Моделирование систем
Курсовой проект - Компьютеры, программирование
Другие курсовые по предмету Компьютеры, программирование
Оглавление
Введение
. Задание
. Этап конструирования и описания модели
.1 Структурная схема модели
.2 Описание элементов модели
.3 Описание задачи
.3.1 Блок Vxod
.3.2 Блок tip klienta
.3.3 Блоки klient 1, ... , klient 5
.3.4 Блоки kassa 1, ... , kassa 8
.3.5 Блок Vyxod
. Развитие концепций: дополнительные методы
.1 Календарь событий
. Этап проведения компьютерного эксперимента с моделью
.1 Запуск модели
.2 Остановка модели
.3 Сбор результатов компьютерного эксперимента
.4 Определение параметров прогона модели
.5 Структуры файлов результатов
Заключение
Список используемой литературы
Введение
На сегодняшний день большое число задач оптимизации сложных систем из различных областей науки и техники не могут быть решены с помощью аналитического моделирования. Во многих случаях единственным методом решения является метод имитационного моделирования. Задача оптимизации на основе имитационного моделирования формулируется следующим образом: необходимо найти значения входных переменных (факторов), оптимизирующих основной выходной показатель системы (отклик). При этом предполагается, что функция отклика не может быть вычислена аналитически, но может быть рассчитана с помощью имитационного моделирования, т.е. с помощью проведения имитационного эксперимента с моделью сложной системы.
Эта технология появилась в 60-х г. XX в., и на протяжении многих лет она не только остается одной из основных в исследовании операций, но и бурно развивается в области реинжиниринга бизнес-процессов и новых направлений искусственного интеллекта (онтология предприятий, клеточные автоматы, мультиагентные системы и др.).
Основу этой технологии составляет компьютерный имитационный эксперимент, связанный с воспроизведением динамических процессов функционирования исследуемой системы. В процессе такого воспроизведения осуществляется наблюдение за функционированием модели и выявление "узких мест" в организации деятельности. Основными достоинствами этого метода являются:
возможность воспроизведения реальной системы с практически любым уровнем детальности;
повторяемость эксперимента;
возможность произвольной фрагментации и структуризации системы.
Оптимизация на основе имитационного моделирования заключается в совместном использовании имитационной модели (ИМ) сложной системы и алгоритма оптимизации. С помощью ИМ рассчитывается значения отклика для различных комбинаций значений факторов, которые предлагает алгоритм оптимизации. Поисковый алгоритм оптимизации, в свою очередь, используя значения отклика, пытается улучшить решение.
Имитационное моделирование - один из видов компьютерного моделирования, использующий методологию системного анализа, центральной процедурой которого является построение обобщенной модели, отражающей все факторы реальной системы, в качестве же методологии исследования выступает вычислительный эксперимент.
Имитационная модель строится строго целенаправленно, поэтому для нее характерно адекватное отображение исследуемого объекта, логико-математическая модель системы представляет собой программно реализованный алгоритм функционирования системы. При имитационном моделировании структура моделируемой системы адекватно отображается в модели, а процесс ее функционирования имитируется на построенной модели. Под имитацией понимают проведение на компьютерах различных серий экспериментов с моделями, которые представлены в качестве некоторого набора (комплекса) компьютерных программ. Сравнение характеристик (конструкций, управлений) моделируемого объекта осуществляется путем вариантных просчетов. Особую роль имеет возможность многократного воспроизведения моделируемых процессов с последующей их статистической обработкой, позволяющая учитывать случайные внешние воздействия на изучаемый объект. На основе набираемой в ходе компьютерных экспериментов статистики делаются выводы в пользу того или иного варианта функционирования или конструкции реального объекта или сущности явления.
В ряде случаев формировать решения с помощью формальных методов не удается - эксперт должен быть включен в процесс принятия решения. Он становится активным компонентом информационной системы; детализирует проблему и модель, осуществляет постановку направленного вычислительного эксперимента на модели, генерацию и ранжирование альтернатив, выбор критериев для принятия решений, а также формирует рациональный вариант управления с помощью базы знаний. Принятие решений в условиях риска, например, требует ведения диалоговых процедур формирования статистически достоверных результатов и поэтапного сопоставления их с функцией цены риска. Необходимо осуществлять прямое участие эксперта в формировании оптимального множества вариантов решений и в процедурах вариантного синтеза.
Таким образом, имитационное моделирование значительно расширяет возможности и эффективность работы лиц, принимающих решения (ЛПР), предоставляя им удобный инструмент и средства для достижения поставленных целей. Имитационное моделирование реализует итерационный характер разработки модели системы, поэтапный характер детализации моделируемых подсистем, что позволяет постепенно увеличивать полноту оценки принимаемых решений по мере выявления новых проблем и получения новой информации.
Имитационная модель не дает оптимального решения п