Моделирование систем массового обслуживания и применение теории массового обслуживания в исследовании рынка

Шаг 2. Разработка проекта эксперимента. Операционист сможет уменьшить вероятность  той или иной ошибки и, таким образом, потери времени, если он подробно разработает сопровождающие эксперимент процедуры до того, как модель будет «приведена в действие». Это означает, что операционисту необходимо тщательно продумать, какие функциональные характеристики имитируемой системы планируется измерять. Кроме того, следует определить, с помощью какого метода математической статистики будут учитываться флуктуации экспериментальных данных, полученных в результате этих измерений [7].

Шаг 3. Разработка программного обеспечения. Весь имитационный эксперимент проводится на быстродействующей ЭВМ. Другими словами, все стадии эволюционного развития модели, так же как и генерирование случайных событий, протекают в ЭВМ. Если имитируемая система обладает очень простой структурой, то может оказаться, что при разработке соответствующего «вычислительного варианта» модели удобнее всего использовать один из стандартных языков программирования типа Фортран, PL/I или Алгол. Однако представляется более вероятным, что предпочтение будет отдано одному из языков моделирования, такому, как Симскрипт или GPSS, трансляторы с которых имеются для многих больших ЭВМ. В процессе практического применения метода имитационного моделирования операционист убедится, что перечисленные выше этапы не являются полностью независимыми и не выполняются в строго установленной последовательности. Так, например, если специалист по исследованию операций уже владеет языком моделирования, скажем GPSS, то он, возможно, захочет «сформулировать» имитационную модель сразу на этом языке [7].

2.3. Языки имитационного моделирования

Операционисту, не являющемуся  одновременно специалистом в области  программирования для ЭВМ, транслировать  выбранную им имитационную модель в  соответствующую машинную программу никогда не придется. Тем не менее знать содержание основных этапов отображения модели на машинные программы представляется совершенно необходимым.

Для проигрывания простых  типовых моделей можно использовать так называемые специальные стандартные программы, которые требуют от операциониста лишь задания определенного количества входной информации. Наиболее показательными примерами таких программ являются моделирующие программы управления запасами. Существует несколько специальных стандартных программ, проверяющих стратегию управления запасами с точки зрения их эффективности. Чтобы использовать такого рода программы, необходимо задать конкретные предписания (которые формулируются, например,

следующим образом: «при снижении уровня запасов до 4 единиц заказать 10 дополнительных единиц») или располагать формулой для определения этих предписаний при известном уровне спроса. При этом в качестве входной информации необходимо представить также либо ретроспективные данные относительно спроса, либо распределение вероятностей для уровней спроса. При наличии всей указанной выше информации машинная программа обеспечивает имитирование функциональной системы для любого заданного операционистом числа интервалов времени, а также вычисляет такие статистические характеристики системы, как средний уровень запасов, количество оформляемых заказов и т. д.

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 [6].

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 [6].

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 [6].

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) [7].

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 [3].

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 [3].

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.

Имитационная модель системы – это программа, в  которой определяются все наиболее существенные элементы и связи в  системе и задаются начальные  значения параметров, соответствующие  некоторому «нулевому» моменту времени, а все последующие изменения, происходящие в системе, вычисляются на ЭВМ автоматически при выполнении программы.

Для того чтобы построить  имитационную модель какой-либо системы, необходимо написать программу. Для  этого нужно задать начальные  значения параметров системы на момент начала моделирования («нулевой» момент времени), а также описать все наиболее существенные элементы системы и связи между ними. В соответствии с этой программой компьютер сам вычислит все изменения параметров системы и выдаст результат.

Такой метод моделирования  не требует составления уравнений  и, тем более, не требует их решения. При этом он позволяет отображать и исследовать поведение системы  с любой точностью. Причем все  это делается автоматически программой.

Выполнение имитационной модели называется имитационным экспериментом [7].

В ходе имитационного  эксперимента компьютер имитирует  функционирование системы и вычисляет  все необходимые характеристики свойств, проявляемых системой.

В отличие от натурного  эксперимента (другими словами – настоящего, реального) имитационный эксперимент позволяет экспериментировать с системами, которых еще или уже нет, позволяет предсказывать поведение существующих систем в будущем, изучать их поведение в чрезвычайных условиях. Он дешевле и быстрее натурных экспериментов.