Использование имитационного моделирования математической модели на ЭВМ для принятия решения
Контрольная работа, 30 Ноября 2014, автор: пользователь скрыл имя
Описание работы
Одна из важных особенностей АСУ - принципиальная невозможность проведения реальных экспериментов до завершения проекта. Возможным выходом является использование имитационных моделей. Однако их разработка и использование чрезвычайно сложны, возникают затруднения в достаточно точном определении степени адекватности моделируемому процессу. Поэтому важно принять решение - какую создать модель.
Содержание работы
Введение
1. Понятие имитационного моделирования
2.Имитационные модели производственных процессов
3.Имитационные модели предприятий и производственных объединений
Заключение
Список литературы
Файлы: 1 файл
Metod_prin_upravl_reshen_doc.docx
— 337.30 Кб (Скачать файл)Разработка имитационной
модели и проведение моделирующих экспериментов
в общем случае могут быть представлены
в виде нескольких основных этапов, приведенных
на рис.1.
Рис. 1
Компонента модели,
отображающая определенный элемент моделируемой
системы, описывает набором характеристик
количественного или логического типа.
В зависимости от длительности существования
различают компоненты условно-постоянные
и временные. Условно-постоянные компоненты существуют
в течение всего времени эксперимента
с моделью, а временные – генерируются и уничтожаются
в ходе эксперимента. Компоненты имитационной
модели делят на классы, внутри которых
они имеют одинаковый набор характеристик,
но отличаются их значениями.
Состояние компоненты
определяется значениями ее характеристик
в данный момент модельного времени, а
совокупность значений характеристик
всех компонент определяет состояние
модели в целом.
Состояние компоненты определяется значениями ее характеристик в данный момент модельного времени, а совокупность значений характеристик всех компонент определяет состояние модели в целом.
Изменение значений характеристик, являющееся результатом отображения в модели взаимодействия между элементами моделируемой системы, приводит к изменению состояния модели. Характеристика, значение которой в ходе моделирующего эксперимента изменяется, является переменной, в противном случае это параметр. Значения дискретных переменных не изменяются в течение интервала времени между двумя последовательными особыми состояниями и меняются скачком при переходе от одного состояния к другому.
Моделирующий алгоритм представляет собой
описание функциональных взаимодействий
между компонентами модели. Для его составления
процесс функционирования моделируемой
системы разбивается на ряд последовательных
событий, каждое из которых отражает изменение
состояния системы в результате взаимодействия
ее элементов или воздействия на системы
внешней среды в виде входных сигналов.
Особые состояния возникают в определенные
моменты времени, которые планируются
заранее, либо определяются в ходе эксперимента
с моделью. Наступление событий в модели
планируется путем составления расписания
событий по временам их свершения либо
проводится анализ, выявляющий достижение
переменными характеристиками установленных
значений.
Для этой цели наиболее
удобно использовать СИВС, описанные в
гл. 2. Представленные на них материальные
и информационные потоки легко анализировать
для выявления особых состояний. Такими
состояниями являются отражаемые на СИВС
моменты окончания обработки изделия
на каждом рабочем месте или его транспортировки;
приема и выдачи на постоянное или временное
хранение; сборки деталей в узлы, узлов
в изделие и т.п. Для дискретного производства
изменение характеристик между особыми
состояниями можно также считать дискретным,
имея в виду переход условным скачком
от исходного материала к заготовке, от
заготовки к полуфабрикату, от полуфабриката
к детали и т.д.
Таким образом, каждая
производственная операция рассматривается
как оператор, изменяющий значение характеристик
изделия. Для простых моделей последовательность
состояний можно принимать детерминированной.
Лучше отражают действительность случайные
последовательности, которые можно формализовать
в виде случайных приращений времени,
имеющих заданное распределение, либо
случайного потока однородных событий,
аналогично потокам заявок в теории массового,
обслуживания. Аналогичным образом можно
проанализировать и выявить с помощью
СИВС особые состояния при движении и
обработке информации.
На рис. 2 представлена
структура обобщенной имитационной модели.
При моделировании
непрерывных производственных процессов
по принципу ∆t датчик временных интервалов
выдает тактовые импульсы для работы моделирующего
алгоритма. Блоки случайных и управляющих
воздействий, а также начальных условий
служат для ручного ввода условий проведения
очередного модельного эксперимента.
Рис. 2
Комплекс имитационных
функциональных программ по каждому моделируемому
объекту определяет условное распределение
вероятностей состояний объекта к окончанию
каждого момента ДЛ При случайном выборе
одного из возможных состояний это осуществляется
функциональной подпрограммой; при выборе
экспериментатором – программой, заложенной
в блоке управляющих воздействий, или,
при желании осуществлять этот выбор вручную
на каждом такте, вводом новых начальных
условий исходя из текущего состояния,
определяемого с помощью блока индикации.
Функциональная программа
определяет параметры технологической
установки на каждом такте в зависимости
от заданных начальных условий – характеристик
сырья, заданного режима, свойств и условий
работы установки. Из модели технологической
части программным путем могут быть добавлены
соотношения весового и объемного баланса.
Координацию и взаимодействие
всех блоков и программ осуществляет программа-диспетчер.
При моделировании
дискретных процессов, при котором обычно
используют принцип особых состояний,
структура имитационной модели изменяется
незначительно. Вместо датчика временных
интервалов вводится блок, определяющий
наличие особого состояния и выдающий
команду на переход к следующему. Функциональная
программа имитирует на каждом переходе
одну операцию на каждом рабочем месте.
Характеристики таких операций могут
быть детерминированными во времени, например
при работе станка-автомата, либо случайными
с заданными распределениями. Кроме времени
могут имитироваться и другие характеристики
– наличие или отсутствие брака, отнесение
к некоторому сорту или классу и т.п. Аналогично
имитируются сборочные операции, с той
разницей, что на каждой операции изменяются
не характеристики обрабатываемого материала,
а вместо одних наименований – детали,
узлы – появляются другие – узлы, изделия –с новыми характеристиками.
Однако принципиально операции сборки
имитируются аналогично операциям обработки
– определяются случайные или детерминированные
затраты времени на операцию, значения
физических и производственных характеристик.
3. Имитационные
модели предприятий и производственных
объединений
Для имитации сложных производственных систем требуется создание логико-математической модели исследуемой системы, позволяющей проведение с нею экспериментов на ЭВМ. Модель реализуют в виде комплекса программ, написанных на одном из универсальных языков программирования высокого уровня либо на специальном языке моделирования. С развитием имитационного моделирования появились системы и языки, сочетающие возможности имитации как непрерывных, так и дискретных систем, что позволяет моделировать сложные системы типа предприятий и производственных объединений.
При построении модели прежде
всего следует определить ее назначение.
В модели должны быть отражены все существенные
с точки зрения цели ее построения функции
моделируемого объекта и в то же время
в ней не должно быть ничего лишнего, иначе
она будет слишком громоздкой и мало эффективной.
Основным назначением моделей
предприятий и объединений является их
исследование с целью совершенствования
системы управления либо обучения и повышения
квалификации управленческого персонала.
При этом моделируется не само производство,
а отображение производственного процесса
в системе управления.
Для построения модели используется укрупненная СИВС. Методом единичной нити выявляют те функции и задачи, в результате которых может быть получен искомый результат в соответствии с назначением модели. На основании логико-функционального анализа строят структурную схему модели. Построение структурной схемы позволяет выделить ряд самостоятельных моделей, входящих в виде составных частей в модель предприятия. На рис. 3 приведен пример построения структурной схемы моделирования финансово-экономических показателей предприятия. Модель учитывает как внешние факторы – спрос на продукцию, план поставок, так и внутренние – затраты на производство, существующие и планируемые производственные возможности.
Рис. 3
Некоторые из моделей являются
детерминированными – расчет планируемого
полного дохода по номенклатуре и количествам
в соответствии с планом производства
при известных ценах и стоимости упаковки.
Модель плана производства является оптимизационной,
настраиваемой на один из возможных критериев
– максимизацию дохода или использования
производственных мощностей; наиболее
полное удовлетворение спроса; минимизацию
потерь поставляемых материалов и комплектующих
изделий и пр. В свою очередь модели спроса
на продукцию, планируемых производственных
мощностей и плана поставок являются вероятностными
с различными законами распределения.
Взаимосвязь между моделями,
координация их работы и связь с пользователями
осуществляется с помощью специальной
программы, которая на рис. 3 не показана.
Эффективная работа пользователей с моделью
достигается в режиме диалога.
Построение структурной схемы модели не формализовано и во многом зависит от опыта и интуиции ее разработчика. Здесь важно соблюдать общее правило – лучше на первых этапах составления схемы включить в нее большее число элементов с последующим их постепенным сокращением, чем начать с некоторых, кажущихся основными, блоков, намереваясь в последующем их дополнять и детализировать.
После построения схемы, обсуждения ее с заказчиком и корректировки переходят к построению отдельных моделей. Необходимая для этого информация содержится в системных спецификациях – перечень и характеристики задач, необходимые для их решения исходные данные и выходные результаты и т д. Если системные спецификации не составлялись, эти сведения берут из материалов обследования, а иногда прибегают к дополнительным обследованиям.
Важнейшими условиями эффективного использования моделей являются проверка их адекватности и достоверность исходных данных. Если проверка адекватности осуществляется известными методами, то достоверность имеет некоторые особенности. Они заключаются в том, что во многих случаях исследование модели и работу с нею лучше проводить не с реальными данными, а со специально подготовленным их набором. При подготовке набора данных руководствуются целью использования модели, выделяя ту ситуацию, которую хотят промоделировать и исследовать.
Заключение
Важным моментом является
возрастающая активность пользователя,
его умение самостоятельно обращаться
к системе за получением нужной информации
в удобном для него виде, формулировать
и решать относительно простые задачи.
Это также должно учитываться при проектировании
АСУ.
Второе направление
заключается в разработке систем, обеспечивающих
сервис активному пользователю. В это
достаточно широкое понятие входят средства
создания независимых от пользователя,
но предоставляющих ему возможности активного
использования информационных систем;
специализированные проблемно-ориентированные
комплексы программ самообучения пользователя
и помощи ему при самостоятельной постановке
своих задач и их программировании; предназначенные
для определенных групп пользователей
интерфейсы человек – ЭВМ, включая графические
образы, речь и т д.
В перспективе – это
мощная инструментальная система, обеспечивающая
режим "автопроектирования" проблемно-ориентированных
АСУ (информационного, контрольного, контрольно-аналитического
и других ориентации). Созданная на основе
единых средств представления знаний
о предметной области и проблемной среде,
единых средств описания и манипулирования
данными, обладая возможностью формировать
и актуализировать банк методов решения
типовых задач, такая инструментальная
система позволит непрограммирующему
профессионалу самому "проектировать
АСУ", настраивая последнюю на свои
информационные потребности.
Список литратуры:
1.Операционная система СМ ЭВМ РАФОС: Справочник / Под ред. Семика В.П. – М.: Финансы и статистика, 1984.
2.Система математического обеспечения ЕС ЭВМ / В.Г. Лесюк, А.С. Марков, Г.В. Пеледов, Л.Д. Райков. - М.: Статистика, 1974.
3.http://simulation.su/uploads/files/default/2003-uch-posob-aristov-1.pdf