Имитациялық модельдеудің мақсаттары

1.

1. Имитациялық модельдеудің мақсаттарын, міндеттерін, негізгі
функцияларын зерттеу негізінде логистикада имитациялық модельдеу
ұғымын тұжырымдаңыз
2. Имитациялық модельдеуді пайдаланылатын жерлерді анықтау үшін
логистикада имитациялық модельдердің зерттеу нысандарын
сипаттаңыз
3. Имитациялық модельдеу процесін ұйымдастыру үшін имитациялық
модельдеуді құру кезеңдерін зерттеңіз
4. Модельдеудің негізгі түрлерінің жалпы жіктелуін ұсыну үшін
модельдеудің әдіснамалық тәсілдерін түсіндіріңіз.
5. Экономикалық саладағы күрделі жүйелердің мысалдарын ұсыну үшін
күрделі жүйелердің негізгі қасиеттерін анықтаңыз
6. Модельдеу алгоритмдерін құру тәсілдерін анықтау үшін компьютерлік
модельдеу және имитациялық модельдеу әдісін түсіндіріңіз
7. Модельдеу кезеңдерін сипаттайтын күрделі жүйелер модельдерін
құрудың және зерттеудің процедуралық-технологиялық схемасына
салыстырмалы талдау жасаңыз
8. Үдерістер мен басқару жүйелерін модельдеу үшін модельдеудің негізгі
түрлерінің жалпы классификациясын сипаттаңыз
9. Мақсатты бағытттылыққ байланысты нақты мәселелерді шешудің
моделі қандай ерекшеліктерге ие болуы керек екенін анықтаңыз
10.Модельді ұсыну формасын анықтау үшін модельдеудің мақсатын және
модельге қойылатын талаптарды анықтаңыз
11.Имитациялық статистикалық модельдеуге негізделген математикалық
модельдердің даму кезеңдерін көрсетіңіз
12.Әзірленген нақты модельдеу алгоритмінің негізін құрайтын типтік
математикалық схемаларды талдаңыз.
13.Үздіксіз стохастикалық типтегі схема негізінде модельдеу
алгоритмдерін құру тәсілдерін анықтаңыз
14.Қызмет көрсету жүйелерін модельдеу үшін AnyLogic-те модельдеу
кезеңдерін жазыңыз
15.AnyLogic-те модельдеу кезеңдерін зерттеу үшін қызмет көрсету
жүйелерінің түрлерін бағалаңыз
16.Регенеративті талдау әдісіне негізделген AnyLogic-те модельдеудің екі
кезеңін таңдаңыз
17.Модельдеудің әдіснамалық тәсілдеріне негізделген дискретті
модельдеуді қолданыңыз
18.Модельдеу нәтижелерін талдаудың регенеративті әдісіне негізделген
модельдеу алгоритмінің жалпы құрылымын талқылаңыз
19.Компанияның «Өрмекші тәрізді» моделіне сүйене отырып,
компанияны модельдеудің төрт нұсқасын жасаңыз

2.

20.Имитациялық модельдеуіндегі әдіснамалық тәсілдерге негізделген
имитациялық моделін сынаудың кешенді тәсілін бағалаңыз
21.Имитациялық моделін тексеру үшін имитациялық модельдеуіндегі
әдіснамалық тәсілді бағалаңыз
22.Имитациялық модельдеудің әдіснамалық тәсілдеріне сүйене отырып,
модельдеу нәтижелерінің тұрақтылығын бағалаңыз
23.Модельдеу параметрлерін олардың өзгеруінің барлық диапазонында
дәйекті түрде өзгерте отырып, модельдеу статистикасына негізделген
имитациялық модельдің сезімталдығын талдаңыз
24.Модельдеу мақсаттарын, міндеттерін, негізгі функцияларын зерттеу
негізінде тактикалық жоспарлаудың негізгі міндеттерін жазыңыз
25.Өндірістік компания моделі негізде процестер мен басқару жүйелерін
модельдеуге баға беріңіз.
26.Қорларды басқару моделі негізде процестер мен басқару жүйелерін
модельдеуге баға беріңіз.
27.GPSS дискретті модельдеу тілінің транзакциялық-бағытталған тәсіліне
негізделген модельдеу жүйелерін құрылымдау және
формализациялауды талдаңыз (экс28)
28.GPSS модельдеу тілін құрылымдаудың негізгі тұжырымдамасына
негізделген дискретті имитациялық модельдерін құрудың әдіснамалық
тәсілдерін талқылаңыз (экс29)
29.Қызмет көрсету сапасының негізгі көрсеткіштеріне негізделген қызмет
көрсету жүйелерін бағалаңыз (экс30)
30.Модельдеудің әдіснамалық тәсілдері негізде басқару жүйелерін
модельдеуге баға беріңіз (экс27)
1.Имитациялық модельдеудің мақсаттарын, міндеттерін, негізгі
функцияларын зерттеу негізінде логистикада имитациялық модельдеу
ұғымын тұжырымдаңыз
2.Имитациялық модельдеуді пайдаланылатын жерлерді анықтау үшін
логистикада имитациялық модельдердің зерттеу нысандарын
сипаттаңыз
3.Имитациялық модельдеу процесін ұйымдастыру үшін имитациялық
модельдеуді құру кезеңдерін зерттеңіз
4.Модельдеудің негізгі түрлерінің жалпы жіктелуін ұсыну үшін
модельдеудің әдіснамалық тәсілдерін түсіндіріңіз.
5.Экономикалық саладағы күрделі жүйелердің мысалдарын ұсыну үшін
күрделі жүйелердің негізгі қасиеттерін анықтаңыз
6.Модельдеу алгоритмдерін құру тәсілдерін анықтау үшін компьютерлік
модельдеу және имитациялық модельдеу әдісін түсіндіріңіз

3.

7.Модельдеу кезеңдерін сипаттайтын күрделі жүйелер модельдерін
құрудың және зерттеудің процедуралық-технологиялық схемасына
салыстырмалы талдау жасаңыз
8.Үдерістер мен басқару жүйелерін модельдеу үшін модельдеудің негізгі
түрлерінің жалпы классификациясын сипаттаңыз
9.Мақсатты бағытттылыққ байланысты нақты мәселелерді шешудің
моделі қандай ерекшеліктерге ие болуы керек екенін анықтаңыз
10.Модельді ұсыну формасын анықтау үшін модельдеудің мақсатын
және модельге қойылатын талаптарды анықтаңыз
11. Имитациялық статистикалық модельдеуге негізделген
математикалық модельдердің даму кезеңдерін көрсетіңіз
Ұйымдардағы динамикалық модельдеу - бұл уақыттың өзгеру салдарын
түсінудің ұжымдық қабілеті. Бұл шеберлік стратегиялық шешімдерді
қабылдаудың негізінде жатыр. Тиімді визуалды модельдеу мен модельдеудің
болуы талдаушыға және шешім қабылдаушыға жасырын ақаулардан аулақ
болу үшін стратегияны қайталау арқылы өзінің динамикалық шешімін
арттыруға мүмкіндік береді.
Жүйелік модельдеу - бұл нақты жүйенің жұмысын, мысалы банктің
күнделікті жұмысы немесе акциялар портфолиосының белгілі бір уақыт
кезеңіндегі құны, немесе зауыттағы конвейердің жұмысы, немесе
компьютердегі аурухананың немесе күзет компаниясының персоналын
тағайындау. Сарапшылардың кеңейтілген математикалық модельдерін
құрудың орнына, қол жетімді модельдеу бағдарламалық жасақтамасы
менеджерлер болып табылатын, бірақ бағдарламашылар емес нақты емес
жүйенің жұмысын модельдеуге және талдауға мүмкіндік берді.
Имитация - бұл зерттелетін жүйе туралы ақпарат беретін компьютерлік
бағдарлама ұсынған модельді орындау. Модельді талдаудың имитациялық
тәсілі аналитикалық тәсілге қарсы, мұнда жүйені талдау әдісі тек теориялық
болып табылады. Бұл тәсіл сенімдірек болғандықтан, имитациялық тәсіл
икемділік пен ыңғайлылықты береді. Модельдің іс-әрекеттері белгілі бір
уақыт кезеңінде іске қосылатын және осылайша жүйенің жалпы күйіне әсер
ететін оқиғалардан тұрады. Оқиға іске қосылған уақыт нүктелері
рандомизацияланған, сондықтан жүйеден тыс кіру қажет емес. Оқиғалар
автономды түрде жүреді және олар дискретті, сондықтан екі оқиғаның
орындалуы арасында ештеңе болмайды. SIMSCRIPT модельдеу
бағдарламасын жазу процесіне негізделген әдісті ұсынады. Бұл тәсілдің
көмегімен бағдарламаның компоненттері бірнеше байланысты оқиғаларды
бір процеске біріктіретін субъектілерден тұрады. Модельдеу саласында
«есептеу эквиваленттілігі қағидасы» тұжырымдамасы шешім қабылдаушы

4.

үшін пайдалы әсер етеді. Имитациялық эксперимент жаңа жүйені ашуда
және болашақ жүйенің мінез-құлқын түсіндіруде «күте тұру» мазасыздығын
тездетеді және тиімді түрде ауыстырады. Жалпы модельдеу дегеніміз имитациямен шынымен жұмыс істей отырып, нақты нәрсемен
айналысатындай көріну. Операциялық зерттеулерде имитация - бұл
имитацияланған шындықтың компьютерлік моделі. Дербес компьютердегі
ұшу тренажеры - бұл ұшудың кейбір аспектілерінің компьютерлік моделі: ол
экранда басқару элементтерін және «ұшқыштың» (оны басқаратын жас)
«кабинадан» не көретіндігін көрсетеді (оның креслосы). ). Модельдеу
түрлері: Дискретті оқиға. Жоғарыда келтірілген жол тек көлденең және тік
сызықтардан тұрды, өйткені автомобильдердің келуі мен кетуі уақыттың
нақты нүктелерінде орын алды, мұны біз оқиға деп атаймыз. Екі дәйекті
оқиға арасында ештеңе болмайды - график көлденең. Оқиғалар саны
шектеулі болған кезде модельдеуді «дискретті оқиға» деп атаймыз. Кейбір
жүйелерде күй тек кейбір дискретті оқиғалар кезінде ғана емес, үнемі өзгеріп
отырады. Мысалы, резервуардағы судың кірісі мен шығысы үнемі өзгеріп
отыруы мүмкін. Мұндай жағдайларда «үздіксіз модельдеу» орынды болады,
дегенмен дискретті оқиғаларды модельдеу жуықтау қызметін атқара алады.
12. Әзірленген нақты модельдеу алгоритмінің негізін құрайтын типтік
математикалық схемаларды талдаңыз.
Модельдеудің келесі типтік математикалық схемалары қарастырылады:
1) үздіксіз детерминирленген D-схемалар. Бұл схемалар басқару
теориясындағы әртүрлі модельдерді сипаттау үшін қолданылады.
Математикалық модель-бұл қарапайым дифференциалдық теңдеу немесе
қарапайым дифференциалдық теңдеулер жүйесі, сондай-ақ әр түрлі бастапқы
және шекті жағдайлары бар жартылай туынды теңдеулер үшін Коши есебі.
Оңтайлы басқару модельдерінде және кейбір басқа оңтайландыру
модельдерінде шешімдер сызықтық, сызықты емес немесе дифференциалды
сипатқа ие функцияларды шектеу кезінде болады;
2) Дискретті-детерминистік F-схемалар (соңғы автоматтар). Осы
схемалардың көмегімен уақыт өте келе дискретті жұмыс сипатына ие
бақылау және басқару құрылғыларының модельдері сипатталады.
Математикалық модель машинаның бастапқы күйін және берілген немесе
алдыңғы сәттердегі кіріс параметрлері мен ішкі күйлердің мәндеріне
байланысты белгілі бір уақытта Шығыс параметрлерінің мәндерін
анықтайтын теңдеулерден тұрады. Теңдеулердің орнына кестелер немесе
графиктер қолданылуы мүмкін;
3) стохастикалық модельдер. Стохастикалық модельдерде X, Y, h
жиындарының барлығы немесе бір бөлігі кездейсоқ шамалар болып

5.

табылады. Нұсқаулықта бақылауларды статистикалық талдауда үлкен
маңызы бар регрессиялық типтегі модельдер және жаппай қызмет көрсету
жүйелерін сипаттау үшін қолданылатын үздіксіз стохастикалық модельдер
(Q-схемалар) қарастырылады.
13. Үздіксіз стохастикалық типтегі схема негізінде модельдеу
алгоритмдерін құру тәсілдерін анықтаңыз
14. Қызмет көрсету жүйелерін модельдеу үшін AnyLogic-те модельдеу
кезеңдерін жазыңыз
15. AnyLogic-те модельдеу кезеңдерін зерттеу үшін қызмет көрсету
жүйелерінің түрлерін бағалаңыз
AnyLogic модельдеу құралының бірқатар артықшылықтары бар, олардың
бастысы – модельдеу модельдеуінің барлық бағыттарын бір модельде жүзеге
асыру мүмкіндігі.
AnyLogic-ті қолдану ақпараттық технологиялар саласында тек негізгі
дайындықпен модельдеу әлеміне енудің ерекше мүмкіндігін ұсынады. Бұл
орыс тілді графикалық интерфейсі және мұқият ойластырылған контекстік
анықтамалық жүйесі бар Java тіліндегі модельдерді дамытудың заманауи
ортасы. AnyLogic-те көрнекі компоненттердің үлкен кітапханасы бар.
Әзірлеуші қоршаған ортаға өз компоненттерін жасай және қоса алады.
Модельдер Java апплеттері ретінде сақталады. Кәсіби нұсқада түзеткіш
жұмыс істейді және сіз жеке Jarfails жасай аласыз. AnyLogic-модельдерде
2D–3D модельдеудің жақсы құралдары, интерактивтілік және тәжірибе
жүргізудің дамыған мүмкіндіктері бар (оның ішінде оңтайландыру).
AnyLogic-те модельдеу қызмет көрсету жүйелерінің түрлерін бағалау
үшін
оны
басқа
иммитациялық
модельдеу
құралдарымен
салыстырамыз:
"Модельдеу" ұғымының кеңдігіне қарамастан, оның міндеттерінің белгілі бір
мамандануы бар. Осыған байланысты осы әдістің келесі бағыттары және
оларға сәйкес келетін бағдарламалық жасақтама ерекшеленеді:
динамикалық жүйелерді модельдеу (MATLAB, VisSim, Lab View,
Easy5);
дискретті-оқиғалық модельдеу (GPSS, SYMULA, Arena, AutoMod,
Enterprise Dynamics, FlexSim);
агент модельдеу (Net Logo, Swarm, Repast, ASCAPE);
-жүйелік динамика (VenSim, PowerSim, iSink).
Аталған бағдарламалық пакеттердің сөзсіз артықшылықтары да,
кемшіліктері де бар, олар тар бағытты, локализацияланбаған интерфейсті,
модельдерді даму ортасына байланыстыруды (автономия емес) және
қымбатшылықты (MATLAB) қамтиды. Осының салдары-әзірлеушілердің
ұсынылмаған қауымдастықтарын қалыптастыру.

6.

AnyLogic-те модельдеу қызмет көрсету жүйелер кешенi іске асырады:
РТХ-мен (распределение с тяжелым хвостом) СМО (система массового
обслуживания) және СеМО-ны (сеть массового обслуживания)
модельдейтін Имитациялық эксперименттерді ұйымдастыру және
жоспарлаудың әзірленген әдістері;
РТХ дұрыс іске асыру әдісі-ARAND;
тиісті шексіз сызықты үлестірудің қуат құйрықтары бар соңғы сызықты
жүйелерді жақындатуға негізделген шығындардың ықтималдығын
есептеу әдісі;
желілік түйіндер арқылы арналарды оңтайлы бөлуге негізделген шексіз
дисперсиялы үлестірудің қуат құйрықтары бар Semo-да жоғалу
ықтималдығын азайту әдісі және арнайы таңбалармен анықталған
шексіз басым сыныптармен абсолютті басымдықтарды енгізуге
негізделген жоғалу ықтималдығын азайту әдісі.
16. Регенеративті талдау әдісіне негізделген AnyLogic-те модельдеудің екі
кезеңін таңдаңыз
Регенеративті әдіс классикалық емес қызмет көрсету
модельдеудің ең қуатты құралдарының бірі болып табылады [2].
жүйелерін
Бұл әдіс классикалық бағалау қолданылмаған жағдайда да жүйенің
сипаттамаларын сенімді бағалауға мүмкіндік береді (мысалы, зерттелетін
процесте тәуелділік болған жағдайда). Бұл әдіс зерттелетін процестің
траекториясында регенерация деп аталатын циклдерді бөлуге негізделген,
олардың арасында әлсіз тәуелділік жоқ немесе бар, бұл процесс
сипаттамасының сенімділік аралығын құру үшін орталық шекті теореманың
аналогын қолдануға мүмкіндік береді [9].
Классикалық регенерация-бұл қалпына келтірудің жақсы зерттелген түрі,
онда регенерация моменттері ретінде, мысалы, жүйенің күйреу моменттері
қолданылады (жүйенің кезегіне де, техникалық қызмет көрсетуге де
өтінімдер болмаған кезде) және регенерация циклдері тәуелсіз болады. Бір
серверлі қызмет көрсету жүйесінің стационарлық критерийі осындай
сәттердің шексіз реттілігінің болуына кепілдік береді [9]. Сонымен қатар, көп
серверлі жүйе моделінде классикалық регенерация сәттерінің болуына
кепілдік берілмейді
Әлсіз регенерация дегеніміз зерттелетін процестің белгілі бір күйге енуін
білдіреді, сонымен қатар көрші регенерация циклдеріне тәуелділікке
мүмкіндік береді [9, 36], осылайша оны күрделі, соның ішінде көп серверлі
жүйелерді модельдеу үшін пайдалану мүмкіндігін кеңейтеді. Әлсіз
регенерация сәттерін құру үшін Боровковтың жаңарту оқиғаларының
дизайнын қолдануға болады [15, 16, 20] немесе Харриске қайтарылатын
Марков тізбектерін бөлу әдісі [18, 33].

7.

Сонымен қатар, бұл әдістер көп серверлі модельдерді жалпы жағдайда
зерттеуге мүмкіндік береді (мысалы, клиенттердің кірісі мен оларға қызмет
көрсету уақыты арасындағы аралықтарды ерікті түрде бөлу кезінде).
Регенерацияның бұл түрлері классикалық жүйелерді талдауға жарамды,
алайда қазіргі заманғы модельдерді талдауда (мысалы, жоғары өнімді және
таратылған есептеу жүйелерінің модельдері) әдістерді жетілдіруді немесе
бейімдеуді қажет ететін қиындықтар туындайды.
Регенеративті бағалаудың қолданыстағы әдістерін сәтті қолдану үшін
регенерация циклінің орташа ұзындығының аяқталуын қамтамасыз ету
қажет. Кейбір жағдайларда мұндай жағдайды қамтамасыз ету қиын (мысалы,
егер жүйенің стационарлық жағдайлары классикалық регенерацияның
болуына кепілдік бермесе). Бұл қиындықты шешудің перспективті
әдістерінің бірі-тығыздықты экспоненциалды бөлу арқылы жасанды қалпына
келтіру әдісі [8]. Тағы бір жаңа тәсіл-регенеративті конверт әдісі. Әдістің
мәні бастапқы жүйені каплинг әдісі [6, 7] және зерттелетін процестердің
монотондылық қасиеттерін классикалық мағынада қалпына келетін және
бастапқы жүйенің сипаттамасының сенімділік аралығын құру үшін
қолданылатын жұп жүйелермен [25] (минорант және мажорант) алмастыру
болып табылады.
Классикалық регенерация
Анықтама 1. Кездейсоқ процесс Z = {Z(t)}T>0 ∈ E үздіксіз оң жақ
траекториялары бар, егер мұндай про цесс қалпына келтіру β = {βn = α0 + · · ·
+ αn, N > 0} болса, k > 0 үшін θβk процесі
(Z, β) := {{Z(βk + t)}t>0, {βi − βk}i>k}
(1) келесі қасиеттерге ие:
(1) θβk таралуы
(Z, β) k-ге тәуелді емес;
(2) θβk процесі
(Z , β) {{Z(t)} T<βk , β0, . . . , βk}.
Β процесі z процесіне енгізілген қалпына келтіру процесі деп аталады, ал βk
моменттері классикалық қалпына келтіру моменттері деп аталады.
Регенерация сәттерінің реттілігі міндетті түрде бірегей емес екенін ескеріңіз.
Көршілес регенерация моменттері арасындағы Gk процесінің мәндері (М. Р.)
регенерация циклдары деп аталады, яғни.
Әлсіз регенерация
с. Асмуссен мен Х. Торрисон [9, 36] классикалық регенерация ұғымын кең
мағынада регенерацияға дейін жинақтады, онда регенерация циклдері
арасында байланыс орнатуға болады. Нақтырақ айтсақ, анықтамада 1 қасиет
(2) келесіге ауыстырылады [35]:

8.

(2') θβk процесі
(Z, β) {β0, - ге тәуелді емес . . . , βk}.
Іс жүзінде регенерацияның ерекше жағдайы кең мағынада кеңінен
қолданылады, әлсіз (бір тәуелді) регенерация, онда көршілес регенерация
циклдері арасында ғана байланыс орнатуға болады. Әлсіз регенерация
кезінде β = {βn, N > 0} процесі әлі де қалпына келтіру процесі екенін
ескеріңіз. Классикалық регенерация жағдайындағыдай, Z процесінің pe-нің
максималды таралуы бар [3, 9] және 1 теорема әділетті.
17. Модельдеудің әдіснамалық тәсілдеріне негізделген дискретті
модельдеуді қолданыңыз
18. Модельдеу нәтижелерін талдаудың регенеративті әдісіне негізделген
модельдеу алгоритмінің жалпы құрылымын талқылаңыз
19. Компанияның «Өрмекші тәрізді» моделіне сүйене отырып,
компанияны модельдеудің төрт нұсқасын жасаңыз
20. Имитациялық модельдеуіндегі әдіснамалық тәсілдерге негізделген
имитациялық моделін сынаудың кешенді тәсілін бағалаңыз
21. Имитациялық моделін тексеру үшін имитациялық модельдеуіндегі
әдіснамалық тәсілді бағалаңыз
Имитациялық модельдеуді анықтау үшін жүйе, модель, модельдеу сияқты
негізгі түсініктерді нақтылау керек.
Жүйе – белгілі құрылымы бар және бір мақсатқа негізделген және өзара
байланысты элементтердің бүтін жиыны. Жүйе ашық болады, егер ол
қоршаған ортамен әрекеттессе, жабық болады, егер мұндай өзара әрекеттесу
болмаса.
Модель –
зерттеу үшін ыңғайлы нақты болмысының пішінінен айырмашылығы бар
түрдегі шығыс жүйені құрайтын жүйе.
Модельдеу – зерттелетін объектінің (құбылыс не үрдіс) шартты түрде немесе
басқа объектімен алмастырылуы және түпнұсқаның қасиеттерін модель
қасиеттерін зерттеу арқылы зерттеу. [1]
Модельдеу келесі жағдайларда қолданылған дұрыс болады:

9.

1) модель зерттелетін операция тұрғысынан тұп-нұсқа қасиеттерін анық
көрсетуін қамтамасыз етсе;
2) модель нақты объектіні зерттеумен байланысты мәселелерді жоюға
мүмкіндік берсе.
Абстракттік модель зерттелетін жүйенің әйтеуір-бір қалыптандырылған
сипаттамасы. Виртуальді модель адамның қоршаған орта туралы көрінісін
береді. Символикалық (лингвистикалық) модель әйтеуір-бір абстракттік тіл
көмегімен зерттелетін жүйені сипаттау. Егер жүйені сипаттау математикалық
қатынастар жиыны түрінде жасалса, онда модель математикалық деп
аталады. Модельдердің уақытта өз қасиеттерін өзгерту қабілеттілігі бойынша
модельдер статикалық және динамикалық болып бөлінеді. Модель күйін
уақытта көрсету бойынша дискреттік, үздіксіз және дискреттік-үздіксіз
модельдер болып бөлінеді. Жүйе және модельдер арасындағы қатынастары
бойынша детерминироваланған және стохастыкалық модельдер болып
бөлінеді.
Имитациялық модель – жүйе құрылымын және оның элементтерінің өзара
әрекеттесуін ескеретін және статистикалық тәжірибелер өткізу мүмкіндігін
қамтамасыз ететін зерттелетін жүйенің уақыттағы қызмет ету логикасының
формальді сипаттамасы [1,3]. Модель түсінігінің көп мәнділігінен модельдеу
түрлерінің бір классификациясын келтіру қиын. Көбінесе физикалық,
компьютерлік және математикалық модельдеу кездеседі. Физикалық
модельдеу модель ретінде зерттелетін жүйенің өзі, немесе зерттелетін
қасиеттердің сондай физикалық табиғаты бар модель
қарастырылатындығына негізделеді. Компьютерлік модельдеу модельді ЭЕМ
көмегімен жүзеге асыру деп анықтайды. Математикалық модельдеу– нақты
жүйеге әйтеуір бір математикалық модельдің сәйкестігін орнату үрдісі және
осы модельдің сипаттамаларын алуға мүмкіндік беретін осы модельді
зерттеу. Кішірейтілген ұшақ макетін аэродинамикалық трубада тәжірибелеу
физикалық, ал автомобильдің келу уақытын t=Vcp/S формулы бойынша
модельдеу математикалық модельдеудің мысалы болып табылады.
Аналитикалық модельдеу элементтердің қызмет етуін белгілі математикалық
қатынастармен сипатталуымен беріледі. Сандық модельдеу әйтеуір бір
сандық әдісті пайдалануды көздейді. Статистикалық модельдеу
модельденетін жүйедегі үрдістер туралы статистикалық мәліметтер алуға
болады. Имитациялық модельдеу (ИМ) – берілген жүйенің қызмет етуін
қамтамасыз ететін әртүрлі стратегияларды бағалауға немесе оның ісқимылын зерттеу мақсатымен бұл модельге тәжірибелер жасау және нақты
жүйенің моделін құрастыру әдісі. Қазіргі кезде «имитациялық модельдеу»
терминінен басқа «машиналық модельдеу» немесе «машиналық имитация»
қолданылады. Имитациялық модельдеу, оның ішінде машиналық имитация,

10.

бірқатар артықшылықтарға байланысты күрделі жүйелерді зерттеу кезінде
көп қолданылады.
Машиналық имитацияны күрделі есептерді шешудің сандық
машиналық әдісі ретінде келесі шарттарды қолданған дұрыс:
– есептерді шешудің аналитикалық әдістерінің жарамсыздығы және
жоқтығы;
–зерттелетін жүйені (үрдісті) адекватты сипаттайтын имитациялық модельді
жемісті құруға толық сенімділік. Кездейсоқ шамалар мен оқиғалардың
қажетті сипаттамаларын алу мүмкін емес кезде стохастикалық үрдістердің
имитациялық моделін құрастырудың мәні жоқ;
– қызмет ету шарттарын жақсартуға қатысты ұсыныстарды жасау
мақсатымен модельденетін жүйені алдын ала зерттеу үшін тұрғызу үрдісінің
өзін пайдалану мүмкіндігі.
Машиналық имитация әдісінің негізгі кемшіліктеріне адекватты модельді
құруға кеткен уақыт пен қаржы шығындарының көптігі, сондай-ақ нақты
жүйенің кейбір маңызды ерекшеліктерін модельде ескеру қиындығы және
мүмкін еместігі.
Имитациялық модельдер бойынша есептеулерді орындау зерттеушілердің,
бағдарламалаушылардың және ЭЕМ-ның уақыт шығындарын қажет етеді.
АҚШ-та машиналық имитацияны пайдалану тәжірибесі қарапайым модельді
құрастырудың өзіне жұмсалған уақыт шығындары 5-6 адам-ай болады және
ондаған мың доллармен бағаланылады.
Модельдеудің негізгі қағидалары
Модельдерді құрастыру және пайдалану кезінде жинақталған тәжірибені
бірнеше негізгі қағидалармен көрсетуге болады.
Ақпарат жеткіліктігінің қағидасы. Зерттелетін жүйе туралы ақпарат
мүлдем жоқ болған жағдайда оның моделін құру мүмкін емес, ал толық
болған жағдайда дұрыс болады. Жүйе туралы априорлы ақпараттың
критикалық деңгейі болады (ақпарат жеткіліктігінің деңгейі), оған
жеткен кезде адекватты модель тұрғызыла алады.
Дұрыстылық қағидасы. Модель модельдеудің мәселелерін бекітудің
бастапқы кезеңінде анықталатын кейбір мақсаттарына жету үшін
құрастырылады.
Орындалу қағидасы. Модель ақырғы уақыт ішінде нольден өзгеше
ықтималдықпензерттеудің қойылған мақсатына жетуді қамтамасыз ету
керек. Көбінесе P(t) модельдеу мақсатына жетудің ықтималдықтың PO
бастапқы мәні, сондай-ақ бұл мақсатқа жетудің tO шекті уақыт

11.

беріледі. Модель орындалады деп есептеледі, егер P(t) PO және t
tO .
Модельдердің жиынтылық қағаидасы. Модель алдымен нақты жүйенің
(құбылыстың) тиімділіктің таңдалған көрсеткішіне әсер ететін
қасиеттерін көрсету керек. кез келген нақты модельді пайдалану
кезінде нақты жағдайдың кейбір жақтары ғана көрінеді. Оның
толығырақ зерттеу үшін зерттелетін үрдісті жан жағынан және
детализацияның әртүрлі деңгейінде көрсетуге мүмкіндік беретін
бірқатар модельдер қажет.
Агрегаттау қағидасы. Көптеген жағдайларда күрделі жүйені
агрегаттардан (ішкі жүйелер) тұрады деуге болады, оларды адекватты
формальді сипаттау үшін кейбір машиналық имитацияны пайдалануға
қатысты шешім қабылдау кезінде күтілетін экономикалық эффектті
тиісті есептеу шығындарымен салыстыру керек. Бұл қағида зерттеу
мақсаттарына байланысты модельді өзгертуге мүмкіндік береді.
Параметрлеу қағидасы. Көптеген жағдайларда модельденетін жүйе
өзінің құрамында белгілі параметрмен, оның ішінде вектормен
сипатталатын ішкі жүйелері болады. Мұндай ішкі жүйелерді модельде
қызмет ету үрдісін сипаттап отырмай, тиісті сандық көрсеткіштермен
алмастыруға болады. Қажет болса бұл көсеткіштердің жағдайға
тәуелділігін кесте, график, аналитикалық өрнке түрінде беріле алады.
Параметризация қағидасы модельдеу көлемін және ұзақтығын
қысқартуға мүмкіндік береді, бұл жерде параметризация модельдің
адекваттылығын төмендетеді.
22.Имитациялық модельдеудің әдіснамалық тәсілдеріне сүйене отырып,
модельдеу нәтижелерінің тұрақтылығын бағалаңыз
23.Модельдеу параметрлерін олардың өзгеруінің барлық диапазонында
дәйекті түрде өзгерте отырып, модельдеу статистикасына негізделген
имитациялық модельдің сезімталдығын талдаңыз
Модельдің сезімталдық талдауы кіріс айнымалылар мәндерінің
ауытқуларының модельдің жауаптар (шығыс) сипаттамаларына әсерін
бағалауды анықтайды [7]. Кіріс деректерінің шашырауында модельдеу
нәтижелерінен алынған негізгі қорытындылардың негізділігі сақталуы керек.
Сезімталдықты талдау біздің соңғы модельдеу нәтижелеріміздің кіретін
айнымалылар мен модель параметрлерінің пайдаланылған мәнінің өзгеруіне
сезімталдығын анықтауды білдіреді. Талдау модельдің әртүрлі
параметрлерінің немесе оның X кірістерінің шамалы өзгеруімен Y шығыс
айнымалысының қалай өзгеретінін анықтайды. Имитациялық модельдеу
кезінде сезімталдықты талдаудың қарапайымдылығы осы әдістің
артықшылықтарының бірі болып табылады. Сезімталдықты бағалау өте

12.

маңызды процедура және модельдеу экспериментін жоспарламас бұрын
дайындық кезеңі болып табылады. Параметрлердің мәндері кейбір
қызығушылық шектерінде жүйелі түрде өзгереді (Xtv;) және бұл
вариациялардың жүйенің сипаттамаларына әсері байқалады (Um; және
керісінше, егер соңғы нәтижелер өзгермесе егер параметрлердің мәні кең
диапазонда өзгерген болса, онда бұл бағыттағы одан әрі эксперименттер
пайдасыз және негізсіз болады. Сезімталдықты зерттеу экспериментті
жоспарлауға дейінгі алдын-ала процедура болып табылады және модельдеу
моделі бойынша эксперименттердің стратегиясы мен жоспарлануын
анықтауға мүмкіндік береді. Бұл ақпарат модельдің параметр векторының
компоненттерін модель жауап векторының сезімталдық мәніне сәйкес
дәрежелеу үшін жеткілікті. Егер модель X моделінің параметрлері
векторының кез-келген q-компоненті үшін сезімтал емес болудан бас тартса,
онда қалай ереже бойынша, L 'айнымалысы модельдеу экспериментінің
жоспарына кірмейді, осылайша модельдеу уақытының ресурсын үнемдейді.
Сезімталдықты талдау сонымен қатар жеңілдету үшін, мысалы, үлестірім
заңын айнымалының орташа мәнін қолдануға ауыстыру және кейбір ішкі
жүйелерді (немесе процестерді егжей-тегжейлі түрде) тастау үшін жеңілдету
үшін түзетулер енгізуге көмектеседі. Керісінше, сезімталдықты талдау
модельдің қай бөліктерін егжей-тегжейлі бөлшектеу пайдалы болатындығын
көрсете алады.
Имитациялық модельдің сезімталдығы симуляциялық статистикадан
есептелген таңдалған сапа критерийінің минималды өсімінің мәнімен,
олардың өзгеруінің барлық ауқымында модельдеу параметрлерінің дәйекті
өзгеруімен көрінеді. Әрбір X айнымалы үшін өзгеру аралығы анықталады
(minX4tmaxXh). Әрі әрбір q-ші айнымалы кезекпен өзгертіледі, ал қалған
айнымалылар өзгермейді және орталық нүктеге сәйкес келеді. Модельдік
тәжірибелер өткізіліп, модельдік жауаптар (minE, maxE) алынады.
Сезімталдықты бағалау үшін абсолютті немесе салыстырмалы мәндер
қолданылады. Соңғы жағдайда кіріс параметрлері векторының өсімі
есептеледі:
24.Модельдеу мақсаттарын, міндеттерін, негізгі функцияларын зерттеу
негізінде тактикалық жоспарлаудың негізгі міндеттерін жазыңыз

13.

25.Өндірістік компания моделі негізде процестер мен басқару жүйелерін
модельдеуге баға беріңіз.
26. Қорларды басқару моделі негізде процестер мен басқару жүйелерін
модельдеуге баға беріңіз.
Түгендеуді оңтайлы басқару екі негізгі сұраққа нақты жауап алуды қамтиды:
қорды толтыру туралы қашан тапсырыс беру керек және резервтегі
тауарларға қанша тапсырыс беру керек. Қорларды басқарудың екі негізгі
моделі бар. белгіленген тапсырыс көлемі немесе мөлшері жүйесі, сондай-ақ
экономикалық Тапсырыс өлшемі моделі деп аталады немесе Q-модель және
периодтық модель немесе P-модель деп аталатын белгіленген тапсырыс
жиілігі жүйесі. Q-модельдің мәні-тауар қоры алдын-ала белгіленген ең
төменгі мәнге немесе Тапсырыс нүктесіне жеткенде, бұл өнім тапсырыс
беріледі. Минималды деңгейге жету кез-келген уақытта пайда болуы мүмкін
және сұраныстың қарқындылығына байланысты. Іс жүзінде Q моделі келесі
жағдайларда қолданылады: - Қордың болмауы салдарынан үлкен шығындар;
- қорды сақтау бойынша жоғары шығындар; - тапсырыс берілетін тауардың
жоғары құны; - сұраныс белгісіздігінің жоғары деңгейі. Q-моделін пайдалану
қорлардың қалдығын үнемі бақылауды қамтиды. Бұл модель қордан
ресурстарды алған сайын келесі тапсырыс нүктесіне жеткендігін тексеруді
талап етеді. Оптимизм критерийлері ретінде жеткізу мен сақтаудың ең аз
жиынтық шығындары таңдалады. Р-модель бойынша қорларды басқару
кезінде компания тапсырысты жеткізушіге жіберетін кезең өзгеріссіз қалады.
Мысалы, әр дүйсенбі сайын компания менеджері тауарлардың қалдықтарын
қарап, алдын-ала белгіленген максималды нормаға дейін тапсырыс береді.
Тапсырыс берілетін тауар партиясының мөлшері нормада көзделген ең
жоғары тауар қоры мен нақты Қордың айырмашылығымен айқындалады.
Тапсырысты орындау үшін оңтайлы уақыт кезеңі қажет болғандықтан,
тапсырыс берілген партияның мөлшері осы кезеңге күтілетін тұтыну
мөлшеріне артады. Тапсырыстың белгіленген кезеңділігімен қорлардың жайкүйін бақылау жүйесі мынадай жағдайларда қолданылады: жеткізу шарттары
көлемі бойынша әртүрлі партиялармен тапсырыстар алуға мүмкіндік береді;
тапсырысты орналастыру және жеткізу бойынша шығыстар салыстырмалы
түрде аз; ықтимал тапшылықтан болатын шығындар шамалы. Қорларды
басқарудың ең көп таралған қосымша модельдеріне " белгілі бір деңгейге
дейін толтыру жиілігі бар Модель "және"Минимум-максимум" моделі кіреді.
"Белгіленген толтыру жиілігі белгілі бір деңгейге дейінгі Модель" екі негізгі
модельден тұрады. Ол сұраныстың айтарлықтай ауытқуларымен жұмыс
істеуге бағытталған. Қоймадағы қорлардың көлемін немесе олардың
тапшылығын асыра бағалауды болдырмау үшін тапсырыстар белгіленген
уақытта және қор шекті деңгейге жеткен кезде жасалады. Жүйеге Р-модель

14.

элементі, яғни белгіленген тапсырыс жиілігі және Q-модель элементі, яғни
тапсырыстың шекті деңгейін бақылау кіреді. Жүйенің ерекшелігітапсырыстар екі санатқа бөлінеді – жоспарланған және қосымша.
Жоспарланған тапсырыстар белгілі бір уақыт аралығында, ал қосымша
тапсырыстар тұтыну қарқыны жоспарланғаннан ауытқыған кезде жасалады.
"Минимум-максимум" моделінде негізгі басқару жүйелерінің элементтері де
бар. Модель қорларды есепке алу шығындары мен тапсырысты ресімдеу
шығындары соншалықты маңызды болып, қорлар тапшылығынан болатын
шығындармен шамалас болатын жағдайға бағдарланған. Сондықтан,
қарастырылып отырған жүйеде тапсырыстар берілген уақыт аралығында
емес, тек осы сәтте қоймадағы қорлар белгіленген ең төменгі деңгейге тең
немесе одан аз болған жағдайда ғана шығарылады. Бұл жағдайда жеткізілім
қорларды ең қажетті деңгейге дейін толтыратындай етіп есептеледі.
Осылайша, жүйе қорлардың екі деңгейімен ғана жұмыс істейді – минималды
және максималды. Логистикалық жүйеде қорлар материалдық ағынның бір
түрі болып табылады. Сондықтан, қорлармен жұмыс физикалық тауарлардың
шығындарын азайтуға және тұтынушыларға қызмет көрсету сапасын
жақсартуға мүмкіндік береді. Қорларды басқаруға логистикалық тәсілді
қолдану қойманың өткізу қабілетін және тұтастай алғанда тауар өткізу
жүйесін арттыруға әкеледі.
27. GPSS дискретті модельдеу тілінің транзакциялық-бағытталған
тәсіліне негізделген модельдеу жүйелерін құрылымдау және
формализациялауды талдаңыз
GPSS-дискретті типтегі жүйе. GPSS жүйесі объектілер класына бағытталған,
олардың жұмыс процесі дискретті кеңістік-уақыт аймағында анықталған
көптеген күйлер мен бір күйден екінші күйге өту ережелері түрінде
ұсынылуы мүмкін. GPSS дискретті Оқиғалармен процестерді сипаттауға
мүмкіндік береді.
Уақыт өзгерістерін тіркеу үшін модельдік уақыт таймері бар. Модельдік
уақытты іс-шара бойынша белгілеу механизмі ауыспалы қадаммен. Нақты
жүйенің өзгеруі оқиғалардың пайда болуына әкеледі. Оқиға-бұл жүйенің кезкелген элементінің күйінің өзгеруі. Жүйеде мынадай оқиғалар орын алады:
өтінімнің түсуі;
өтінімді кезекке қою;
қызметті бастау;
қызмет көрсету соңы және т. б.
GPSS-те оқиғалардың екі класы қарастырылады:
1. негізгі-жоспарлауға болатын оқиғалар, яғни олардың басталу сәтін
олар пайда болғанға дейін алдын-ала есептеу, мысалы, кіреберісте
өтінімнің пайда болу сәті;

15.

2. көмекші-яғни негізгі оқиғалардың пайда болуына байланысты
болатын оқиғалар. Көмекші оқиғалар блоктар мен транзакциялар
сияқты дерексіз элементтердің өзара әрекеттесуі нәтижесінде жүзеге
асырылады, мысалы, қызмет көрсету құрылғысының күйін "бос" дан "бос емес" - ке өзгерту.
GPSS процесске бағытталған (транзакциялық) модельдеу жүйелерінің
класына жатады. GPSS-дискретті динамикалық жүйелерді Алгоритмдеу
әдісі. Модельденген объектілердің мысалдары: көлік объектілері, өндірістік
жүйелер, сауда объектілері, Компьютерлік желілер, хабарлама беру жүйелері.
Алгоритмдік схеманы күрделі формальды тізбектерді жобалау үшін
қолдануға болады. Мұндай объектілердің ресми модельдерінің мысалдары:
СМО және стохастикалық желілер, машиналар, Петри желілері.
Модельделген проблемалық жағдайды құрылымдау тұжырымдамасы Петри
желілері теориясында әзірленген ресми құралдармен қамтамасыз етіледі.
Петри желілерінде шарттар позициялармен, ал оқиғалар ауысулармен
модельденеді.
Ресми түрде Петри желісі-бұл жиынтық:
С = (Р, Т, Е), мұндағы
P-желі позицияларының бос емес жиынтығы;
Т-өтпелердің бос емес соңғы жиынтығы;
Е = (РХТ) U (ТХР) – позициялар мен өтулердің инценденттілік қатынасы
(желі доғаларының жиынтығы)-оқиғалар мен жағдайлар арасындағы
логикалық негізделген себеп-салдарлық байланыстар.
Сондай-ақ берілуі мүмкін:
W: F - >N-доғаның еселігі функциясы (әр доғаға
сәйкестік N > 0-доға еселігі);
M: P - >n-бастапқы белгілеу функциясы
Петри желілерінің әртүрлі кеңейтімдерінде графикалық көріністер
қолданылады – графиктер, диграфтар, диграфтар – жалпы түрде кейбір
желілік көріністер.
Петридің қарапайым желілері екі жақты диграфтармен ұсынылған:
С = (Р, Т, Е).
Мұндай диграфтардағы шыңдар жиынтығы Р = {рі}, i = 1,...,|P /
позицияларының бөлінбейтін ішкі жиындарынан және т = {tj}, j = 1,...,| T /
өтулерінен тұрады, ал Е доғаларының жиынтығы { (рі1 , tj) } және { (tj1, рі)}
екі ішкі жиындарға бөлінеді. Доғалар (рі1,tj) позициялардан ауысуларға, ал
доғалар (tj1 , рі) ауысулардан позицияларға бағытталған.

16.

28. GPSS модельдеу тілін құрылымдаудың негізгі тұжырымдамасына
негізделген дискретті имитациялық модельдерін құрудың әдіснамалық
тәсілдерін талқылаңыз (экс29)
29. Қызмет көрсету сапасының негізгі көрсеткіштеріне негізделген
қызмет көрсету жүйелерін бағалаңыз (экс30)
30. Модельдеудің әдіснамалық тәсілдері негізде басқару жүйелерін
модельдеуге баға беріңіз (экс27)