Языки имитационного моделирования
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
филиал федерального государственного бюджетного
образовательного учреждения высшего образования
«Мурманский арктический государственный университет»
в г.Апатиты
(филиал МАГУ в г.Апатиты)
Кафедра физики, биологии и инженерных технологий
ДОКЛАД
по дисциплине «Основы научно-исследовательской работы»
на тему: «Имитационное моделирование»
Выполнил:
Студент 2 курса
Федоренко А.В.
Направление подготовки:
13.03.02 –
Электроэнергетика и электротехника
Направленность (профиль):
Электропривод и автоматика
Заочная форма обучения
Проверил:
кандидат технических наук
Вицентий А.В.
Апатиты, 2020
СОДЕРЖАНИЕ
Введение………………………………………………..……………………….....3
1. Виды имитационного моделирования…………………………………..…….4
2. Краткая история имитационного моделирования……………..……………..6
3.Языки имитационного моделирования…………………………………...........8
4. Применение имитационного моделирования………………………………..10
Заключение………………………………………………………………………..12
Список использованной литературы…………………………………………....13
Введение
Методы, практикуемые современными аналитиками, несравнимы с методами прогнозирования, используемыми в давние времени. Сегодня аналитик использует современную «магию», основанную на математических принципах, информатике и статистике. Имитационное моделирование можно в широком смысле определить следующим образом: «Использование компьютера для имитации поведения объектов в реальном мире, согласно предположениям, принятым в форме математических, логических или статистических отношений, которые разрабатываются и формируются в виде модели».
|
|
|
Использование Имитационного моделирования для анализа социально-экономических систем имеет много преимуществ по сравнению с другими методами принятия решений.
Среди этих преимуществ:
1. С имитационной моделью можно экспериментировать,
не опасаясь сбоев в деятельности реально существующих систем.
2. Концепция или идея изменений могут быть протестированы до этапа реального внедрения.
3. Обнаружение непредвиденных проблем или ошибок.
4. Рост знаний о системе - одно из основных преимуществ
процесса имитационного моделирования.
5. Скорость анализа.
6. Определение параметров системы.
7. Рост креативности. Наличие имитационной модели может повысить уровень креативности при проектировании системы.
Все эти преимущества имитационного моделирования имеют в основе общую идею: снижение риска. Моделирование – это один из основных методов снижения риска. В результате применения имитационного моделирования неопределенность относительно ожидаемых результатов работы новой системы или влияния вносимых изменений в существующую систему значительно снижается.
|
|
|
Общие ограничения имитационного моделирования
Моделирование – не идеальное лекарство, которое работает в каждом случае, помогая устранить любой риск от принятия решений в условиях неопределенности.
Можно отметить следующие слабые стороны, имитационного моделирования:
1. Относительно большие финансовые затраты.
2. Большие временные затраты.
3. Часто дает только приблизительные ответы.
4. Не всегда можно проверить модель на адекватность.
Виды имитационного моделирования
Обычно для изучения инженерной и бизнес-среды используются несколько видов имитационного моделирования (ИМ). К ним относятся: непрерывное ИМ, метод Монте-Карло, дискретно-событийное ИМ и агентное моделирование.
Непрерывное имитационное моделирование
Непрерывное имитационное моделирование связано с использованием набора уравнений, представляющих реальную систему непрерывно с течением времени. Эта система может состоять из алгебраических уравнений, теоретико-игровых моделей, статистических или дифференциальных уравнений, настроенных таким образом, чтобы непрерывно меняться. Примером непрерывного моделирования является модель системы газопровода.
|
|
|
Непрерывное моделирование обычно разрабатывается с использованием специального математического программного обеспечения, такого как MATLAB или Mathematica, специализированного программного обеспечения для моделирования, такого как Simulink, или разрабатывается с использованием традиционных языков программирования, таких как Visual Basic или C++.
Имитационное моделирование методом Монте-Карло
Название города Монте-Карло вызывает мысли об азартных играх, шансах на выигрыш. Джон фон Нейман использовал кодовое название «Монте-Карло» для своих экспериментов, основанных на использовании случайных чисел и проведенных в г. Лос-Аламос (США) во время первых исследований по созданию атомной бомбы. Название стало популярным и теперь используется для представления имитаций, которые являются схемой, использующей случайные числа, которая используется для решений определенных решений определенных стохастических или детерминированных проблем, когда течение времени не играет никакой роли.
|
|
|
Последняя часть этого определения (течение времени не играет никакой роли) отличает метод Монте-Карло от дискретного моделирования событий. Метод Монте-Карло обычно удаляет время из модели, в то время как моделирование дискретных событий основано на учете фактора времени.
Дискретно-событийное имитационное моделирование
Моделирование дискретных событий характеризуется наличием в модели блоков времени, в течение которых ничего не происходит, а затем каждый блок времени заканчивается событием, которое изменяет состояние системы. Примером, иллюстрирующим дискретное моделирование, является простая очередь у банкомата, состоящая из клиентов банка. Клиенты прибывают, ждут обслуживания, если банкомат занят, получают обслуживание и затем уходят.
Агентное моделирование
Агентно-ориентированное моделирование рассматривает одновременное взаимодействие нескольких агентов для имитации, воссоздания, изучения и прогнозирования сложных явлений. Концепция агентно-ориентированного моделирования заключается в том, что общее поведение системы возникает при взаимодействии отдельных агентов на микроуровне, индивидуальные агенты моделируются в соответствии со своими индивидуальными характеристиками и обычно считаются рациональными, действующими в своих собственных интересах, которые могут быть экономическими или социальными. Модель использует локальную эвристику и простые правила принятия решений, которые вместе создают общую большую среду.
Большинство агентных моделей имеют следующие элементы:
1) множественные агенты, смоделированные и масштабированные с различными уровнями детализации;
2) эвристика и правила принятия решений;
3) адаптивное поведение или обучение;
4) правила взаимодействия или топология;
5) среда для взаимодействия.
2.Краткая история имитационного моделирования
В целом, моделирование эволюционировало в силу естественного стремления человека к устранению риска из процесса принятия решений. В древние времена правители часто полагались на пророков, чтобы предсказать исход военных действий. В наше время одно и то же желание проявляется в сложных военных моделях, используемых для тщательного изучения и статистического прогнозирования результатов конкретных действий и маневров. Методология изменилась, но общие цели остаются прежними: сокращение рисков и принятие более эффективных решений.
Ранние попытки применения моделирования можно обнаружить еще до начала Второй мировой войны, когда Джон фон Нейман и Станислав Улам разработали метод моделирования Монте-Карло, чтобы помочь в создании атомного оружия. Современная эра имитационного моделирования началась в 1950-х годах, когда новые концепции и методы для создания имитационных моделей были реализованы с помощью программ на доступных компьютерных языках, таких как машинный код, язык ассемблера или FORTRAN. Компьютерная техника в то время была дорогой, медленной и не всегда надежной. Имеющиеся языки программирования в полной мере не подходили для создания имитационных моделей.
В начале 1960-х годов Джеффри Гордон из IBM представил компьютерный язык под названием GPSS (General Purpose Simulation System). Этот новый язык впервые был использован в компании IВМ для анализа сложных систем, но быстро получил широкое признание среди различных организаций, в том числе военных. В 1962 году Герберт Карр разработал язык моделирования SIMSCRIPT. Это программное обеспечение было создано в качестве инструмента моделирования запасов для военно-воздушных сил США. Примерно в это же время норвежские ученые Даль и Ньюгард разработали язык SIMULA, который, помимо того что был языком имитационного моделирования, был первым объектно-ориентированным языком программирования.
В марте 1964 года в Стэнфордском университете состоялся семинар по языкам имитационного моделирования, который стал первым официальным местом для разработчиков и пользователей имитационного моделирования для обмена идеями. Необходимость проведения ежегодной конференции была очевидной, и в 1967 году состоялась первая Зимняя конференция по имитационному моделированию. К 1968 году «Общество имитационного моделирования» стало официальным спонсором регулярных конференций и получило широкую известность как ведущая организация для практиков имитационного моделирования.
В начале 1980-х годов появление персонального компьютера привело к дальнейшим изменениям в сфере имитационного моделирования. Два новых языка имитационного моделирования были разработаны в это время: язык SLAM, разработанный в корпорации Pritsker в 1980 году, и язык SIMAN, разработанный компанией Systems Modeling Corporation в 1983 году. В 1980-е годы также появились многочисленные инструменты для имитационного моделирования. В то же время производители программного обеспечения продолжили расширять свои линейки продуктов с помощью пакетов анимации, инструментальных средств разработки моделирования и усовершенствования существующих языков.
К 1990-м годам рынок имитационного моделирования стал более коммерческим и сегментированным. Программное обеспечение (ПО) для имитационного моделирования было разбито на восемь основных категорий с многочисленными предложениями в каждой области.
В течение 1990-х годов производители пакетов имитационного моделирования фокусировались на предоставлении инструментов конечным пользователям. Программное обеспечение, такое как AutoMod и Мicro Saint, приобрело популярность благодаря функциям автоматического сбора входных данных, бесплатному развертыванию программ и графическому интерфейсу.
Кроме того, появилось сетевое моделирование. Такой подход к разработке средств моделирования реализуется через сеть Интернет, в частности, с помощью веб-браузера. Интернет все больше становится средой для разработки приложений в сфере имитационного моделирования. Еще одна развивающаяся область моделирования, агентное моделирование, начала набирать популярность в 1990-х годах и нашла применение в различных сферах бизнеса, социальной и технической областях. Агентные модели были разработаны для решения проблем: формирования цепочки поставок, оценки поведения потребителей, социального взаимодействия, управления трудовыми ресурсами, анализа фондового рынка, структуры транспортных потоков и т.д. Модели, основанные на агентах, позволяли проверить, как изменения в локальном поведении влияют на поведение, возникающее в больших масштабах,
По мере развития имитационного моделирования в 2000-х годах данная сфера продолжала расти как по объему продаж, так и по количеству и ассортименту программных продуктов. Сегодня сотни программных продуктов для имитационного моделирования доступны для решения задач в самых разных областях бизнеса, экономики и управления.
Языки имитационного моделирования
Языки имитационного моделирования предназначены для разработки соответствующего программного обеспечения, которое может быть использовано для создания множества приложений имитационного моделирования. В некотором смысле эти языки сопоставимы с FORTRAN, С++, Visual Basic или Java, но они также включают определенные функции, облегчающие процесс имитационного моделирования, Некоторые примеры современных языков моделирования: GPSS / H, GPSS / PC, SLX, SIMSCRIPT III. Языки моделирования существуют для дискретной, непрерывной и агентной парадигм имитационного моделирования.
Функции языка ИМ
Специализированные функции обычно отличают языки моделирования от общих языков программирования. Эти функции призваны освободить аналитика от повторного создания программных инструментов и процедур, используемых практически во всех приложениях моделирования. Мало того, что разработка этих функций была бы трудоемкой и трудной, но без них согласованность модели могла бы варьироваться, и потребовались бы дополнительные отладка, валидация и верификация.
Большинство языков моделирования предоставляют следующие функции:
1) симулятор часов или механизм для продвижения моделируемого времени;
2) методы планирования событий;
3) инструменты сбора и анализа статистики использования различных ресурсов и объектов;
4) методы представления ограниченных ресурсов;
5) инструменты для представления результатов;
6) средства отладки и обнаружения ошибок;
7) генераторы случайных чисел и связанные с ними наборы инструментов;
8) общие рамки для создания модели.
Сравнение языков ИМ с традиционными языками программирования
Хотя уже многие имитационные модели разработаны с использованием специальных языков моделирования, некоторые аналитики по-прежнему предпочитают полагаться на традиционные языки программирования для разработки подобных моделей. В других случаях разрабатывают специальные расширения для добавления возможностей традиционному языку программирования. Например, Repast Simphony является бесплатным и открытым источником, агентно-ориентированным инструментарием моделирования, который добавляет функции к языку чата, чтобы упростить создание и использование имитационной модели.
Мотивы использования языка программирования общего назначения следующие:
-знания и навыки программиста: разработчики уже знают язык программирования общего назначения. У них может не быть времени или желания изучать специальный язык имитационного моделирования;
-гибкость: языки программирования по своей сути являются более гибкими, предоставляя аналитику свободу создавать модель с использованием предпочтительной методологии;
-стоимость: программное обеспечение, разработанное с помощью языка программирования общего назначения, как правило, более доступно и гораздо дешевле, чем специальное программное обеспечение для имитационного моделирования. Сейчас это уже не всегда верно, так как несколько ведущих языков имитационного моделирования могут быть загружены бесплатно;
-совместимость с «железом»: программное обеспечение общего назначения может быть доступно на любой аппаратной платформе, в то время как для некоторых языков имитационного моделирования могут потребоваться специальные компьютеры и конфигурации памяти;
-недостаток знаний аналитиков. Аналитик может не знать и не понимать язык имитационного моделирования, и может не иметь знаний о его преимуществах;
-обучение. Курсы по использованию традиционных языков программирования, как правило, более доступны, чем обучение специальным языкам имитационного моделирования.
Хотя традиционные языки программирования обладают некоторыми преимуществами, даже в типичном приложении для имитационного моделирования программист или аналитик обнаружит, что начальные инвестиции в язык имитационного моделирования более чем окупаются. Язык имитационного моделирования обеспечивает экономию в кодировании, отладке, анализе результатов и внесении изменений в модель и компьютерную программу.
Дата добавления: 2021-01-21; просмотров: 343; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!