительно большом числе случаев в результате точного и последовательного описания ситуации? становятся очевидны дефекты и «узкие места» системы, так что необходимость продолжать исследования с помощью имитационных методов отпадает».



2. Формулирование модели

экономический социальный имитационный моделирование

Модель - представление объекта, системы или понятия (идеи) в некоторои? форме, отличнои? от формы их реального существования. Модель - это прежде всего упрощенное представление реального объекта или явления, сохраняющее его основные, существенные черты. Сам процесс разработки модели, т.е. моделирование, может быть осуществлен различными способами, из которых наиболее распространено физическое и математическое моделирование.

Разработка и построение модели социально-экономическои? системы требует глубокого изучения свои?ств исходного объекта. При этом в основе построения модели лежат, как правило, определенная теоретическая концепция, включающая способ анализа ситуации, некоторые априорные представления о взаимосвязях между наблюдаемыми и изучаемыми признаками и факторами.

В начале построения модели следует по возможности точно сформулировать те предпосылки (гипотезы) и отношения, на которых базируется математическая модель объекта. В основу предлагаемого описания отношении?, определяющих возможныи? тип модели графически представленная на рис.

Рис. Структура типов отношении?



Балансовые отношения реализуют равенство суммы наличных объемов (товаров, ресурсов, финансовых потоков и т.п.), полученных из различных источников, сумме объемов, использованных по различным направлениям.

Технологические отношения раскрывают и детализируют технологические процессы конкретных экономических систем.

Поведенческие отношения описывают поведение элементов экономическои? системы, имеющих некоторую свободу выбора решении?.

Структурные отношения определяют иерархию управления (взаимосвязи, соподчиненность элементов) и правила, регулирующие функционирование элементов системы в рамках этои? иерархии.

Экономические отношения раскрывают взаимосвязи экономическои? системы с окружающеи? средои?.

Демографические отношения учитывают влияние роста и структуры населения на производство.

Экзогенные отношения описывают взаимоотношения экономическои? системы с элементами внешнеи? среды, причем влияние системы на эти элементы ограниченно (внешняя торговля, стихии?ные бедствия и др.).

Следует иметь в виду, что при разработке моделеи? достаточно сложных экономических систем необходимо учитывать несколько или даже все вышеуказанные отношения элементов системы.



3. Экспериментирование с использованием имитационнои? модели

После завершения этапов разработки и планирования осуществляется процесс экспериментирования на модели с целью получения желаемои? информации. На этом этапе начинают выявляться недостатки и просчеты в модели и планировании проведения экспериментов, которые должны постоянно устраняться до тех пор, пока не будут достигнуты первоначально поставленные цели. При экспериментировании модель выступает как самостоятельныи? объект исследования. Одну из форм такого исследования составляет проведение модельных экспериментов, при которых целенаправленно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о ее «поведении». Конечным результатом этого этапа является совокупность знании? о модели в отношении существенных сторон объекта-оригинала, которые отражены в даннои? модели. На рисунках 1,2 схематично показаны возможные варианты изменения входных параметров имитационнои? модели при проведении экспериментов на неи? с целью изучения изменения выходных параметров моделируемои? системы.

На рис..1 показан вариант имитационного эксперимента, при котором изменяется значение только одного входного параметра х1 имитационнои? модели (ИМ) при фиксированных значениях всех остальных входных параметров. При этом исследуется изменение выходных параметров w1,w2,…wn

Рис.1.Исследование влияния изменения одного входного параметра на выходные параметры



В варианте имитационного эксперимента, изображенном на рис.2, исследуется поведение выходных параметров при изменении нескольких или всех входных параметров. Такои? вид эксперимента характерен для стратегического планирования, когда выбирается та или иная стратегия изменения входных параметров.

Рис.2. Имитация принятои? стратегии изменения входных параметров

Если одна или несколько переменных являются случаи?ными (стохастическими) величинами, то при проведении имитационного эксперимента из значения задаются при помощи генератора случаи?ных чисел (ГСЧ). Вариант эксперимента со случаи?ными входными параметрами изображен на рис.3.

Рис.3. Имитационныи? эксперимент со случаи?ными входными параметрами



Если математическая модель непригодна для применения аналитических или численных методов, то для ее решения применяют метод экспериментальнои? оптимизации на ЭВМ. При этом методе нет необходимости в преобразовании математическои? модели в специальную систему уравнении?. Как целевая функция, так и система ограничении? могут быть заданы в виде алгоритма, позволяющего вычислять их значения в ходе моделирования. На рис..4 схематично показан вариант имитационного экспериментирования с применением метода экспериментальнои? оптимизации.

Рис. 4. Метод экспериментальнои? оптимизации с использованием имитационнои? модели

3.1 Организационные аспекты имитационного моделирования

Главная цель построения любои? имитационнои? модели - помочь руководителям повысить качество управления. Для того чтобы предоставлять им нужные данные в нужнои? форме и в нужное время - что поможет правильно принимать нужные решения - необходимо глубоко вникнуть как в сам процесс принятия решении?, так и в функции лиц, принимающих решения. Процесс управления в экономическои? системе можно описать как последовательность следующих фаз: планирование, организация, учет, регулирование и анализ. На первои? фазе участники процесса планирования разрабатывают план будущеи? деятельности, на второи? - происходит их взаимодеи?ствие, направленное на выполнение разработанного плана, и на последующих фазах процесса управления осуществляется учет, регулирование и анализ выполняемои? деятельности как в процессе ее осуществления, так и после ее окончания.

Все фазы процесса управления в большеи? или меньшеи? степени пронизываются процессами принятия решении?. Принятие решении? необходимо тогда, когда нормы не определяют однозначно управляемую деятельность. Процессом принятия решении? является часть управленческои? деятельности, кульминационным моментом которои? является выбор из множества альтернатив возможных курсов деи?ствии?.

Р. Шеннон на основе глубокого исследования теории и практики принятия решении? сделал очень важныи? для разработчиков имитационных систем вывод о том, что существует два различных направления таких работ: - нормативная теория принятия решении?, описывающая, как нужно принимать оптимальные решения;

- дискриптивная теория принятия решении?, пытающаяся описать, как в деи?ствительности они принимаются.

Два различных подхода в теории и практике принятия решении? могут затруднить эффективное использование метода имитационного моделирования на практике. Минимальные необходимые и достаточные условия существования ситуации принятия решении? требуют наличия:

- лица, принимающего решения (ЛПР), которое отдает себе отчет в том, что проблема существует, и требует принятия решения;

- выхода или цели, которых стремится достичь ЛПР;

- по краи?неи? мере двух альтернативных вариантов решения, которые направлены на достижение поставленнои? цели;

- сомнении? ЛПР относительно того, какую из альтернатив следует предпочесть;

- среды или условии?, в которых существует проблема.

В этих условиях ЛПР:

- осознает необходимость принять решение;

- проводит поиск и оценку альтернативных деи?ствии?;

- выбирает одну или несколько альтернатив, которые, по его мнению, ведут к достижению цели.

Результатом принятия решения может быть выполнение некоторого деи?ствия или принятие идеи. Легко предположить, что руководитель знает о существовании нерешеннои? проблемы, знает, какова эта проблема, имеет намерение решить ее. Однако обычно осознание наличия проблемы приходит постепенно, в процессе длительного наблюдения руководителя за управляемои? им системои? и обсуждения возникающих вопросов с коллегами и подчиненными. Роберт Шеннон отмечает: «У администраторов вырабатывается скептическии? взгляд на необходимость проводить в жизнь рекомендуемые им решения, и поэтому они склонны не принимать во внимание проблемы, которые формулируются в недостаточно яснои? и четкои? форме. Помимо риска есть и другие факторы, которые способствуют отклонению предлагаемых решении?. Один из таких факторов - обучение. Администраторов учат либо они сами приходят к такои? мысли, что следует избегать принятия решении?, в которых нет необходимости». Поскольку новые решения обычно прерывают нормальныи? ход работы и создают дополнительную работу, администраторы (специалисты) избегают принятия каких-либо решении?. Далее Р. Шеннон приводит очень жизненное, не лишенное юмора наблюдение:

«Нам всем присуще избегать самостоятельно поставленных вопросов. Принятие решении? побуждается: сверху - вышестоящим руководством, снизу - подчиненными, собственнои? инициативои?. В первом случае руководителем практически всегда принимается решение; во втором также принимается решение, хотя оно иногда может заключаться и в том, чтобы не принимать никакого решения; в третьем же случае нет подталкивающего механизма, и такие решения могут долго не приниматься без опасения каких-либо наказании?». Если принимаемое на ходу решение вызывает противоречивые последствия, руководитель может отложить детальное изучение проблемы. Он рассуждает так, что со временем положение само собои? исправится и это избавит его от «управленческих мук». Боязнь принять неверное решение часто сильнее опасения возможных неблагоприятных последствии? непринятия никакого решения.

Аналогичныи? вывод делает и Стаффорд Бир : «Главная трудность заключается в том, что управляющие далеко не наивные люди; они хорошо знают, что в деи?ствительности происходит. Глупо пытаться покровительственно инструктировать их в отношении «реальнои? жизни». Но они обратятся к автору, если сочтут, что он объясняет важныи? для них предмет».

Поэтому цели проведения имитационного эксперимента должны быть сформулированы очень точно, а их результаты должны приводить к конкретным результатам по совершенствованию работы системы. Имитационные модели должны создаваться целенаправленно для конкретных ЛПР и выдавать рекомендации в такои? форме, в которои? они будут целиком и полностью понятны и приемлемы для ЛПР. Чем тщательнее сформулирована проблема, чем продуманнее планирование и проведение исследования, тем легче объяснить и внедрить полученные результаты. Моделирование принятия решении? обычно осуществляется в соответствии с однои? из двух схем, которые можно условно назвать классическои? и новои?.

Классическая схема имеет глубокие корни в экономическои? науке. В ее основе лежит предпосылка абсолютнои? рациональности агента принятия решении?. Практически она сводится к рассмотрению процесса принятия решении? как акта выбора из заданного множества альтернатив, максимизирующего (минимизирующего) однозначныи? скалярныи? показатель, которыи? и является критерием оптимальности решения.

В противоположность классическои? в основе новои? схемы принятия решения лежит предпосылка ограниченнои? рациональности агента принятия решении?. Эта схема была в основном разработана в трудах Г. Саи?мона. В соответствии с этои? схемои? принятие решении? рассматривается как протяженныи? во времени многоэтапныи? процесс. Процесс этот можно представить в виде последовательности следующих этапов: сбор информации, выявление проблемы, формулирование целеи?, генерирование альтернатив, оценка последствии? реализации альтернатив, выбор альтернатив. Характеризуя процесс принятия решении? Г. Саи?мон указывал: « Руководящие работники и их персонал тратят большую часть времени своего времени на наблюдение за экономическои?, техническои?, политическои? и социальнои? средои? для выявления новых усилии?, требующих новых деи?ствии?. Они, вероятно, тратят еще большую часть своего времени, индивидуально или сообща, стремясь открыть, спроектировать и разработать возможные курсы деи?ствии? для ситуации?, которые требуют решения. Они тратят маленькую часть своего времени на выбор среди альтернатив деи?ствии? уже разработанных применительно к выявленнои? проблеме и проанализированных в терминах их последствии?».

При рассмотрении принятия решения только как выбора наилучшего (оптимального) решения из заранее ограниченного множества альтернатив самые важные, творческие этапы этого процесса выпадают. Оптимальность решения является производнои? от множества альтернатив, из которого производится выбор, а само это множество является результатом одного из важнеи?ших этапов принятия решения. Если из предпосылки абсолютнои? рациональности следует, что критерием выбора альтернатив является их оптимальность, то из предпосылки ограниченнои? рациональности следует, что им является удовлетворительность выбранных альтернатив. Это связано с тем, что процесс принятия решения во многом является познавательным процессом, а ресурсы, в том числе временные, на такое познание всегда ограничены. Причина этого - в современном уровне знании? и в наличных материальных ресурсах, а также в личных возможностях субъектов процесса принятия решении? - их способностях, усилиях, опыте и т.д.

Важнеи?шими чертами процесса принятия решении?, по мнению Г.Саи?мона, является его познавательныи? характер и принципиально неустранимая многокритериальность выбора. Познавательныи? характер процесса принятия решении? проявляется в том, что он фактически представляет собои? процесс устранения или уменьшения степени неопределенности решении? относительно внешнеи? и внутреннеи? среды. Внедрение в управленческии? процесс имитационных систем позволяет перенести акцент в нем с анализа произошедших событии? на прогнозирования событии? предстоящих. По мнению Стаффорда Бира, в процессе развития науки об управлении и процесса последнего прежде всего предпринимались усилия к тому, чтобы ускорить процесс формирования финансовои? отчетности и лишь затем ускорить процесс реакции на ее итоги. С. Бир так комментирует этот процесс: «Однако история остается историеи?, касается ли она недавних или давно прошедших событии?. Множество экономических учреждении? не может разобраться с тем, что произошло, пока не прои?дет несколько месяцев; даже лучшие из них вынуждены ожидать, когда данные будут получены и проанализированы. Запаздывание существует, и даже вчерашние данные или показатели только что закончившеи?ся смены говорят нам только о том, что мы были обязаны сделать сегодня или в эту смену, хотя ясно, что уже поздно. Стоит предпринять огромные усилия, чтобы прорваться через барьер, на котором написано "сеи?час", с тем, чтобы управляющие занимались тем, чем можно управлять, а именно-- будущим, каким бы близким оно не было. Это лучше, чем изучать сведения о том, чего уже нельзя исправить, а именно -- прошлым, даже если оно свершилось минуту назад. Конечно, прошлое учит, но на него нельзя повлиять».

Использование методологии имитационного моделирования позволяет в известных пределах изменять тенденции по мере их формирования и подсчитать вероятность их сохранения в дальнеи?шем. Имитационная модель или модули поддержки принятия решении? на ее основе предназначены для использования в качестве диагностического инструмента. По мнению С. Бира, традиционно людьми, осуществляющими эксперименты, были ученые. Управляющие, как всегда считалось, не могут себе позволить экспериментирования - они рискуют жизнями людеи?, деньгами акционеров и будущим своего дела. Их решения могут быть ошибочными, и они могут совершать ошибки; мудрые управляющие рассматривают подобные ошибки, которые уже поздно исправлять, как эксперименты "за неимением лучшего" и пытаются извлекать из них все полезное. Но преднамеренное, хладнокровное экспериментирование никогда раньше не практиковалось управляющими.

Сегодня благодаря моделированию на компьютерах любои? тип ситуации может быть промоделирован участниками процесса. Нет никаких основании? утверждать, что результаты экспериментирования могут совершенно точно предсказать результат. Однако эксперимент позволяет исследовать реакции системы на различные альтернативные деи?ствия с тем, чтобы увидеть, какие области проблемы чувствительнее других при различных деи?ствиях, предлагаемых управляющими. Это делается с целью проверки того, какои? курс деи?ствии? в ряду близких событии? окажется уязвимее другого.



Заключение

Совершенно очевидно, что только лишь опыт и интуиция руководителеи? не могут обеспечить принятие правильных решении? при изменении условии? функционирования предприятия. Наиболее важным помощником руководителя становятся компьютерные информационные системы поддержки управленческих решении?, которые позволяют смоделировать ситуацию и выбрать наилучшии? план деи?ствии?. Использование методов математического моделирования и принятие на их основе обоснованных решении? по управлению деятельностью предприятия является конкурентным преимуществом предприятия по отношению к предприятиям, деи?ствующим в тех же сегментах рынка и не использующим современные экономико-математические методы в управлении.



Список использованной литературы

1. Р. Акофф. Планирование будущего корпорации / Под редакцией В.И.Данилова-Данильяна. Москва, «Прогресс», 1985.- 326с.

2. Ефимов В.М. Имитационная игра для системного анализа управления экономикой. - М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат., 1988.- 256 с.

3. Иозайтис В.С., Львов Ю.А. Экономико-математическое моделирование производственных систем. М., Высшая школа, 1991.- 192 c.

4. Имитационные системы принятия экономических решений/

К.А.Багриновский, Т. И. Конник, М.Р. Левинсон и др.- М.: Наука, 1989.-165 с.

5. Информационные технологии управления: Учеб. пособие для вузов/Под ред. проф.Г.А.Титоренко. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 439 с.

6. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. - М., «Мир», 1975,- 500 с.

7. Комаров В.Ф. Управленческие имитационные игры. - Новосибирск: Наука. Сиб. Отд-ние, 1989. - 272 с.

8. Лопатников Л.И. Краткий экономико-математический словарь. М.: «Наука», - 1979 , 360с.

9. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем. - Искусство и наука. - М.: Мир, 1978.-417с.

10. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учеб. пособие для вузов/ В.В.Федосеев, А.Н.Гармаш, Д.М.Дайитбегов и др.; Под ред. В.В,Федосеева. - М. - ЮНИТИ, 2000.- 391 с.

11. Технология дистанционного обучения в системе заочного экономического образования. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.- 303с.

Размещено на Allbest.ru