Понятие, цели и задачи имитационного моделирования.

Каждая модель или представление объекта средствами, отличными от его реального содержания есть форма имитации. Имитационное моделирование является весьма широким и недостаточно четко определенным понятием, имеющим очень большое значение для лиц, ответственных за создание и функционирование практически любых систем. Однако, идея имитационного моделирования проста и интуитивно привлекательна. Она дает возможность экспериментировать с системами (существующими или предлагаемыми) в тех случаях, когда делать это на реальном объекте практически невозможно или нецелесообразно. Современный руководитель, если он хочет добиться максимальной эффективности своего предприятия, должен периодически обращаться к методам имитационного моделирования, потому что оно является одним из эффективнейших методом исследования систем и количественной оценки характеристик их функционирования.

При имитационном моделировании динамические процессы объекта подменяются процессами, имитируемыми в абстрактной модели, но с соблюдением основных правил (режимов, алгоритмов) функционирования оригинала. В процессе имитации фиксируются определенные события и состояния или измеряются выходные воздействия, по которым вычисляются характеристики качества функционирования системы.

Имитационное моделирование позволяет рассматривать процессы, происходящие в системе, практически на любом уровне детализации. В имитационной модели можно реализовать практически любой алгоритм управленческой деятельности или поведения системы. Кроме того, модели, которые допускают исследование аналитическими методами, также могут анализироваться имитационными методами. Все это служит причиной того, что имитационные методы моделирования в настоящее время становятся основными методами исследования сложных систем.

Все имитационные модели представляют собой модели типа так называемого "черного ящика". Это означает, что они обеспечивают выдачу выходных параметров системы, если на ее взаимодействующие подсистемы поступают входные воздействия. Поэтому для получения необходимой информации или результатов следует осуществить "прогон" (реализацию, "репетицию") моделей, а не "решать" их. Имитационные модели не способны формировать свое собственное решение в том виде, в каком это имеет место в аналитических моделях, а могут лишь служить средством для анализа поведения системы в условиях, которые определяются экспериментатором. Это является главным достоинством имитационного моделирования вследствие того, что целесообразность применения имитационного моделирования становится очевидной при наличии любого из следующих условий:

· не существует законченной математической постановки задачи, либо еще не разработаны аналитические методы решения сформулированной математической модели;

· аналитические методы имеются, но математические процедуры столь сложны и трудоемки, что имитационное моделирование дает более простой способ решения задачи;

· кроме оценки определенных параметров, желательно осуществить на имитационной модели наблюдение за ходом процесса в течение некоторого времени;

· имитационное моделирование может оказаться единственной возможностью вследствие трудностей постановки экспериментов и наблюдения явлений в реальных условиях;

· для долговременного действия систем или процессов может понадобиться сжатие временной шкалы. Имитационное моделирование дает возможность полностью контролировать время изучения системы, поскольку явление может быть замедлено или ускорено по желанию исследователя.

Суть имитационного моделирования заключается в следующем:

· воспроизведение с необходимой достоверностью поведения отдельных элементов системы в процессе реализации ею функции системы;

· накопление статистических данных о поведении элементов;

· статистическая обработка этих данных для получения статистических оценок количественных характеристик законов распределения оцениваемых показателей эффективности.

Как правило, моделируемый объект - сложная система со стохастическим поведением. Возможны различные аспекты анализа поведения объекта:

· при анализе производительности объекта случайным является поток запросов на обслуживание, случайна также трудоемкость реализации запроса, определяемая числом операций, которые необходимы для его выполнения;

· при анализе надежности объекта случайны процессы отказов элементов (процесс деградации ), случайны также интервалы времени, необходимого для ремонта отказавших элементов (процессы восстановления).

Главной функцией имитационной модели является воспроизведение с заданной степенью точности прогнозируемых параметров её функционирования, представляющих исследовательский интерес.

Функционирование объекта характеризуется значительным числом параметров. Особое место среди них занимает временной фактор. В большинстве моделей имеется возможность масштабирования или введения машинного времени, т.е. интервала, в котором остальные параметры системы сохраняют свои значения или заменяются некоторыми обобщенными величинами. Таким образом, за счет этих двух процессов - укрупнения единицы временного интервала и расчета событий этого интервала за зависящий от мощности ПЭВМ временной промежуток и создается возможность прогноза и расчета вариантов управленческих действий.

Применение имитационного моделирования в экономике.

К имитационному моделированию прибегают, когда:

· дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;

· невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;

· необходимо сымитировать поведение системы во времени.

Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.

Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний^[

Основные понятия и положения теории искусственного интеллекта при принятии управленческих решений.

Под интеллектом будем понимать способность мозга решать задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам для выполнения функии деятельности.

Интеллект –intelligence - (лат. Intellektus – познание, понимание, рассудок) –способность мышления, рационального познания, ум. Иначе – мыслительная способность, умственное начало у человека.

Рациональное познание – отражение объективной действительности в представлениях, суждениях, понятиях.

Мыслительная способность – способность, связанная с поиском решений, действий или закономерностей в нестандартных условиях, если методы, алгоритмы решения или действия априори не известны. В нашем курсе под интеллектом будем понимать способность мозга решать задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам для выполнения функций деятельности.

ИИ (artificial intelligence - AI) – научное направление, которое занимается проблемами имитации человеческого интеллекта в рамках которого строятся теории и модели, призванные объяснить и использовать в технических системах принципы и механизмы интеллектуальной деятельности человека. ИИ – это одно из направлений информатики, целью которого является разработка программно-аппаратных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои, традиционно считающиеся интеллектуальными задачи, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка. Иначе и короче – ИИ это техническая (информационная и программно-аппаратная) реализация некоторых интеллектуальных способностей человека.

ИИ – область компьютерных наук, занимающаяся исследованием и автоматизацией разумного поведения.

Под ИС понимают адаптивную систему, позволяющую строить программы целесообразной деятельности по решению поставленных перед ними задач на основании конкретной ситуации, складывающейся на данный момент времени в окружающей среде.

Базы знаний.

База знаний– это формализованная система сведений о некоторой предметной области, содержащая данные о свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений и правила использования в задаваемых ситуациях этих данных для принятия новых решений. Другими словами, база знаний – это корпус информации, которую пользователь или программа использует для выполнения определенных действий.

В отличие от базы данных в базах знаний располагаются познаваемые сведения, содержащиеся в документах, книгах, статьях, отчетах. В базе знаний, в соответствии с принятой в ней методологией классификации, располагаются объекты познания, образующие совокупность знаний. В любом объекте представляется набор элементов знаний. Элементы знаний, благодаря концептуальным связям, предоставляемым гиперсредой¹ , объединяются, образуя базу знаний. Такие связи бывают 4-х видов:

- общность – связь 2-х элементов по содержанию их характеристик;

- партитивность – подразумевает соотношение целого и его частей;

- противопоставление – встречается в элементах, которые имеют положительные и отрицательные характеристики;

- функциональная взаимосвязь – взаимная зависимость элементов.

Базы данных и базы знаний являются ядром автоматизированного банка данных. Автоматизированныйбанк данных –база данных, объединенная с системой управления базой данных.

Банк данных предназначен для хранения больших массивов информации, быстрого поиска нужных сведений и документов. Банк данных ограничен в своих возможностях, поэтому он собирает информацию в определенных областях науки, технологии, продукции. Персонал, работающий в банке данных, делится на три группы: сотрудники банка, администратор банка и пользователи. Задача сотрудников – сбор и запись в базу всей первичной информации, определяемой тематикой этой базы. Сотрудники должны также удалять устаревшую информацию

Для поиска информации в базах данных и базах знаний используется информационно-поисковая система. Информационно-поисковая система опирается на базу данных (знаний), в которой осуществляется поиск нужных документов по заявкам пользователей.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском по сайту: