Имитационное моделирование

Содержание

Слайд 2

Возникновение и развитие

Возникновение и развитие

Слайд 3

Имитационное моделирование “Modeling”- моделирование в целом, создание моделей любой природы “Simulation”

Имитационное моделирование

“Modeling”- моделирование в целом, создание моделей любой природы
“Simulation” – имитационное

моделирование, вычислительный эксперимент
Возникло в середине XX в. с появлением сложных технических систем
Слайд 4

Методологическая база Отечественные ученые: Н.П. Бусленко, В.М. Глушков, Т.И. Марчук, Н.Н.Моисеев,

Методологическая база

Отечественные ученые:
Н.П. Бусленко, В.М. Глушков, Т.И. Марчук, Н.Н.Моисеев, А.А.

Самарский и др.
Зарубежные ученые:
О. Балчи, Д. Гордон, Т. Нейлор, А. Прицкер, Дж.Форрестер, Р. Шеннон и др.
Слайд 5

Предметная область В настоящее время предметную область имитационного моделирования связывают в

Предметная область

В настоящее время предметную область имитационного моделирования связывают в первую

очередь с системным анализом, занимающимся исследованиями сложных систем в макроэкономике, геополитике, экологии, при создании автоматизированных систем управления и пр.
Особенности сложных систем:
Сложность и многообразие законов функционирования
Вероятностная природа законов
Человеческий фактор
Слайд 6

Определение Р. Шеннон «Имитационное моделирование систем — искусство и наука»: «Имитационное

Определение

Р. Шеннон «Имитационное моделирование систем — искусство и наука»:
«Имитационное моделирование является

экспериментальной и прикладной методологией, имеющей целью: описать поведение системы; построить теории и гипотезы, которые могут объяснить наблюдаемое поведение; использовать эти теории для предсказания будущего поведения и оценки различных стратегий, обеспечивающих функционирование данной системы»
Слайд 7

Имитационное моделирование и ЭВМ ИМ можно рассматривать как одно из направлений

Имитационное моделирование и ЭВМ

ИМ можно рассматривать как одно из направлений компьютерного

моделирования — как комплексный метод исследования сложных систем на ЭВМ, включающий построение структурных и поведенческих математических моделей системы, выполнение определенной программы вычислительных экспериментов, обработку и интерпретацию результатов этих экспериментов с целью установления закономерностей поведения системы и (или) принятия управляющих и проектных решений.
Слайд 8

Этапы эволюции ИМ 50-е годы XX века. Появление компьютерного моделирования. Использование

Этапы эволюции ИМ

50-е годы XX века. Появление компьютерного моделирования. Использование универсальных

языков программирования (ALGOL, COBOL, FORTRAN).
60-е. Выделение методологии имитационного моделирования в отдельное направление. Появление первых специализированных языков имитационного моделирования (GPSS, SIMSCRIPT, SIMULA).
70-е. Развитие специализированных языков и появление интерактивных средств моделирования.
80-е. Появление ПК. Повышением интереса к моделированию. Публикация книг, посвященных математическому моделированию.
90-е. Развитие методологии. Многочисленные публикации, монографии. Оригинальные частные методики. Совершенствование коммерческого ПО.
2000-е. Становление новых методов и методик имитационного моделирования и системного анализа. Интеграция различных методов
Слайд 9

Назначение и область применения

Назначение и область применения

Слайд 10

Составляющие теории имитационного моделирования Модель Объект Алгоритм Программа

Составляющие теории имитационного моделирования

Модель

Объект

Алгоритм

Программа

Слайд 11

Виды моделей

Виды моделей

Слайд 12

Направления развития ИМ Моделирование непрерывных динамических систем Дискретно-событийное моделирование Системная («мировая») динамика Агентное моделирование

Направления развития ИМ

Моделирование непрерывных динамических систем
Дискретно-событийное моделирование
Системная («мировая») динамика
Агентное моделирование

Слайд 13

Слайд 14

Слайд 15

Моделирование непрерывных динамических систем Под “динамической системой в широком смысле” понимается

Моделирование непрерывных динамических систем

Под “динамической системой в широком смысле” понимается объект,

функционирующий в непрерывном времени, непрерывно наблюдаемый и изменяющий свое состояние под воздействием внешних и внутренних причин.
Описываются алгебраическими или дифференциальными уравнениями
Слайд 16

Моделирование непрерывных динамических систем

Моделирование непрерывных динамических систем

Слайд 17

Моделирование непрерывных динамических систем

Моделирование непрерывных динамических систем

Слайд 18

Дискретно-событийное моделирование предлагает абстрагирование от непрерывной природы событий и рассматривает только

Дискретно-событийное моделирование

предлагает абстрагирование от непрерывной природы событий и рассматривает только основные

события моделируемой системы («ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и др.) Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан Джеффри Гордоном в 1960-х годах.
Слайд 19

Дискретно-событийное моделирование

Дискретно-событийное моделирование

Слайд 20

Дискретно-событийное моделирование

Дискретно-событийное моделирование

Слайд 21

Системная («мировая») динамика парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические

Системная («мировая») динамика

парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы

причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан Джеем Форрестером в 1950 годах.
Слайд 22

Системная («мировая») динамика

Системная («мировая») динамика

Слайд 23

Агентное моделирование относительно новое (1990-е г.) направление. Используется для исследования децентрализованных

Агентное моделирование

относительно новое (1990-е г.) направление.
Используется для исследования децентрализованных систем,

когда правила и законы функционирования системы являются результатом индивидуальной активности членов группы.
Цель агентных моделей — получить представление о глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении её отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе.
Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.
Слайд 24

Агентное моделирование

Агентное моделирование

Слайд 25

Агентное моделирование

Агентное моделирование

Слайд 26

Приложения ИМ в технике моделирование сложных технических процессов, используемых в машиностроительных

Приложения ИМ в технике

моделирование сложных технических процессов, используемых в машиностроительных производствах;


моделирование функционирования изделий и промышленного оборудования различного назначения;
проектирование автоматических и автоматизированных линий, роботизированных и конвейерных производств;
анализ и оптимизация автоматизированных систем управления, проектирования, информационной поддержки жизненного цикла изделий и комплекса их обеспечений;
проектирование и анализ работы транспортных систем (например, обеспечения доставки материалов и комплектующих на предприятие);
проектирование и анализ организационно-технической деятельности сложных производственных систем;
разработка проектов создания систем массового обслуживания, например, центров обработки заказов, ремонтных предприятий;
анализ и планирование организационно-экономических процессов предприятия.
Слайд 27

Методология имитационного моделирования

Методология имитационного моделирования

Слайд 28

Концептуальная база Концептуальные модели исследуемых систем и процессов, разрабатываемые на начальных

Концептуальная база

Концептуальные модели исследуемых систем и процессов, разрабатываемые на начальных этапах

моделирования, описываются и формулируются на основе наборов понятий, составляющих концептуальную (терминологическую) базу методики (языка) имитационного моделирования. Состав концептуальной базы формируется в зависимости от предметной ориентации каждой конкретной методики моделирования.
Слайд 29

Процессно-ориентированный подход Функционирование системы описывается как развивающееся во времени действие, с

Процессно-ориентированный подход

Функционирование системы описывается как развивающееся во времени действие, с учетом

взаимодействия параллельно протекающих процессов (processes).
Процесс представляет собой цепочку событий, выполнение которых приводит к определенному в алгоритме изменению состояния системы.
Слайд 30

событийно-ориентированный подход Событием (events) называется изменение состояния системы, которое происходит мгновенно.

событийно-ориентированный подход

Событием (events) называется изменение состояния системы, которое происходит мгновенно.
В промежутке

между двумя событиями модель остаётся неизменной.
Процесс функционирования системы представляется как последовательность событий, а управление процессом моделирования заключается в выборе и активизации программы, имитирующей соответствующее событие.
Продвижение модели из одного состояния в другое выполняется по определённому алгоритму, который содержит сценарий поведения модели во времени и задает причинно-следственные связи между активизацией событий.
Слайд 31

Состояние системы Динамическая система описывается набором переменных состояний Изменяя значения переменных

Состояние системы

Динамическая система описывается набором переменных состояний
Изменяя значения переменных можно имитировать

переход между состояниями
Изменения состояний могут быть непрерывными и дискретными
Слайд 32

Состав имитационной модели Описание структуры системы, как совокупность взаимодействующих элементов (структурная

Состав имитационной модели

Описание структуры системы, как совокупность взаимодействующих элементов (структурная модель);


Аналитическое или алгоритмическое описание функционирования каждого из отдельных элементов (функциональные математические модели);
Алгоритм взаимодействия различных элементов между собой и с внешней средой во времени (моделирующий алгоритм).
Слайд 33

Время в моделировании Физическое время (physical) — это то реальное время,

Время в моделировании

Физическое время (physical) — это то реальное время, которое

соответствует непрерывному равномерному и последовательному течению физических процессов в моделируемой системе.
Модельное (системное) время (system time) — это представление физического времени в модели. В дискретно-событийных моделях оно прерывисто и разделено на равномерные или неравномерные интервалы.
Процессорное время (wallclock time) — это время работы моделирующей программы на компьютере.
Моделирование в реальном времени (real time) – если модельное и процессорное время синхронизированы
Слайд 34

Методы формализации в моделировании Теоретико-множественный подход Векторная запись Типовые математические схемы

Методы формализации в моделировании

Теоретико-множественный подход
Векторная запись
Типовые математические схемы

Слайд 35

Этапы и подходы к разработке сложных технических систем

Этапы и подходы к разработке сложных технических систем

Слайд 36

Классический (индуктивный подход) Модель системы строится от частного к общему (снизу-вверх)

Классический (индуктивный подход)

Модель системы строится от частного к общему (снизу-вверх) путем

суммирования проработанных ранее отдельных компонент (элементов, блоков, подсистем) в общую модель.
Каждый из элементов системы моделируется раздельно, изолировано от других частей модели.
Рекомендуется для построения простых моделей, в которых легко прослеживается членение объекта на составные части, и в которых возможно представить и описать независимое функционирование отдельных элементов системы.
Слайд 37

Системный (дедуктивный) подход Моделирование ведется от общего к частному (сверху-вниз). Процесс

Системный (дедуктивный) подход

Моделирование ведется от общего к частному (сверху-вниз).
Процесс моделирования

начинается с формулировки цели функционирования всей системы.
На основе предварительного описания системы, функции цели и выявленных ограничений формируются некие подсистемы обеспечивающих имитацию общего функционирования системы.
Отдельные части модели разрабатываются сразу во взаимной связи, исходя из единой системной цели
Слайд 38

Этапы моделирования Концептуальное моделирование (описание) системы, обеспечивающее выявление ее структуры, то

Этапы моделирования

Концептуальное моделирование (описание) системы, обеспечивающее выявление ее структуры, то есть

состава, расположения и взаимной связи элементов, составляющих систему, а также выделение особенностей поведения системы в целом.
Разработка или выбор математической модели для описания поведения каждого элементарного блока системы, которое можно назвать формализацией описания системы.
Программирование, представляющее собой описание структуры и поведения системы на специализированном языке моделирования.
Проведение серии вычислительных экспериментов с компьютерной программой, собственно и представляющей собой имитационную модель.
Обработку и интерпретацию численных результатов моделирования.
Слайд 39

Основные этапы учебного имитационного моделирования

Основные этапы учебного имитационного моделирования

Слайд 40

Программные средства имитационного моделирования

Программные средства имитационного моделирования

Слайд 41

Факторы, учитываемые при выборе ПО Гибкость и универсальность Простота и легкость

Факторы, учитываемые при выборе ПО

Гибкость и универсальность
Простота и легкость практического применения
Интуитивно

понятный интерфейс
Наличие интерактивных средств отладки программы
Возможности импорта и экспорта данных
Наличие средств статистического анализа и обработки результатов
Слайд 42

Языки имитационного моделирования Для имитационного моделирования используются проблемно-ориентированные процедурные языки Различают

Языки имитационного моделирования

Для имитационного моделирования используются проблемно-ориентированные процедурные языки
Различают языки:
Непрерывные

(DYNAMO)
Дискретные (GPSS World)
Комбинированные
Слайд 43

Языки имитационного моделирования

Языки имитационного моделирования

Слайд 44

Автоматизированные инструментальные среды Инструментальной средой моделирования называется специализированный программно-методический комплекс, состоящий

Автоматизированные инструментальные среды

Инструментальной средой моделирования называется специализированный программно-методический комплекс, состоящий из

объектно-ориентированных программных библиотек и интерактивных средств визуального программирования, предназначенный для автоматизации разработки и использования компьютерных моделей.
Слайд 45

Математический редактор MathCAD

Математический редактор MathCAD

Слайд 46

Математический редактор MathCAD решение линейных и нелинейных уравнений и систем в

Математический редактор MathCAD

решение линейных и нелинейных уравнений и систем в численном

и символьном виде;
численное и символьное дифференцирование и интегрирование, символьное вычисление пределов;
поиск максимума и минимума функции;
численное решение обыкновенных дифференциальных уравнений и систем, включая краевые задачи;
- решение классических задач оптимизации;
- анализ статистических данных;
- построение двумерных и трехмерных графиков, в том числе с использованием анимации;
Слайд 47

Wolfram Mathematica Mathematica — система компьютерной алгебры компании Wolfram Research. Содержит

Wolfram Mathematica

Mathematica — система компьютерной алгебры компании Wolfram Research. Содержит множество функций

как для аналитических преобразований, так и для численных расчётов. Кроме того, программа поддерживает работу с графикой и звуком, включая построение двух- и трёхмерных графиков функций, рисование произвольных геометрических фигур, импорт и экспорт изображений и звука. Mathematica является ведущим программным продуктом для обработки числовых, символьных и графических данных
Слайд 48

demonstrations.wolfram.com

demonstrations.wolfram.com

Слайд 49

MathWorks MATLAB (Matrix Laboratory) Возможности MATLAB позволяют автоматизировать разработку компьютерных программ,

MathWorks MATLAB (Matrix Laboratory)

Возможности MATLAB позволяют автоматизировать разработку компьютерных программ, производящих

матричные вычисления, реализующих функции линейной алгебры, стати­стики, анализа Фурье, решение дифференциальных уравнений и многие другие математические схемы.
Включает в свой состав специали­зированную подсистему Simulink, представляющую собой ин­терактивную среду для моделирования и анализа динамических систем.
Слайд 50

Simulink

Simulink

Слайд 51

Среда имитационного моделирования Arena (Rockwell Software) считается одним из наиболее эффективных

Среда имитационного моделирования Arena (Rockwell Software)

считается одним из наиболее эффективных инструментов

оптимизации процессов транспортной логистики.
В среду встроен специализированный язык моделирования SIMAN, а для отображения результатов используется анимационная система Cinema.
Разработчики позиционируют данное программное обеспечение как универсальную среду имитационного моделирования дискретных систем, в том числе и технологического назначения.
Arena содержит конструкции для моделирования нескольких видов погрузочно-разгрузочных устройств, таких как конвейеры, краны, транспортеры, автопогрузчики и автоматизированные транспортные системы.
Слайд 52

Среда имитационного моделирования Arena (Rockwell Software)

Среда имитационного моделирования Arena (Rockwell Software)

Слайд 53

Среда имитационного моделирования ExtendSim (Imagine That Inc) основана на использовании визуального

Среда имитационного моделирования ExtendSim (Imagine That Inc)

основана на использовании визуального программирования

с помощью библиотеки блоков, которые помещают в определенные места в окне модели и настраивают с помощью диалоговых меню.
Пакет содержит внутренний язык ModL для настройки существующих блоков и создания новых программ. С системой поставляются гото­вые библиотеки элементов промышленного назначения. Например, библиотека Manufacturing содержит блоки, предна­значенные для моделирования транспортных устройств, в том числе конвейеров, автоматизированных транспортных систем и складского оборудования.
ExtendSim позволяет моделировать все типы систем, включая непрерывные и дискретные процес­сы, производить функционально-стоимостной анализ.
Слайд 54

Anylogic (XJ Technologies) позволяет вести визуальное проектирование различных типов систем, включая

Anylogic (XJ Technologies)

позволяет вести визуальное проектирование различных типов систем, включая непрерывные,

дискретные модели и агентные технологии.
использует язык Java и позволяет запускать приложения в среде всех распространённых операционных систем (Windows, Mac, Linux).
Слайд 55

Anylogic

Anylogic

Слайд 56

Anylogic

Anylogic

Слайд 57

Anylogic

Anylogic