Οι τεχνολογίες προσομοίωσης βασίζονται στην κατασκευή διαφόρων παραδειγμάτων πραγματικών συστημάτων που ανταποκρίνονται στο επαγγελματικό πλαίσιο μιας συγκεκριμένης κατάστασης. Καταρτίζονται μοντέλα προσομοίωσης που ανταποκρίνονται στις απαιτήσεις της δεδομένης στιγμής και το εκπαιδευμένο άτομο βυθίζεται στην εργασία μαζί τους. Η προσομοίωση και η μοντελοποίηση παιχνιδιών προσομοίωσης που υπάρχουν στις μεθόδους συνοδεύεται από την αναπαραγωγή αρκετά επαρκών διαδικασιών που συμβαίνουν στην πραγματικότητα. Έτσι, η εκπαίδευση καθιστά δυνατή τη διαμόρφωση πραγματικής επαγγελματικής εμπειρίας, παρά τις οιονεί επαγγελματικές δραστηριότητες.

Ρόλοι

Στη μαθησιακή διαδικασία, θεωρούνται διαδικασίες παιχνιδιού που προσφέρουν ενσωματωμένα μοντέλα προσομοίωσης, πράγμα που σημαίνει ότι παρέχεται και η κατανομή των ρόλων: οι μαθητές επικοινωνούν μεταξύ τους και με τον δάσκαλο, μιμούμενοι επαγγελματικές δραστηριότητες. Επομένως, οι τεχνολογίες προσομοίωσης χωρίζονται σε δύο μέρη - gaming και non-gaming, και η ανάλυση της προτεινόμενης κατάστασης βοηθά στον προσδιορισμό του τύπου. Για να γίνει αυτό, είναι απαραίτητο να αποσαφηνιστεί το σύστημα των εξωτερικών συνθηκών που ενθαρρύνουν την έναρξη ενεργών δράσεων. Δηλαδή, όλα τα προβλήματα, τα φαινόμενα, τα αλληλένδετα γεγονότα που χαρακτηρίζουν την κατάσταση πρέπει να αντιμετωπίζονται με μοντέλα προσομοίωσης.

Ένα συγκεκριμένο γεγονός ή μια συγκεκριμένη περίοδος δραστηριότητας ενός οργανισμού απαιτεί από τον διευθυντή να λάβει κατάλληλες εντολές, αποφάσεις και ενέργειες. Η μεθοδολογία για την ανάλυση περιπτωσιολογικών μελετών είναι μια λεπτομερής και σε βάθος μελέτη μιας πραγματικής κατάστασης ή μιας κατάστασης που δημιουργήθηκε τεχνητά, προσδιορίζοντας χαρακτηριστικές ιδιότητες. Αυτό συμβάλλει στην ανάπτυξη των μαθητών στην αναζήτηση μιας συστηματικής προσέγγισης για την επίλυση ενός προβλήματος, στον εντοπισμό επιλογών για λανθασμένες λύσεις και στην ανάλυση κριτηρίων για βέλτιστες λύσεις. Έτσι δημιουργούνται οι επαγγελματικές επιχειρηματικές επαφές, οι αποφάσεις λαμβάνονται συλλογικά και οι συγκρούσεις εξαλείφονται.

Καταστάσεις

Οι καταστάσεις διακρίνονται σε τέσσερις τύπους: πρώτον, εξετάζεται μια προβληματική κατάσταση, όπου οι μαθητές πρέπει να βρουν τις αιτίες, να θέσουν και να επιλύσουν το πρόβλημα, στη συνέχεια η κατάσταση υπόκειται σε αξιολόγηση με βάση τις αποφάσεις που ελήφθησαν. Μετά από αυτό, δημιουργείται μια κατάσταση που επεξηγεί με παραδείγματα όλα τα αναφερόμενα θέματα αυτού του μαθήματος και λαμβάνονται ως βάση τα προβλήματα που μόλις λύθηκαν και το θέμα τελειώνει με μια άσκηση κατάστασης, όπου μοντέλα προσομοίωσης επιλύουν απλά προβλήματα χρησιμοποιώντας τη μέθοδο της αναλογίας - αυτές είναι οι λεγόμενες καταστάσεις εκπαίδευσης.

Οι συγκεκριμένοι τύποι καταστάσεων είναι διαφορετικοί: αυτές είναι κλασικές και ζωντανές, μια κατάσταση περιστατικού, μια κατάσταση με την ανάλυση της επαγγελματικής αλληλογραφίας, καθώς και ενέργειες σύμφωνα με οδηγίες. Η επιλογή καθορίζεται από πολλούς παράγοντες: τους στόχους της μελέτης, το επίπεδο εκπαίδευσης, τη διαθεσιμότητα τεχνικών μέσων και επεξηγηματικού υλικού - όλα εξαρτώνται από το ατομικό στυλ του δασκάλου, του οποίου η δημιουργικότητα δεν περιορίζεται από αυστηρούς κανονισμούς ούτε στην επιλογή των ποικιλιών ή στις μεθόδους ανάλυσης. Εδώ είναι τα πρώτα στάδια ανάπτυξης μοντέλων προσομοίωσης.

Πρακτικές εργασίες

Στην πράξη, οι ιδέες της προσέγγισης των συμφραζομένων ενσωματώνονται καλύτερα, επειδή αποτελούνται από συγκεκριμένες και πραγματικές καταστάσεις ζωής: μια υπόθεση, μια ιστορία, η οποία περιέχει ένα μοντέλο προσομοίωσης, ένα παράδειγμα περιγραφής γεγονότων που έλαβαν χώρα ή είναι πολύ πιθανά, καταλήγοντας σε λάθη στην επίλυση προβλημάτων παραγωγής. Το καθήκον είναι να εντοπιστούν και να αναλυθούν αυτά τα λάθη κατά την εφαρμογή των ιδεών και των εννοιών αυτού του μαθήματος.

Η επαγγελματική κατάρτιση αυτού του τύπου είναι αρκετά ρεαλιστική και αποτελεσματική σε σύγκριση με τη διατύπωση επιμέρους θεμάτων που εξετάζονται καθαρά θεωρητικά. Ο προσανατολισμός της περιστασιακής μάθησης είναι τέτοιος ώστε οι δεξιότητες και οι γνώσεις να διδάσκονται όχι ως μάθημα, αλλά ως μέσο για την επίλυση διαφόρων προβλημάτων που προκύπτουν στις δραστηριότητες ενός ειδικού. Οι καταστάσεις κατάρτισης βασίζονται σε πραγματικά τμήματα επαγγελματικής παραγωγής, λαμβάνοντας υπόψη όλες τις διαπροσωπικές σχέσεις, κάτι που είναι εξαιρετικά σημαντικό για την επιτυχή λειτουργία μιας επιχείρησης. Οι εκπαιδευόμενοι λαμβάνουν το περίγραμμα και το πλαίσιο της μελλοντικής επαγγελματικής δραστηριότητας.

Επιλογή καταστάσεων

Αυτή είναι μια από τις πιο δύσκολες διδακτικές εργασίες. Ένα παράδειγμα μαθησιακής κατάστασης πληροί συνήθως τις ακόλουθες απαιτήσεις:

  1. Το σενάριο βασίζεται στην πραγματικότητα ή βγαλμένο από τη ζωή. Αυτό δεν σημαίνει ότι είναι απαραίτητο να υποβάλετε ένα τμήμα παραγωγής με πολλές λεπτομέρειες και τεχνολογικές λεπτότητες που θα αποσπάσουν την προσοχή του μαθητή από την επίλυση του κύριου προβλήματος. Η ορολογία κατασκευής είναι επίσης ακατάλληλη σε αυτήν την περίπτωση.
  2. Η κατάσταση μάθησης δεν πρέπει να περιέχει περισσότερα από πέντε έως επτά σημεία, τα οποία σχολιάζονται από τους μαθητές χρησιμοποιώντας όρους σύμφωνα με την έννοια που μελετάται. Ένα μοντέλο προσομοίωσης του οποίου το παράδειγμα είναι δύσκολο να λυθεί είναι απίθανο να διδάξει γρήγορα τους μαθητές.
  3. Αλλά η μαθησιακή κατάσταση θα πρέπει επίσης να στερείται πρωτογονικότητας: εκτός από πέντε έως επτά σημεία του προβλήματος που μελετάται, πρέπει να υπάρχουν δύο ή τρεις συνδετικοί σύνδεσμοι στο κείμενο. Συνήθως, τα προβλήματα στη ζωή δεν τοποθετούνται σε ξεχωριστά ράφια για συνεπή επίλυση. Τα προβλήματα στην εργασία συνδέονται συνήθως με κοινωνικά ή ψυχολογικά προβλήματα. Η εφαρμογή των ιδεών των μαθημάτων είναι ιδιαίτερα σημαντική στη διδασκαλία.

Κείμενο της εκπαιδευτικής κατάστασης

Για παράδειγμα, διευθυντής πωλήσεων στην εταιρεία Lotus Flower, που ειδικεύεται σε προϊόντα υγιεινής, καλλυντικά και αρώματα. Ήρθε σε αυτό το μέρος λόγω προαγωγής πριν από έξι μήνες. Συζήτηση με τη γενική διευθύντρια με βάση τα αποτελέσματα της δουλειάς της θα γίνει σε δέκα μέρες.

Πριν από αυτό, η Ιρίνα πέτυχε για δύο χρόνια σε ξεχωριστό τμήμα της εταιρείας, για παράδειγμα, πουλώντας προϊόντα υγιεινής, και της άρεσε εξαιρετικά. Ήταν σεβαστή, δημοφιλής μεταξύ των πωλητών και απέκτησε πολλούς τακτικούς πελάτες.

Εξέλιξη της κατάστασης

Όπως ήταν φυσικό, χάρηκε για την προαγωγή και άρχισε να εργάζεται με ενθουσιασμό στη νέα της θέση. Ωστόσο, για κάποιο λόγο τα πράγματα δεν πήγαν καλά. Δεν είχε χρόνο να δουλέψει στο γραφείο, γιατί ήταν σχεδόν όλη την ώρα στην αίθουσα και παρακολουθούσε τις ενέργειες των πωλητών. Έπρεπε ακόμη και να πάρω τη δουλειά στο σπίτι. Και παρόλα αυτά δεν είχε χρόνο να κάνει τίποτα: το αίτημα της διοίκησης να προετοιμάσει ιδέες για την έκθεση και την πώληση ολοκληρώθηκε την τελευταία μέρα, γιατί τίποτα ενδιαφέρον δεν είχε σκεφτεί εκ των προτέρων· η δημιουργικότητα δεν είναι τόσο απλή υπόθεση. Η άρρωστη δακτυλογράφος δεν μπόρεσε να ξαναγράψει τα χαρτιά με τις ιδέες της Ιρίνα. Ως αποτέλεσμα, η Ιρίνα δεν ολοκλήρωσε το έργο εντός της προθεσμίας που έθεσαν οι ανώτεροί της. Είναι αυτή τη στιγμή που τα μοντέλα εκμάθησης προσομοίωσης θα τη βοηθούσαν περισσότερο.

Μετά από αυτό, όλα πήγαν στραβά. Έχοντας περάσει χρόνο μιλώντας με έναν τακτικό πελάτη, η Ιρίνα δεν σκέφτηκε την ομιλία της όταν ο συνάδελφός της έλαβε επίσημα ένα πιστοποιητικό και μάλιστα άργησε για την τελετή. Στη συνέχεια, αρκετές φορές οι υφιστάμενοί της εγκατέλειπαν τη δουλειά τους χωρίς να την προειδοποιήσουν. Το τμήμα Ανθρώπινου Δυναμικού της υπενθύμισε επανειλημμένα την ανάγκη κατάρτισης ενός εκπαιδευτικού προγράμματος για τη χρήση φαρμακευτικών καλλυντικών, αλλά η Ιρίνα δεν μπόρεσε να επικοινωνήσει με τον δάσκαλο από το ιατρικό ινστιτούτο. Πάντα αργούσε να εισαγάγει ακόμη και κατώτερους πωλητές σε ανώτερες θέσεις. Και η Ιρίνα δεν έχει ετοιμάσει ακόμη τριμηνιαία έκθεση με την πρόβλεψη της ποικιλίας. Και δεν απάντησε καν σε πολλές επιστολές από πελάτες που ήθελαν να λάβουν τα αγαθά μέσω ταχυδρομείου. Και ως κερασάκι στην τούρτα, ένας πρόσφατος καβγάς με έναν από τους πρώην πολύ σεβαστούς πωλητές της σχετικά με τις τιμές. Αποδεικνύεται ότι το να είσαι καλός μάνατζερ δεν είναι τόσο εύκολο.

Ανάλυση της κατάστασης

Ένα μοντέλο προσομοίωσης είναι, πρώτα απ 'όλα, μια ανάγνωση της κατάστασης. Εδώ εμφανίζεται η παρακάτω εικόνα έξι σημείων με υποσημεία.

  1. Υπήρξαν αλλαγές στη νέα μου δουλειά. Ποιες είναι οι ανασταλτικές και κινητήριες δυνάμεις τους;
  2. Πριν τις αλλαγές - έχοντας αυτοεκτίμηση και γνώση του μηχανισμού πωλήσεων.
  3. Κίνητρο στην επιθυμία επιτυχίας, αλλά και διατήρησης πωλητικών ικανοτήτων – σύγκρουση ρόλων.
  4. Το στυλ διαχείρισης είναι η πλήρης αδυναμία να δοθεί μέρος της εξουσίας στους υφισταμένους. Οι συγκρούσεις με τους υφισταμένους δεν μπορούν να αποφευχθούν.
  5. Σε νέο ρόλο: δεν καθόρισε τις ιδιαιτερότητες της θέσης, το μέγεθος του φόρτου εργασίας, δεν έλυσε ένα απλό πρόβλημα με την επανεκτύπωση, παραλείπει τον προγραμματισμό και τον έλεγχο, επιτρέπει στους υφισταμένους να μην εμφανιστούν στη δουλειά, διαταράσσει το πρόγραμμα εκπαίδευσης του προσωπικού , δεν ξέρει πώς να οργανώσει το χρόνο του και να θέσει προτεραιότητες, χάνει τη δημιουργικότητα - δεν υπάρχουν νέες ιδέες.
  6. Στυλ διαχείρισης εμπιστευμένου προσωπικού: επιτρέπει κάθετη σύγκρουση, παρεμβαίνει στις υποθέσεις των υφισταμένων, στερείται αυτοπεποίθησης, ηγείται χωρίς τη βοήθεια της διοίκησης.

Εντοπισμός προβλημάτων

Η δομή των μοντέλων προσομοίωσης προϋποθέτει ότι το δεύτερο βήμα είναι ο εντοπισμός των αναδυόμενων προβλημάτων για τη συνεπή επίλυσή τους. Εδώ πρέπει να ακολουθήσετε τα ίδια σημεία, λαμβάνοντας υπόψη την ανάλυση που έγινε, αλλά λαμβάνοντας υπόψη την κατάσταση με διαφορετικό στόχο.

  1. Αλλαγές: υπάρχουν τρόποι διαχείρισης των αλλαγών και ποιες, πώς να μειώσετε την αντίσταση στις αλλαγές που έχουν συμβεί.
  2. Στυλ ηγεσίας: γιατί το στυλ που επέλεξε η Ιρίνα είναι ανεπιτυχές και ποιο είναι καλύτερο να το εγκαταλείψετε υπέρ.
  3. Κίνητρο: τι λέει η θεωρία διαχείρισης σχετικά με τα κίνητρα για την Irina και τους πωλητές.
  4. Ιδιαιτερότητες στόχων εργασίας: γνωρίζει η Irina όλες τις λεπτομέρειες σχετικά με τη νέα δουλειά, ποιοι ήταν οι στόχοι και πώς να τους επιτύχει.
  5. Σχεδιασμός και έλεγχος: σχεδίασε η Ιρίνα τις ενέργειές της ως μάνατζερ, ελέγχονταν;
  6. Σύγκρουση: ποια είναι η αιτία και το πρόβλημα της σύγκρουσης που προέκυψε και πώς θα μπορούσε να αντιμετωπιστεί.

Θεματικοί σύνδεσμοι

Η χρήση μοντέλων προσομοίωσης βοηθά στην οικοδόμηση μιας κατάστασης από την έναρξή της (κίνητρα), αποκαλύπτοντας τα κίνητρα για την αρχή της, έως τη μετάβαση σε μια νέα ποιότητα. Το τι θα είναι εξαρτάται από το πώς γίνεται η ανάλυση και ποια συμπεράσματα εξάγονται. Καμία κατάσταση δεν είναι ολοκληρωμένη χωρίς τη σύνδεση θεμάτων. Τις περισσότερες φορές, τα μοντέλα προσομοίωσης δεν αναπαράγουν την πραγματικότητα σε όλες τις πτυχές, αλλά αρκετές τέτοιες συνδέσεις πρέπει να υπάρχουν στο παιχνίδι. Εδώ είναι οι εξής.

  1. Η Ιρίνα δεν είδε διαφορές στη δουλειά ενός διευθυντή και ενός πωλητή.
  2. Η Ιρίνα ήταν κακώς προετοιμασμένη για τη νέα της θέση.
  3. Η Ιρίνα δεν έχει θεμελιώδεις γνώσεις σχετικά με τη διαχείριση.

Ανάπτυξη συνδετικών μοτίβων

Τι είναι δυνατό και τι πρέπει να γίνει σχετικά με τη σύνδεση θεμάτων;

  1. Πρώτα απ 'όλα, είναι απαραίτητη η μεταφορά πληροφοριών. Οι προϊστάμενοι της Ιρίνα είναι υποχρεωμένοι να της παρουσιάσουν συγκεκριμένες απαιτήσεις εργασίας αμέσως μετά το διορισμό της. Η Ιρίνα πρέπει να ενημερώσει τους υφισταμένους της για το στυλ διαχείρισης της στη δουλειά.
  2. Δεύτερον, είναι απαραίτητο να εκπαιδεύσουμε την Ιρίνα στα βασικά της διαχείρισης, τους υφισταμένους της στις μεθόδους πωλήσεων και, φυσικά, η Ιρίνα και οι υφισταμένοι της πρέπει να υποβληθούν σε εκπαίδευση στη διαπροσωπική αλληλεπίδραση.
  3. Τρίτον, είναι απαραίτητο να προγραμματιστούν με σαφήνεια οι λειτουργικές ευθύνες της Irina ως διαχειριστής και οι δραστηριότητες ολόκληρου του τμήματος στο σύνολό της.
  4. Τέταρτον, πρέπει να υπάρχει σωστή διαχείριση προσωπικού: Η Irina χρειάζεται βοήθεια στον καθορισμό στόχων και προτεραιοτήτων τόσο στιγμιαία όσο και μακροπρόθεσμα, δηλαδή είναι λογικό για το τμήμα HR να σχεδιάζει προηγμένη εκπαίδευση για τους υπαλλήλους για τους οποίους ενδιαφέρεται η εταιρεία.

Όλο αυτό το θέμα σχετίζεται άμεσα μόνο με τη μεταφορά πληροφοριών.

Όταν το παιχνίδι φτάσει στο στάδιο της σύνοψης και της εξαγωγής συμπερασμάτων, γίνεται σαφές τι είναι τα μοντέλα προσομοίωσης και πόσο χρήσιμα είναι. Τα συμπεράσματα είναι πολύ ακριβή και συγκεκριμένα για όλους σχεδόν, γιατί η κατάσταση αναλύθηκε μέχρι την παραμικρή λεπτομέρεια.

  • Πρώτον, ο διευθυντής πρέπει να συμφωνήσει για τις ιδιαιτερότητες της εργασίας με τους ανωτέρους του και να μεταφέρει τα αποτελέσματα στους υφισταμένους του.
  • Δεύτερον, όλες οι προτεραιότητες και οι στόχοι πρέπει να είναι σαφείς στον διευθυντή και να εξηγούνται επίσης στο υπόλοιπο προσωπικό.

Η Ιρίνα πρέπει να κατακτήσει τις τεχνικές διαχείρισης στη διαχείριση του χρόνου της, στον έλεγχο και τον προγραμματισμό, στη διαχείριση ανθρώπων και οποιασδήποτε σύγκρουσης, στη διακίνηση νέων πληροφοριών μεταξύ της ομάδας και στην ανάπτυξή της.

Η Irina πρέπει να μάθει λεπτομερώς από το τμήμα HR για τις διαδικασίες εκπαίδευσης, καθώς και για την προηγμένη εκπαίδευση των εργαζομένων, προκειμένου να τις εφαρμόσει όσο το δυνατόν σωστά. Θα πρέπει να βελτιώσει μόνη της το επαγγελματικό της επίπεδο και στο μέλλον να ολοκληρώσει τις σπουδές της. Αυτές οι συστάσεις μπορεί να τρομάξουν ένα απροετοίμαστο άτομο, επομένως πρέπει να τις χωρίσετε αμέσως σε τρεις ενότητες: άμεση εφαρμογή, συστάσεις μέτριας ανάγκης και το τελευταίο σημείο - σαφώς μακροπρόθεσμα. Είναι λογικό για την Ιρίνα και τους ανωτέρους της να συζητούν τους λόγους των αποτυχιών και να κάνουν τα πάντα για να μην επαναληφθούν.

Έχοντας αναλύσει έτσι μια τεχνητά κατασκευασμένη κατάσταση, κάθε μαθητής θα καταλάβει τι είναι τα μοντέλα προσομοίωσης.

Μοντέλα οικονομικής ανάπτυξης

Η κοινωνικοοικονομική ανάπτυξη έχει διαφορετικά μοντέλα προσομοίωσης από άλλα. Αυτό απαιτούσε ξεχωριστό όνομα για να γνωρίζουμε συγκεκριμένα το πεδίο εφαρμογής αυτής ή εκείνης της τεχνητής κατασκευής. Τα μοντέλα δυναμικής προσομοίωσης έχουν σχεδιαστεί ειδικά για την πρόβλεψη της λειτουργίας των οικονομικών συστημάτων. Ο τίτλος τονίζει ότι η δυναμική είναι το πιο σημαντικό χαρακτηριστικό τέτοιων κατασκευών και βασίζονται στις αρχές της δυναμικής του συστήματος.

Τα στάδια της κατασκευής έχουν την ακόλουθη σειρά ενεργειών: πρώτα, δημιουργείται ένα γνωστικό σχήμα δόμησης, στη συνέχεια επιλέγονται στατιστικά δεδομένα και το σχήμα τελειοποιείται. Το επόμενο βήμα είναι να διαμορφωθεί όπου περιγράφονται οι γνωστικές συνδέσεις και στη συνέχεια το IDM συντάσσεται ως σύνολο. Το μοντέλο διορθώνεται και επαληθεύεται και, τέλος, εκτελούνται πολυμεταβλητοί υπολογισμοί, συμπεριλαμβανομένων των προγνωστικών.

Μέθοδος scripting

Η ανάλυση σεναρίου, που σημαίνει ένα μοντέλο προσομοίωσης ενός συγκεκριμένου έργου, είναι απαραίτητη προκειμένου να υπολογιστούν οι κίνδυνοι στην πορεία προς την ανάπτυξη του έργου και οι τρόποι υπέρβασής τους. Ο κίνδυνος που απειλεί μια επένδυση μπορεί να εκφραστεί στην απόκλιση της ταμειακής ροής που προορίζεται για ένα δεδομένο έργο, αντίθετα με τις προσδοκίες, και όσο μεγαλύτερη είναι η απόκλιση, τόσο μεγαλύτερος είναι ο κίνδυνος. Κάθε έργο παρουσιάζει ένα πιθανό εύρος αποτελεσμάτων του έργου, επομένως, δίνοντάς τους μια πιθανολογική εκτίμηση, είναι δυνατό να αξιολογηθούν οι ταμειακές ροές, λαμβάνοντας υπόψη εκτιμήσεις εμπειρογνωμόνων για την πιθανολογική δημιουργία όλων αυτών των ροών ή το μέγεθος των αποκλίσεων όλων των συνιστωσών της ροής από τις αναμενόμενες τιμές.

Το καλό είναι ότι βάσει τέτοιων εκτιμήσεων ειδικών είναι δυνατό να κατασκευαστούν τουλάχιστον τρεις πιθανές καταστάσεις εξέλιξης: απαισιόδοξη, η πιο ρεαλιστική (πιθανή) και αισιόδοξη. Τα μοντέλα προσομοίωσης είναι η μόνη διαφορά από την πραγματικότητα εδώ - δεν είναι το ίδιο το σύστημα που παράγει τη δράση, αλλά το μοντέλο του. Τα μοντέλα προσομοίωσης συστημάτων έρχονται στη διάσωση σε περιπτώσεις όπου η διεξαγωγή πραγματικών πειραμάτων είναι τουλάχιστον παράλογη και με το μέγιστο δαπανηρό και επικίνδυνο. Η προσομοίωση είναι ένας τρόπος μελέτης συστημάτων χωρίς τον παραμικρό βαθμό κινδύνου. Είναι πρακτικά αδύνατο, για παράδειγμα, να εκτιμηθεί ο κίνδυνος επενδυτικών σχεδίων χωρίς προσομοιώσεις, όπου χρησιμοποιούνται μόνο προγνωστικά δεδομένα για το κόστος, τους όγκους πωλήσεων, τις τιμές και άλλα στοιχεία που καθορίζουν τους κινδύνους.

Η οικονομική ανάλυση

Τα μοντέλα που χρησιμοποιούνται για την επίλυση πολλών προβλημάτων χρηματοοικονομικής ανάλυσης περιέχουν τυχαίες μεταβλητές που δεν μπορούν να ελεγχθούν από τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων. Αυτά είναι μοντέλα στοχαστικής προσομοίωσης. Η προσομοίωση επιτρέπει σε κάποιον να εξαγάγει πιθανά αποτελέσματα με βάση τις κατανομές πιθανοτήτων τυχαίων μεταβλητών. Η στοχαστική προσομοίωση συχνά ονομάζεται επίσης μέθοδος Monte Carlo.

Πώς διαμορφώνονται οι κίνδυνοι των επενδυτικών σχεδίων; Διεξάγονται μια σειρά από πολυάριθμα πειράματα που αξιολογούν καθαρά εμπειρικά τον βαθμό επιρροής διαφόρων παραγόντων (δηλαδή αρχικών τιμών) στα αποτελέσματα που εξαρτώνται πλήρως από αυτούς. Η διεξαγωγή ενός πειράματος προσομοίωσης συνήθως χωρίζεται σε ορισμένα στάδια.

Καθιερώνοντας σχέσεις μεταξύ των αρχικών και τελικών δεικτών με τη μορφή μαθηματικής ανισότητας ή εξίσωσης, γίνεται το πρώτο βήμα στην πορεία του πειραματισμού. Στη συνέχεια, πρέπει να δώσετε στους νόμους της μηχανής που κατανέμουν πιθανότητες για βασικές παραμέτρους. Στη συνέχεια, πραγματοποιείται προσομοίωση υπολογιστή όλων των τιμών των κύριων παραμέτρων του μοντέλου και υπολογίζονται τα χαρακτηριστικά των κατανομών των αρχικών και τελικών δεικτών. Τέλος, γίνεται ανάλυση των αποτελεσμάτων που παράγονται από τον υπολογιστή και λαμβάνεται απόφαση.

Η μοντελοποίηση προσομοίωσης είναι ένα ισχυρό εργαλείο για τη μελέτη της συμπεριφοράς πραγματικών συστημάτων. Οι μέθοδοι μοντελοποίησης προσομοίωσης σάς επιτρέπουν να συλλέξετε τις απαραίτητες πληροφορίες σχετικά με τη συμπεριφορά ενός συστήματος δημιουργώντας το μοντέλο υπολογιστή του. Αυτές οι πληροφορίες χρησιμοποιούνται στη συνέχεια για το σχεδιασμό του συστήματος.

Ο σκοπός της μοντελοποίησης προσομοίωσης είναι να αναπαράγει τη συμπεριφορά του υπό μελέτη συστήματος με βάση τα αποτελέσματα της ανάλυσης των σημαντικότερων σχέσεων μεταξύ των στοιχείων του στην θεματική περιοχή προκειμένου να διεξαχθούν διάφορα πειράματα.

Η μοντελοποίηση προσομοίωσης σάς επιτρέπει να προσομοιώσετε τη συμπεριφορά ενός συστήματος με την πάροδο του χρόνου. Επιπλέον, το πλεονέκτημα είναι ότι ο χρόνος στο μοντέλο μπορεί να ελεγχθεί: επιβραδύνεται στην περίπτωση γρήγορων διεργασιών και επιταχύνεται για συστήματα μοντελοποίησης με αργή μεταβλητότητα. Είναι δυνατό να μιμηθεί κανείς τη συμπεριφορά εκείνων των αντικειμένων με τα οποία τα πραγματικά πειράματα είναι ακριβά, αδύνατα ή επικίνδυνα.

Η μοντελοποίηση προσομοίωσης χρησιμοποιείται όταν:

1. Είναι ακριβό ή αδύνατο να πειραματιστείτε σε πραγματικό αντικείμενο.

2. Είναι αδύνατο να οικοδομήσουμε ένα αναλυτικό μοντέλο: το σύστημα έχει χρόνο, αιτιακές σχέσεις, συνέπειες, μη γραμμικότητες, στοχαστικές (τυχαίες) μεταβλητές.

3. Είναι απαραίτητο να προσομοιωθεί η συμπεριφορά του συστήματος με την πάροδο του χρόνου.

Η μίμηση, ως μέθοδος επίλυσης μη τετριμμένων προβλημάτων, έλαβε την αρχική της ανάπτυξη σε σχέση με τη δημιουργία υπολογιστών τη δεκαετία του 1950 - 1960.

Υπάρχουν δύο είδη μίμησης:

1. Μέθοδος Monte Carlo (μέθοδος στατιστικής δοκιμής).

2. Μέθοδος μοντελοποίησης προσομοίωσης (statistical modeling).

Επί του παρόντος, υπάρχουν τρεις τομείς μοντέλων προσομοίωσης:

1. Η μοντελοποίηση που βασίζεται σε πράκτορες είναι μια σχετικά νέα κατεύθυνση (δεκαετίες 1990-2000) στη μοντελοποίηση προσομοίωσης, η οποία χρησιμοποιείται για τη μελέτη αποκεντρωμένων συστημάτων, η δυναμική των οποίων καθορίζεται όχι από παγκόσμιους κανόνες και νόμους (όπως σε άλλα παραδείγματα μοντελοποίησης), αλλά αντίστροφα. Όταν αυτοί οι παγκόσμιοι κανόνες και νόμοι είναι αποτέλεσμα ατομικής δραστηριότητας των μελών της ομάδας.

Ο στόχος των μοντέλων που βασίζονται σε πράκτορες είναι να κατανοήσουν αυτούς τους παγκόσμιους κανόνες, τη γενική συμπεριφορά του συστήματος, με βάση τις υποθέσεις για το άτομο, την ιδιωτική συμπεριφορά των μεμονωμένων ενεργών αντικειμένων του και την αλληλεπίδραση αυτών των αντικειμένων στο σύστημα. Ένας πράκτορας είναι μια συγκεκριμένη οντότητα που έχει δραστηριότητα, αυτόνομη συμπεριφορά, μπορεί να λαμβάνει αποφάσεις σύμφωνα με ένα συγκεκριμένο σύνολο κανόνων, να αλληλεπιδρά με το περιβάλλον και επίσης να αλλάζει ανεξάρτητα.

2. Η μοντελοποίηση διακριτών συμβάντων είναι μια προσέγγιση στη μοντελοποίηση που προτείνει την αφαίρεση από τη συνεχή φύση των γεγονότων και την εξέταση μόνο των κύριων γεγονότων του προσομοιωμένου συστήματος, όπως «αναμονή», «επεξεργασία παραγγελίας», «μετακίνηση με φορτίο», « εκφόρτωση» και άλλα. Η μοντελοποίηση διακριτών συμβάντων είναι η πιο ανεπτυγμένη και έχει μια τεράστια γκάμα εφαρμογών - από συστήματα logistics και ουρών μέχρι συστήματα μεταφοράς και παραγωγής. Αυτός ο τύπος μοντελοποίησης είναι ο πλέον κατάλληλος για τη μοντελοποίηση διαδικασιών παραγωγής.


3. Η δυναμική συστήματος είναι ένα παράδειγμα μοντελοποίησης όπου κατασκευάζονται για το υπό μελέτη σύστημα γραφικά διαγράμματα αιτιακών σχέσεων και καθολικές επιρροές ορισμένων παραμέτρων σε άλλες με την πάροδο του χρόνου, και στη συνέχεια το μοντέλο που δημιουργήθηκε με βάση αυτά τα διαγράμματα προσομοιώνεται σε υπολογιστή. Στην πραγματικότητα, αυτός ο τύπος μοντελοποίησης, περισσότερο από όλα τα άλλα παραδείγματα, βοηθά στην κατανόηση της ουσίας της συνεχούς αναγνώρισης των σχέσεων αιτίου-αποτελέσματος μεταξύ αντικειμένων και φαινομένων. Χρησιμοποιώντας τη δυναμική των συστημάτων, χτίζονται μοντέλα επιχειρηματικών διαδικασιών, ανάπτυξη πόλης, μοντέλα παραγωγής, δυναμική πληθυσμού, οικολογία και ανάπτυξη επιδημιών.

Βασικές έννοιες κατασκευής μοντέλων

Η μοντελοποίηση προσομοίωσης βασίζεται στην αναπαραγωγή, με χρήση υπολογιστών, της διαδικασίας λειτουργίας του συστήματος που ξεδιπλώθηκε με την πάροδο του χρόνου, λαμβάνοντας υπόψη την αλληλεπίδραση με το εξωτερικό περιβάλλον.

Η βάση οποιουδήποτε μοντέλου προσομοίωσης (IM) είναι:

· ανάπτυξη ενός μοντέλου του υπό μελέτη συστήματος βασισμένου σε ιδιωτικά μοντέλα προσομοίωσης (ενότητες) υποσυστημάτων που ενώνονται από τις αλληλεπιδράσεις τους σε ένα ενιαίο σύνολο.

· επιλογή πληροφοριακών (ολοκληρωτικών) χαρακτηριστικών ενός αντικειμένου, μεθόδων απόκτησης και ανάλυσής τους.

· κατασκευή ενός μοντέλου της επίδρασης του εξωτερικού περιβάλλοντος στο σύστημα με τη μορφή ενός συνόλου μοντέλων προσομοίωσης εξωτερικών παραγόντων επιρροής.

· επιλογή μεθόδου για τη μελέτη ενός μοντέλου προσομοίωσης σύμφωνα με μεθόδους σχεδιασμού πειραμάτων προσομοίωσης (IE).

Συμβατικά, ένα μοντέλο προσομοίωσης μπορεί να αναπαρασταθεί με τη μορφή λειτουργικών, εφαρμοζόμενων μπλοκ λογισμικού (ή υλικού).

Το σχήμα δείχνει τη δομή του μοντέλου προσομοίωσης. Το μπλοκ για την προσομοίωση εξωτερικών επιρροών (ESI) δημιουργεί υλοποιήσεις τυχαίων ή ντετερμινιστικών διαδικασιών που προσομοιώνουν την επίδραση του εξωτερικού περιβάλλοντος σε ένα αντικείμενο. Η μονάδα επεξεργασίας αποτελεσμάτων (RPB) έχει σχεδιαστεί για να λαμβάνει πληροφοριακά χαρακτηριστικά του υπό μελέτη αντικειμένου. Οι απαραίτητες πληροφορίες για αυτό προέρχονται από το μπλοκ του μαθηματικού μοντέλου του αντικειμένου (BMO). Η μονάδα ελέγχου (BUIM) εφαρμόζει μια μέθοδο για τη μελέτη ενός μοντέλου προσομοίωσης, ο κύριος σκοπός της είναι να αυτοματοποιήσει τη διαδικασία διεξαγωγής του IE.

Ο σκοπός της μοντελοποίησης προσομοίωσης είναι να κατασκευάσει ένα IM ενός αντικειμένου και να πραγματοποιήσει IE σε αυτό για να μελετήσει τα πρότυπα λειτουργίας και συμπεριφοράς, λαμβάνοντας υπόψη δεδομένους περιορισμούς και συναρτήσεις στόχου υπό συνθήκες προσομοίωσης και αλληλεπίδρασης με το εξωτερικό περιβάλλον.

Αρχές και μέθοδοι κατασκευής μοντέλων προσομοίωσης

Η διαδικασία λειτουργίας ενός πολύπλοκου συστήματος μπορεί να θεωρηθεί ως μια αλλαγή στις καταστάσεις του, που περιγράφεται από τις μεταβλητές φάσης του

Z1(t), Z2(t), Zn(t) σε n - διαστατικό χώρο.

Ο στόχος της μοντελοποίησης προσομοίωσης είναι η λήψη της τροχιάς κίνησης του υπό εξέταση συστήματος σε n-διάστατο χώρο (Z1, Z2, Zn), καθώς και ο υπολογισμός ορισμένων δεικτών που εξαρτώνται από τα σήματα εξόδου του συστήματος και χαρακτηρίζουν τις ιδιότητές του .

Στην περίπτωση αυτή, η «κίνηση» του συστήματος νοείται με μια γενική έννοια - ως οποιαδήποτε αλλαγή συμβαίνει σε αυτό.

Υπάρχουν δύο γνωστές αρχές για την κατασκευή ενός μοντέλου διαδικασίας για τη λειτουργία των συστημάτων:

1. Η αρχή Δt για ντετερμινιστικά συστήματα

Ας υποθέσουμε ότι η αρχική κατάσταση του συστήματος αντιστοιχεί στις τιμές Z1(t0), Z2(t0), Zn(t0). Η αρχή Δt περιλαμβάνει τη μετατροπή του μοντέλου συστήματος σε τέτοια μορφή ώστε οι τιμές των Z1, Z2, Zn τη στιγμή t1 = t0 + Δt να μπορούν να υπολογιστούν μέσω των αρχικών τιμών και τη στιγμή t2 = t1+ Δt μέσω των τιμών στο προηγούμενο βήμα και ούτω καθεξής για κάθε i-ο βήμα (t = const, i = 1 M).

Για συστήματα όπου η τυχαιότητα είναι ο καθοριστικός παράγοντας, η αρχή Δt είναι η εξής:

1. Η υπό συνθήκη κατανομή πιθανότητας προσδιορίζεται στο πρώτο βήμα (t1 = t0+ Δt) για το τυχαίο διάνυσμα, ας το συμβολίσουμε (Z1, Z2, Zn). Η προϋπόθεση είναι η αρχική κατάσταση του συστήματος να αντιστοιχεί στο σημείο τροχιάς.

2. Οι τιμές συντεταγμένων του σημείου τροχιάς του συστήματος (t1 = t0+ Δt) υπολογίζονται ως οι τιμές συντεταγμένων ενός τυχαίου διανύσματος που καθορίζεται από την κατανομή που βρέθηκε στο προηγούμενο βήμα.

3. Η υπό όρους κατανομή του διανύσματος βρίσκεται στο δεύτερο βήμα (t2 = t1 + Δ t), με την προϋπόθεση ότι οι αντίστοιχες τιμές λαμβάνονται στο πρώτο βήμα κ.λπ., έως ότου το ti = t0 + i Δ t πάρει την τιμή (tM = t0 + M Δ t).

Η αρχή Δ t είναι καθολική και εφαρμόζεται σε μια ευρεία κατηγορία συστημάτων. Το μειονέκτημά του είναι ότι είναι αντιοικονομικό από άποψη χρόνου μηχανής.

2. Η αρχή των ειδικών καταστάσεων (αρχή δz).

Όταν εξετάζουμε ορισμένους τύπους συστημάτων, μπορούν να διακριθούν δύο τύποι καταστάσεων δz:

1. Κανονικό, στο οποίο το σύστημα βρίσκεται τις περισσότερες φορές, ενώ το Zi(t), (i=1 n) αλλάζει ομαλά.

2. Ιδιαίτερο, χαρακτηριστικό του συστήματος σε συγκεκριμένες χρονικές στιγμές, και η κατάσταση του συστήματος αλλάζει απότομα σε αυτές τις στιγμές.

Η αρχή των ειδικών καταστάσεων διαφέρει από την αρχή Δt στο ότι τα χρονικά βήματα σε αυτή την περίπτωση δεν είναι σταθερά, είναι μια τυχαία τιμή και υπολογίζεται σύμφωνα με πληροφορίες για την προηγούμενη ειδική κατάσταση.

Παραδείγματα συστημάτων που έχουν ειδικές καταστάσεις είναι τα συστήματα ουράς. Οι ειδικές καταστάσεις εμφανίζονται όταν λαμβάνονται αιτήματα, όταν κυκλοφορούν κανάλια κ.λπ.

Βασικές μέθοδοι μοντελοποίησης προσομοίωσης.

Οι κύριες μέθοδοι μοντελοποίησης προσομοίωσης είναι: αναλυτική μέθοδος, μέθοδος στατικής μοντελοποίησης και συνδυασμένη μέθοδος (αναλυτική-στατιστική) μέθοδος.

Η αναλυτική μέθοδος χρησιμοποιείται για την προσομοίωση διεργασιών κυρίως για μικρά και απλά συστήματα όπου δεν υπάρχει παράγοντας τυχαιότητας. Η μέθοδος ονομάζεται συμβατικά, καθώς συνδυάζει τις δυνατότητες προσομοίωσης μιας διαδικασίας, το μοντέλο της οποίας λαμβάνεται με τη μορφή μιας αναλυτικά κλειστής λύσης ή μιας λύσης που λαμβάνεται με μεθόδους υπολογιστικών μαθηματικών.

Η μέθοδος στατιστικής μοντελοποίησης αναπτύχθηκε αρχικά ως μέθοδος στατιστικών δοκιμών (Monte Carlo). Αυτή είναι μια αριθμητική μέθοδος που αποτελείται από τη λήψη εκτιμήσεων πιθανοτικών χαρακτηριστικών που συμπίπτουν με την επίλυση αναλυτικών προβλημάτων (για παράδειγμα, επίλυση εξισώσεων και υπολογισμός ορισμένου ολοκληρώματος). Στη συνέχεια, αυτή η μέθοδος άρχισε να χρησιμοποιείται για την προσομοίωση διεργασιών που συμβαίνουν σε συστήματα στα οποία υπάρχει μια πηγή τυχαίας ή τα οποία υπόκεινται σε τυχαίες επιρροές. Ονομάζεται μέθοδος στατιστικής μοντελοποίησης.

Η συνδυασμένη μέθοδος (αναλυτική-στατιστική) σας επιτρέπει να συνδυάσετε τα πλεονεκτήματα των μεθόδων αναλυτικής και στατιστικής μοντελοποίησης. Χρησιμοποιείται στην περίπτωση ανάπτυξης ενός μοντέλου που αποτελείται από διάφορες ενότητες που αντιπροσωπεύουν ένα σύνολο στατιστικών και αναλυτικών μοντέλων που αλληλεπιδρούν ως ένα ενιαίο σύνολο. Επιπλέον, το σύνολο των ενοτήτων μπορεί να περιλαμβάνει όχι μόνο ενότητες που αντιστοιχούν σε δυναμικά μοντέλα, αλλά και ενότητες που αντιστοιχούν σε στατικά μαθηματικά μοντέλα.

Ερωτήσεις αυτοδιαγνωστικού ελέγχου

1. Ορίστε τι είναι ένα μαθηματικό μοντέλο βελτιστοποίησης.

2. Σε τι μπορούν να χρησιμοποιηθούν τα μοντέλα βελτιστοποίησης;

3. Προσδιορίστε τα χαρακτηριστικά της μοντελοποίησης προσομοίωσης.

4. Χαρακτηρίστε τη μέθοδο στατιστικής μοντελοποίησης.

5. Τι είναι ένα μοντέλο «μαύρου κουτιού», ένα μοντέλο σύνθεσης, ένα μοντέλο δομής, ένα μοντέλο «λευκού κουτιού»;

Εισαγωγή

Ένα από τα σημαντικά χαρακτηριστικά του αυτοματοποιημένου συστήματος ελέγχου είναι η θεμελιώδης αδυναμία διεξαγωγής πραγματικών πειραμάτων πριν από την ολοκλήρωση του έργου. Μια πιθανή λύση είναι η χρήση μοντέλων προσομοίωσης. Ωστόσο, η ανάπτυξη και η χρήση τους είναι εξαιρετικά περίπλοκες και προκύπτουν δυσκολίες στον ακριβή προσδιορισμό του βαθμού επάρκειας της μοντελοποιημένης διαδικασίας. Επομένως, είναι σημαντικό να αποφασίσετε ποιο μοντέλο θα δημιουργήσετε.

Μια άλλη σημαντική πτυχή είναι η χρήση μοντέλων προσομοίωσης κατά τη λειτουργία αυτοματοποιημένων συστημάτων ελέγχου για τη λήψη αποφάσεων. Αυτά τα μοντέλα δημιουργούνται κατά τη διαδικασία σχεδιασμού, έτσι ώστε να μπορούν να ενημερώνονται και να προσαρμόζονται συνεχώς ώστε να ταιριάζουν σε μεταβαλλόμενα περιβάλλοντα χρήστη.

Τα ίδια μοντέλα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εκπαίδευση του προσωπικού πριν τεθεί σε λειτουργία το αυτοματοποιημένο σύστημα ελέγχου και για τη διεξαγωγή επαγγελματικών παιχνιδιών.

1. Η έννοια της μοντελοποίησης προσομοίωσης

Η μοντελοποίηση προσομοίωσης είναι μια ερευνητική μέθοδος που περιλαμβάνει την προσομοίωση σε υπολογιστή, τη χρήση ενός συνόλου προγραμμάτων, της διαδικασίας λειτουργίας ενός συστήματος ή των επιμέρους μερών και στοιχείων του. Η ουσία της μεθόδου προσομοίωσης είναι η ανάπτυξη αλγορίθμων και προγραμμάτων που προσομοιώνουν τη συμπεριφορά του συστήματος, τις ιδιότητες και τα χαρακτηριστικά του στη σύνθεση, τον όγκο και την περιοχή αλλαγής των παραμέτρων του που είναι απαραίτητες για τη μελέτη του συστήματος.

Οι θεμελιώδεις δυνατότητες της μεθόδου είναι πολύ μεγάλες· επιτρέπει, εάν είναι απαραίτητο, τη μελέτη συστημάτων οποιασδήποτε πολυπλοκότητας και σκοπού με κάθε βαθμό λεπτομέρειας. Οι μόνοι περιορισμοί είναι η ισχύς του υπολογιστή που χρησιμοποιείται και η πολυπλοκότητα της προετοιμασίας ενός πολύπλοκου συνόλου προγραμμάτων.

Σε αντίθεση με τα μαθηματικά μοντέλα, τα οποία είναι αναλυτικές εξαρτήσεις που μπορούν να μελετηθούν χρησιμοποιώντας μια αρκετά ισχυρή μαθηματική συσκευή, τα μοντέλα προσομοίωσης, κατά κανόνα, επιτρέπουν τη διενέργεια μόνο μεμονωμένων δοκιμών σε αυτά, παρόμοια με ένα μεμονωμένο πείραμα σε πραγματικό αντικείμενο. Επομένως, για πληρέστερη μελέτη και λήψη των απαραίτητων εξαρτήσεων μεταξύ των παραμέτρων, απαιτούνται πολλαπλές δοκιμές του μοντέλου, ο αριθμός και η διάρκεια των οποίων καθορίζονται σε μεγάλο βαθμό από τις δυνατότητες του υπολογιστή που χρησιμοποιείται, καθώς και από τις ιδιότητες του ίδιου του μοντέλου.

Η χρήση μοντέλων προσομοίωσης δικαιολογείται σε περιπτώσεις όπου οι δυνατότητες των μεθόδων για τη μελέτη ενός συστήματος με χρήση αναλυτικών μοντέλων είναι περιορισμένες και τα πειράματα πλήρους κλίμακας είναι ανεπιθύμητα ή αδύνατα για τον ένα ή τον άλλο λόγο.

Ακόμη και σε περιπτώσεις όπου η δημιουργία ενός αναλυτικού μοντέλου για τη μελέτη ενός συγκεκριμένου συστήματος είναι κατ' αρχήν δυνατή, η μοντελοποίηση προσομοίωσης μπορεί να είναι προτιμότερη όσον αφορά τον χρόνο που αφιερώνεται στον υπολογιστή και τον ερευνητή για τη διεξαγωγή της μελέτης. Για πολλά προβλήματα που προκύπτουν κατά τη δημιουργία και λειτουργία αυτοματοποιημένων συστημάτων ελέγχου, η προσομοίωση μερικές φορές αποδεικνύεται η μόνη πρακτικά εφικτή μέθοδος έρευνας. Αυτό εξηγεί σε μεγάλο βαθμό το συνεχώς αυξανόμενο ενδιαφέρον για τη μοντελοποίηση προσομοίωσης και την επέκταση της κατηγορίας προβλημάτων για τα οποία χρησιμοποιείται.

Οι μέθοδοι μοντελοποίησης προσομοίωσης αναπτύσσονται και χρησιμοποιούνται κυρίως σε τρεις κατευθύνσεις: ανάπτυξη τυπικών μεθόδων και τεχνικών για τη δημιουργία μοντέλων προσομοίωσης. μελέτη του βαθμού ομοιότητας των μοντέλων προσομοίωσης με πραγματικά συστήματα. δημιουργία εργαλείων προγραμματισμού αυτοματισμού με στόχο τη δημιουργία πακέτων λογισμικού για μοντέλα προσομοίωσης.

Υπάρχουν δύο υποκατηγορίες συστημάτων που επικεντρώνονται στο σύστημα και στη λογική μοντελοποίηση. Η υποκατηγορία της μοντελοποίησης συστημάτων περιλαμβάνει συστήματα με καλά ανεπτυγμένα γενικά αλγοριθμικά εργαλεία. με ένα ευρύ φάσμα εργαλείων για την περιγραφή παράλληλων ενεργειών, χρονικές ακολουθίες εκτέλεσης διεργασιών. με δυνατότητα συλλογής και επεξεργασίας στατιστικού υλικού. Σε τέτοια συστήματα, χρησιμοποιούνται ειδικές γλώσσες προγραμματισμού και μοντελοποίησης - SIMULA, SIMSCRIPT, GPSS, κ.λπ. Οι δύο πρώτες από αυτές τις γλώσσες είναι υποσύνολα γλωσσών προγραμματισμού προσανατολισμένων στη διαδικασία, όπως FORTRAN, PL/1, προηγμένα μέσα δυναμικών δομών δεδομένων, χειριστές ελέγχου για σχεδόν παράλληλες διεργασίες, ειδικά εργαλεία συλλογής στατιστικών και λιστών επεξεργασίας. Αυτές οι πρόσθετες δυνατότητες επιτρέπουν στατιστικές μελέτες μοντέλων, γι' αυτό και τέτοια συστήματα ονομάζονται μερικές φορές συστήματα στατιστικής μοντελοποίησης.

Μια υποκατηγορία λογικής μοντελοποίησης περιλαμβάνει συστήματα που σας επιτρέπουν να αντικατοπτρίζετε με βολική και συνοπτική μορφή τα λογικά και τοπολογικά χαρακτηριστικά των προσομοιωμένων αντικειμένων, τα οποία έχουν τα μέσα εργασίας με μέρη λέξεων, μετατροπής μορφών και εγγραφής μικροπρογραμμάτων. Αυτή η υποκατηγορία συστημάτων περιλαμβάνει τις γλώσσες προγραμματισμού AUTOCODE, LOTIS κ.λπ.

Στις περισσότερες περιπτώσεις, κατά τη μοντελοποίηση οικονομικών, παραγωγικών και άλλων οργανωτικών συστημάτων διαχείρισης, η μελέτη του μοντέλου συνίσταται στη διεξαγωγή στοχαστικών πειραμάτων. Αντανακλώντας τις ιδιότητες των προσομοιωμένων αντικειμένων, αυτά τα μοντέλα περιέχουν τυχαίες μεταβλητές που περιγράφουν τόσο τη λειτουργία των ίδιων των συστημάτων όσο και τις επιπτώσεις του εξωτερικού περιβάλλοντος. Ως εκ τούτου, η στατιστική μοντελοποίηση έχει γίνει πιο διαδεδομένη.

Το μοντέλο προσομοίωσης χαρακτηρίζεται από σύνολα μεταβλητών εισόδου

παρατηρούμενες ή χειραγωγημένες μεταβλητές

ενέργειες ελέγχου

ενοχλητικές επιρροές

Κατάσταση συστήματος ανά πάσα στιγμή

και οι αρχικές συνθήκες Y(t0), R(t0), W(t0) μπορούν να είναι τυχαίες μεταβλητές που καθορίζονται από την αντίστοιχη κατανομή πιθανοτήτων. Οι σχέσεις μοντέλου καθορίζουν την κατανομή πιθανοτήτων των μεγεθών τη χρονική στιγμή t + Δt:

Υπάρχουν δύο κύριοι τρόποι κατασκευής ενός αλγόριθμου μοντελοποίησης – η αρχή Δt και η αρχή των ειδικών καταστάσεων.

Αρχή ∆t. Η χρονική περίοδος (t0, t) στην οποία μελετάται η συμπεριφορά του συστήματος χωρίζεται σε διαστήματα μήκους Δt. Σύμφωνα με μια δεδομένη κατανομή πιθανοτήτων για αρχικές συνθήκες, μια από τις πιθανές καταστάσεις z0(t0) επιλέγεται για την αρχική στιγμή t0 για a priori λόγους ή τυχαία. Για τη στιγμή t0 + Δt, υπολογίζεται η υπό όρους κατανομή πιθανοτήτων των καταστάσεων (υπόκειται στην κατάσταση z0(t0)). Στη συνέχεια, όπως και στην προηγούμενη, επιλέγεται μία από τις πιθανές καταστάσεις z0(t0 ​​~ Δt), εκτελούνται οι διαδικασίες για τον υπολογισμό της υπό όρους κατανομής πιθανοτήτων των καταστάσεων για τη στιγμή t0 + 2∆t κ.λπ.

Ως αποτέλεσμα της επανάληψης αυτής της διαδικασίας μέχρι τη στιγμή t0 + n∆t = T, προκύπτει μία από τις πιθανές υλοποιήσεις της υπό μελέτη τυχαίας διαδικασίας. Με τον ίδιο τρόπο, επιτυγχάνεται μια σειρά από άλλες υλοποιήσεις της διαδικασίας. Η περιγραφόμενη μέθοδος κατασκευής ενός αλγορίθμου μοντελοποίησης απαιτεί πολύ χρόνο στον υπολογιστή.

Η αρχή των ειδικών κρατών. Όλες οι πιθανές καταστάσεις του συστήματος Z(t) = (zi(t)) χωρίζονται σε δύο κατηγορίες - συνηθισμένες και ειδικές. Σε κανονικές καταστάσεις, τα χαρακτηριστικά zi(t) αλλάζουν ομαλά και συνεχώς. Οι ειδικές καταστάσεις καθορίζονται από την παρουσία σημάτων εισόδου ή την έξοδο τουλάχιστον ενός από τα χαρακτηριστικά zi(t) στο όριο του πεδίου ύπαρξης. Σε αυτή την περίπτωση, η κατάσταση του συστήματος αλλάζει απότομα.

Ο αλγόριθμος μοντελοποίησης πρέπει να παρέχει διαδικασίες για τον προσδιορισμό των χρονικών στιγμών που αντιστοιχούν σε ειδικές καταστάσεις και τις τιμές των χαρακτηριστικών του συστήματος σε αυτές τις στιγμές. Δεδομένης μιας γνωστής κατανομής πιθανοτήτων για τις αρχικές συνθήκες, επιλέγεται μία από τις πιθανές καταστάσεις και, με βάση τα δεδομένα μοτίβα αλλαγών στα χαρακτηριστικά zi(t), οι τιμές τους βρίσκονται πριν από την πρώτη ειδική κατάσταση. Με τον ίδιο τρόπο προχωράμε σε όλες τις επόμενες ειδικές καταστάσεις. Έχοντας λάβει μία από τις πιθανές υλοποιήσεις μιας τυχαίας πολυδιάστατης διαδικασίας, κατασκευάζονται άλλες υλοποιήσεις χρησιμοποιώντας παρόμοιες διαδικασίες. Η κατανάλωση χρόνου στον υπολογιστή όταν χρησιμοποιείται ένας αλγόριθμος μοντελοποίησης που βασίζεται στην αρχή των ειδικών καταστάσεων είναι συνήθως μικρότερη από ό,τι όταν χρησιμοποιείται η αρχή Δt.

Η μοντελοποίηση προσομοίωσης χρησιμοποιείται κυρίως για τις ακόλουθες εφαρμογές:

1) κατά τη μελέτη πολύπλοκων εσωτερικών και εξωτερικών αλληλεπιδράσεων δυναμικών συστημάτων με στόχο τη βελτιστοποίησή τους. Για να γίνει αυτό, μελετήστε τα πρότυπα αλληλεπίδρασης μεταξύ μεταβλητών στο μοντέλο, κάντε αλλαγές στο μοντέλο και παρατηρήστε τον αντίκτυπό τους στη συμπεριφορά του συστήματος.

2) να προβλέψει τη συμπεριφορά του συστήματος στο μέλλον με βάση τη μοντελοποίηση της ανάπτυξης του ίδιου του συστήματος και του εξωτερικού του περιβάλλοντος.

3) για σκοπούς εκπαίδευσης προσωπικού, η οποία μπορεί να είναι δύο τύπων: ατομική εκπαίδευση χειριστή που διαχειρίζεται μια συγκεκριμένη τεχνολογική διαδικασία ή συσκευή και εκπαίδευση ομάδας ατόμων που διαχειρίζονται συλλογικά μια σύνθετη παραγωγική ή οικονομική εγκατάσταση.

Και στους δύο τύπους συστημάτων, ένα σύνολο προγραμμάτων θέτει μια συγκεκριμένη κατάσταση στην εγκατάσταση, αλλά υπάρχει μια σημαντική διαφορά μεταξύ τους. Στην πρώτη περίπτωση, το λογισμικό προσομοιώνει τη λειτουργία αντικειμένων που περιγράφονται από τεχνολογικούς αλγόριθμους ή συναρτήσεις μεταφοράς. Το μοντέλο επικεντρώνεται στην εκπαίδευση των ψυχοφυσιολογικών χαρακτηριστικών ενός ατόμου, γι' αυτό τέτοια μοντέλα ονομάζονται προσομοιωτές. Τα μοντέλα του δεύτερου τύπου είναι πολύ πιο περίπλοκα. Περιγράφουν ορισμένες πτυχές της λειτουργίας μιας επιχείρησης ή επιχείρησης και επικεντρώνονται στην έκδοση ορισμένων τεχνικών και οικονομικών χαρακτηριστικών όταν οι εισροές επηρεάζονται, τις περισσότερες φορές όχι από ένα άτομο, αλλά από μια ομάδα ανθρώπων που εκτελούν διάφορες διοικητικές λειτουργίες.

4) για πρωτοτυποποίηση του σχεδιασμένου συστήματος και του αντίστοιχου τμήματος του ελεγχόμενου αντικειμένου με σκοπό την πρόχειρη επαλήθευση των προτεινόμενων λύσεων σχεδιασμού. Αυτό επιτρέπει στον πελάτη να επιδείξει τη λειτουργία του μελλοντικού συστήματος με την πιο οπτική και κατανοητή μορφή, η οποία προάγει την αμοιβαία κατανόηση και τον συντονισμό των λύσεων σχεδιασμού. Επιπλέον, ένα τέτοιο μοντέλο καθιστά δυνατό τον εντοπισμό και την εξάλειψη πιθανών ασυνεπειών και σφαλμάτων σε προγενέστερο στάδιο σχεδιασμού, γεγονός που μειώνει το κόστος διόρθωσής τους κατά 2-3 τάξεις μεγέθους.

Το παρακάτω παράδειγμα μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την επίλυση μιας μεγάλης κατηγορίας προβλημάτων. Για παράδειγμα, προβλήματα διαχείρισης ανθρώπινων και τεχνικών πόρων. Η προσομοίωση θα βοηθήσει κάθε εμπορική εταιρεία να μειώσει το κόστος για υλικά, προσωπικό και εξοπλισμό.

Εύρεση του βέλτιστου αριθμού εργαζομένων για την παροχή στους πελάτες του απαιτούμενου επιπέδου εξυπηρέτησης

Στο πρώτο στάδιο, καθορίζεται το κύριο κριτήριο για το επίπεδο εξυπηρέτησης στην τράπεζα - το μέσο μέγεθος της ουράς. Στη συνέχεια, επιλέγονται οι κατάλληλες παράμετροι συστήματος για τη ρύθμιση των παραμέτρων του μοντέλου: ο αριθμός των πελατών, η ένταση της άφιξής τους, ο χρόνος λήψης ενός πελάτη και φυσικές αποκλίσεις από τις μέσες τιμές που προκύπτουν περιοδικά, για παράδειγμα, ώρες αιχμής και σύνθετα αιτήματα πελατών.

Στη συνέχεια δημιουργείται ένα διάγραμμα ροής που ταιριάζει με τη δομή των υποκαταστημάτων και τις επιχειρηματικές διαδικασίες της τράπεζας. Το μοντέλο λαμβάνει υπόψη μόνο παράγοντες που επηρεάζουν το πρόβλημα που αναλύεται. Για παράδειγμα, η παρουσία τμήματος εξυπηρέτησης νομικών προσώπων ή τμήματος πιστώσεων δεν επηρεάζει τα άτομα που εξυπηρετούν, καθώς τα τμήματα αυτά είναι φυσικά και λειτουργικά διαχωρισμένα.


Τέλος, μετά τη φόρτωση των δεδομένων εισόδου στο μοντέλο, εκτελείται η προσομοίωση και καθίσταται δυνατή η δυναμική προβολή της λειτουργίας του υποκαταστήματος της τράπεζας, η οποία σας επιτρέπει να επεξεργαστείτε και να αναλύσετε τα αποτελέσματα. Εάν το μέσο μέγεθος της ουράς πελατών υπερβαίνει το καθορισμένο όριο, τότε ο αριθμός των διαθέσιμων υπαλλήλων αυξάνεται και το πείραμα επαναλαμβάνεται. Αυτή η διαδικασία μπορεί να εκτελεστεί αυτόματα μέχρι να βρεθεί η βέλτιστη λύση.

Σε αυτό το άρθρο θα μιλήσουμε για μοντέλα προσομοίωσης. Αυτό είναι ένα αρκετά περίπλοκο θέμα που απαιτεί ξεχωριστή εξέταση. Γι' αυτό θα προσπαθήσουμε να εξηγήσουμε αυτό το θέμα σε μια προσιτή γλώσσα.

Μοντέλα προσομοίωσης

Για τι πράγμα μιλάμε? Ας ξεκινήσουμε με το γεγονός ότι τα μοντέλα προσομοίωσης είναι απαραίτητα για την αναπαραγωγή οποιωνδήποτε χαρακτηριστικών ενός πολύπλοκου συστήματος στο οποίο αλληλεπιδρούν στοιχεία. Ωστόσο, μια τέτοια μοντελοποίηση έχει μια σειρά από χαρακτηριστικά.

Πρώτον, αυτό είναι ένα αντικείμενο μοντελοποίησης, το οποίο τις περισσότερες φορές αντιπροσωπεύει ένα πολύπλοκο πολύπλοκο σύστημα. Δεύτερον, αυτοί είναι τυχαίοι παράγοντες που είναι πάντα παρόντες και έχουν κάποιο αντίκτυπο στο σύστημα. Τρίτον, υπάρχει η ανάγκη να περιγραφεί η περίπλοκη και χρονοβόρα διαδικασία που παρατηρείται ως αποτέλεσμα της μοντελοποίησης. Ο τέταρτος παράγοντας είναι ότι χωρίς τη χρήση τεχνολογίας υπολογιστών είναι αδύνατο να επιτευχθούν τα επιθυμητά αποτελέσματα.

Ανάπτυξη μοντέλου προσομοίωσης

Βρίσκεται στο γεγονός ότι κάθε αντικείμενο έχει ένα συγκεκριμένο σύνολο χαρακτηριστικών του. Όλα αυτά αποθηκεύονται στον υπολογιστή χρησιμοποιώντας ειδικούς πίνακες. Η αλληλεπίδραση τιμών και δεικτών περιγράφεται πάντα χρησιμοποιώντας έναν αλγόριθμο.

Η ιδιαιτερότητα και η ομορφιά της μοντελοποίησης είναι ότι κάθε στάδιο είναι σταδιακό και ομαλό, γεγονός που καθιστά δυνατή την αλλαγή χαρακτηριστικών και παραμέτρων βήμα προς βήμα και τη λήψη διαφορετικών αποτελεσμάτων. Το πρόγραμμα, το οποίο χρησιμοποιεί μοντέλα προσομοίωσης, εμφανίζει πληροφορίες σχετικά με τα αποτελέσματα που λαμβάνονται, με βάση ορισμένες αλλαγές. Χρησιμοποιείται συχνά μια γραφική ή κινούμενη αναπαράστασή τους, η οποία απλοποιεί σημαντικά την αντίληψη και την κατανόηση πολλών πολύπλοκων διαδικασιών που είναι αρκετά δύσκολο να κατανοηθούν σε αλγοριθμική μορφή.

Αιτιοκρατία

Τα μαθηματικά μοντέλα προσομοίωσης βασίζονται στο γεγονός ότι αντιγράφουν τις ιδιότητες και τα χαρακτηριστικά ορισμένων πραγματικών συστημάτων. Ας εξετάσουμε ένα παράδειγμα όταν είναι απαραίτητο να μελετήσουμε την ποσότητα και τη δυναμική του πληθυσμού ορισμένων οργανισμών. Για να το κάνετε αυτό, χρησιμοποιώντας μοντελοποίηση, μπορείτε να εξετάσετε ξεχωριστά κάθε οργανισμό για να αναλύσετε τους συγκεκριμένους δείκτες του. Σε αυτή την περίπτωση, οι προϋποθέσεις τίθενται τις περισσότερες φορές προφορικά. Για παράδειγμα, μετά από ένα ορισμένο χρονικό διάστημα, μπορείτε να ρυθμίσετε την αναπαραγωγή ενός οργανισμού και μετά από μια μεγαλύτερη περίοδο - τον θάνατό του. Η εκπλήρωση όλων αυτών των προϋποθέσεων είναι δυνατή στο μοντέλο προσομοίωσης.

Πολύ συχνά δίνουν παραδείγματα μοντελοποίησης της κίνησης των μορίων αερίου, γιατί είναι γνωστό ότι κινούνται χαοτικά. Μπορείτε να μελετήσετε την αλληλεπίδραση των μορίων με τα τοιχώματα ενός αγγείου ή μεταξύ τους και να περιγράψετε τα αποτελέσματα με τη μορφή αλγορίθμου. Αυτό θα σας επιτρέψει να αποκτήσετε τα μέσα χαρακτηριστικά ολόκληρου του συστήματος και να πραγματοποιήσετε ανάλυση. Θα πρέπει να γίνει κατανοητό ότι ένα τέτοιο πείραμα υπολογιστή, στην πραγματικότητα, μπορεί να ονομαστεί πραγματικό, καθώς όλα τα χαρακτηριστικά μοντελοποιούνται με μεγάλη ακρίβεια. Ποιο είναι όμως το νόημα αυτής της διαδικασίας;

Το γεγονός είναι ότι το μοντέλο προσομοίωσης σας επιτρέπει να επισημάνετε συγκεκριμένα και καθαρά χαρακτηριστικά και δείκτες. Φαίνεται να απαλλαγεί από τυχαίους, περιττούς και πολλούς άλλους παράγοντες που οι ερευνητές μπορεί να μην γνωρίζουν καν. Σημειώστε ότι πολύ συχνά ο προσδιορισμός και η μαθηματική μοντελοποίηση είναι παρόμοια εάν το αποτέλεσμα δεν είναι να δημιουργηθεί μια αυτόνομη στρατηγική δράσης. Τα παραδείγματα που εξετάσαμε παραπάνω αφορούν ντετερμινιστικά συστήματα. Διαφέρουν στο ότι δεν έχουν στοιχεία πιθανότητας.

Τυχαίες διαδικασίες

Το όνομα είναι πολύ εύκολο να το καταλάβεις αν κάνεις έναν παραλληλισμό από τη συνηθισμένη ζωή. Για παράδειγμα, όταν στέκεστε στην ουρά σε ένα κατάστημα που κλείνει σε 5 λεπτά και αναρωτιέστε αν θα έχετε χρόνο να αγοράσετε τα αγαθά. Μια άλλη εκδήλωση τυχαίας μπορεί να δει κανείς όταν καλείτε κάποιον και μετράτε τα δαχτυλίδια, αναρωτιέστε πόσο πιθανό είναι να τα βγάλετε πέρα. Αυτό μπορεί να φαίνεται περίεργο σε κάποιους, αλλά χάρη σε τόσο απλά παραδείγματα γεννήθηκε ο νεότερος κλάδος των μαθηματικών, δηλαδή η θεωρία της ουράς, στις αρχές του περασμένου αιώνα. Χρησιμοποιεί στατιστικά στοιχεία και θεωρία πιθανοτήτων για να βγάλει κάποια συμπεράσματα. Αργότερα, οι ερευνητές απέδειξαν ότι αυτή η θεωρία σχετίζεται πολύ στενά με στρατιωτικές υποθέσεις, οικονομία, παραγωγή, οικολογία, βιολογία κ.λπ.

Μέθοδος Μόντε Κάρλο

Μια σημαντική μέθοδος για την επίλυση του προβλήματος της αυτοεξυπηρέτησης είναι η μέθοδος στατιστικής δοκιμής ή μέθοδος Monte Carlo. Σημειώστε ότι οι δυνατότητες αναλυτικής μελέτης τυχαίων διεργασιών είναι αρκετά περίπλοκες και η μέθοδος Monte Carlo είναι πολύ απλή και καθολική, που είναι και το κύριο χαρακτηριστικό της. Μπορούμε να εξετάσουμε το παράδειγμα ενός καταστήματος όπου εισέρχονται ένας ή περισσότεροι πελάτες, οι ασθενείς που φτάνουν στα επείγοντα ένας κάθε φορά ή σε ένα ολόκληρο πλήθος κ.λπ. Ταυτόχρονα, καταλαβαίνουμε ότι όλα αυτά είναι τυχαίες διαδικασίες και η ώρα Τα διαστήματα μεταξύ ορισμένων ενεργειών είναι ανεξάρτητα γεγονότα που κατανέμονται σύμφωνα με νόμους που μπορούν να συναχθούν μόνο κάνοντας έναν τεράστιο αριθμό παρατηρήσεων. Μερικές φορές αυτό δεν είναι δυνατό, επομένως χρησιμοποιείται η μέση επιλογή. Ποιος είναι όμως ο σκοπός της μοντελοποίησης τυχαίων διαδικασιών;

Το γεγονός είναι ότι σας επιτρέπει να πάρετε απαντήσεις σε πολλές ερωτήσεις. Είναι ασήμαντο να υπολογίσεις πόσο καιρό θα πρέπει να σταθεί ένα άτομο στην ουρά, λαμβάνοντας υπόψη όλες τις περιστάσεις. Φαίνεται ότι αυτό είναι ένα αρκετά απλό παράδειγμα, αλλά αυτό είναι μόνο το πρώτο επίπεδο και μπορεί να υπάρχουν πολλές παρόμοιες καταστάσεις. Μερικές φορές ο συγχρονισμός είναι πολύ σημαντικός.

Μπορείτε επίσης να ρωτήσετε πώς μπορείτε να διαθέσετε χρόνο κατά την αναμονή για σέρβις. Ένα ακόμη πιο δύσκολο ερώτημα αφορά τον τρόπο συσχέτισης των παραμέτρων, ώστε ο αγοραστής που μόλις εισήλθε να μην φτάσει ποτέ στη γραμμή. Αυτό φαίνεται σαν μια αρκετά εύκολη ερώτηση, αλλά αν το σκεφτείς και αρχίσεις να το περιπλέκεις έστω και λίγο, γίνεται σαφές ότι η απάντηση δεν είναι τόσο εύκολη.

Επεξεργάζομαι, διαδικασία

Πώς γίνεται η τυχαία προσομοίωση; Χρησιμοποιούνται μαθηματικοί τύποι, δηλαδή οι νόμοι κατανομής των τυχαίων μεταβλητών. Χρησιμοποιούνται επίσης αριθμητικές σταθερές. Σημειώστε ότι σε αυτή την περίπτωση δεν είναι απαραίτητο να καταφύγουμε σε εξισώσεις που χρησιμοποιούνται σε αναλυτικές μεθόδους. Σε αυτή την περίπτωση, η ίδια ουρά που μιλήσαμε παραπάνω γίνεται απλώς μίμηση. Μόνο πρώτα, χρησιμοποιούνται προγράμματα που μπορούν να δημιουργήσουν τυχαίους αριθμούς και να τους συσχετίσουν με έναν δεδομένο νόμο κατανομής. Μετά από αυτό, πραγματοποιείται εκτενής, στατιστική επεξεργασία των λαμβανόμενων τιμών, η οποία αναλύει τα δεδομένα για να προσδιορίσει εάν πληρούν τον αρχικό σκοπό της μοντελοποίησης. Συνεχίζοντας παρακάτω, ας πούμε ότι μπορείτε να βρείτε τον βέλτιστο αριθμό ατόμων που θα εργαστούν στο κατάστημα, ώστε να μην εμφανίζεται ποτέ η ουρά. Επιπλέον, η μαθηματική συσκευή που χρησιμοποιείται σε αυτή την περίπτωση είναι οι μέθοδοι της μαθηματικής στατιστικής.

Εκπαίδευση

Ελάχιστη προσοχή δίνεται στην ανάλυση των μοντέλων προσομοίωσης στα σχολεία. Δυστυχώς, αυτό θα μπορούσε να έχει πολύ σοβαρές συνέπειες για το μέλλον. Τα παιδιά πρέπει να γνωρίζουν κάποιες βασικές αρχές μοντελοποίησης από το σχολείο, αφού η ανάπτυξη του σύγχρονου κόσμου χωρίς αυτή τη διαδικασία είναι αδύνατη. Σε ένα βασικό μάθημα επιστήμης υπολογιστών, τα παιδιά μπορούν εύκολα να χρησιμοποιήσουν το μοντέλο προσομοίωσης ζωής.

Πιο εμπεριστατωμένη μελέτη μπορεί να διδαχθεί στο γυμνάσιο ή σε εξειδικευμένα σχολεία. Πρώτα απ 'όλα, πρέπει να μελετήσουμε την προσομοίωση τυχαίων διεργασιών. Θυμηθείτε ότι στα ρωσικά σχολεία αυτή η έννοια και οι μέθοδοι μόλις αρχίζουν να εισάγονται, επομένως είναι πολύ σημαντικό να διατηρηθεί το επίπεδο εκπαίδευσης των δασκάλων, οι οποίοι είναι 100% εγγυημένο ότι θα αντιμετωπίσουν μια σειρά από ερωτήσεις από τα παιδιά. Ταυτόχρονα, δεν θα περιπλέξουμε το έργο, εστιάζοντας στο γεγονός ότι μιλάμε για μια στοιχειώδη εισαγωγή σε αυτό το θέμα, το οποίο μπορεί να εξεταστεί λεπτομερώς σε 2 ώρες.

Αφού τα παιδιά κατακτήσουν τη θεωρητική βάση, αξίζει να καλύψουμε τεχνικά ζητήματα που σχετίζονται με τη δημιουργία μιας ακολουθίας τυχαίων αριθμών σε έναν υπολογιστή. Ταυτόχρονα, δεν χρειάζεται να υπερφορτώνουμε τα παιδιά με πληροφορίες σχετικά με το πώς λειτουργεί ένας υπολογιστής και σε ποιες αρχές βασίζεται η ανάλυση. Για πρακτικές δεξιότητες, πρέπει να διδαχθούν να δημιουργούν γεννήτριες ομοιόμορφων τυχαίων αριθμών σε ένα τμήμα ή τυχαίων αριθμών σύμφωνα με το νόμο της κατανομής.

Συνάφεια

Ας μιλήσουμε λίγο για το γιατί χρειάζονται μοντέλα ελέγχου προσομοίωσης. Το γεγονός είναι ότι στον σύγχρονο κόσμο είναι σχεδόν αδύνατο να γίνει χωρίς μόντελινγκ σε κανέναν τομέα. Γιατί είναι τόσο περιζήτητο και δημοφιλές; Οι προσομοιώσεις μπορούν να αντικαταστήσουν τα πραγματικά γεγονότα που απαιτούνται για την παραγωγή συγκεκριμένων αποτελεσμάτων που είναι πολύ ακριβά για να δημιουργηθούν και να αναλυθούν. Ή μπορεί να υπάρχει περίπτωση όπου η διεξαγωγή πραγματικών πειραμάτων απαγορεύεται. Οι άνθρωποι το χρησιμοποιούν επίσης όταν είναι απλά αδύνατο να οικοδομηθεί ένα αναλυτικό μοντέλο λόγω ενός αριθμού τυχαίων παραγόντων, συνεπειών και αιτιακών σχέσεων. Η τελευταία φορά που χρησιμοποιείται αυτή η μέθοδος είναι όταν είναι απαραίτητο να προσομοιωθεί η συμπεριφορά ενός συστήματος σε μια δεδομένη χρονική περίοδο. Για όλα αυτά δημιουργούνται προσομοιωτές που προσπαθούν να αναπαράγουν όσο το δυνατόν περισσότερο τις ιδιότητες του αρχικού συστήματος.

Είδη

Τα ερευνητικά μοντέλα προσομοίωσης μπορούν να είναι πολλών τύπων. Ας εξετάσουμε λοιπόν προσεγγίσεις μοντελοποίησης προσομοίωσης. Το πρώτο είναι η δυναμική του συστήματος, η οποία εκφράζεται στο γεγονός ότι υπάρχουν διασυνδεδεμένες μεταβλητές, ορισμένοι συσσωρευτές και ανατροφοδότηση. Έτσι, τις περισσότερες φορές θεωρούνται δύο συστήματα που έχουν κάποια κοινά χαρακτηριστικά και σημεία τομής. Ο επόμενος τύπος μοντελοποίησης είναι το διακριτικό συμβάν. Αναφέρεται σε περιπτώσεις όπου υπάρχουν ορισμένες διαδικασίες και πόροι, καθώς και μια σειρά ενεργειών. Τις περισσότερες φορές, με αυτόν τον τρόπο, η πιθανότητα ενός συγκεκριμένου γεγονότος διερευνάται μέσα από το πρίσμα μιας σειράς πιθανών ή τυχαίων παραγόντων. Ο τρίτος τύπος μοντελοποίησης βασίζεται σε πράκτορες. Συνίσταται στη μελέτη των επιμέρους ιδιοτήτων του οργανισμού στο σύστημά τους. Σε αυτή την περίπτωση, είναι απαραίτητη η έμμεση ή άμεση αλληλεπίδραση μεταξύ του παρατηρούμενου αντικειμένου και άλλων.

Η μοντελοποίηση διακριτών γεγονότων προτείνει την αφαίρεση από τη συνέχεια των γεγονότων και την εξέταση μόνο των κύριων σημείων. Έτσι, αποκλείονται τυχαίοι και περιττοί παράγοντες. Αυτή η μέθοδος είναι ιδιαίτερα ανεπτυγμένη και χρησιμοποιείται σε πολλούς τομείς: από τα logistics έως τα συστήματα παραγωγής. Είναι καταλληλότερο για μοντελοποίηση διαδικασιών παραγωγής. Παρεμπιπτόντως, δημιουργήθηκε τη δεκαετία του 1960 από τον Jeffrey Gordon. Η δυναμική του συστήματος είναι ένα παράδειγμα μοντελοποίησης όπου η έρευνα απαιτεί μια γραφική αναπαράσταση των συνδέσεων και των αμοιβαίων επιρροών ορισμένων παραμέτρων σε άλλες. Στην περίπτωση αυτή λαμβάνεται υπόψη ο παράγοντας χρόνος. Μόνο με βάση όλα τα δεδομένα δημιουργείται ένα παγκόσμιο μοντέλο στον υπολογιστή. Είναι αυτός ο τύπος που σας επιτρέπει να κατανοήσετε πολύ βαθιά την ουσία του υπό μελέτη συμβάντος και να εντοπίσετε ορισμένες αιτίες και συνδέσεις. Χάρη σε αυτή τη μοντελοποίηση, δημιουργούνται επιχειρηματικές στρατηγικές, μοντέλα παραγωγής, ανάπτυξη ασθενειών, σχεδιασμός πόλης κ.λπ. Αυτή η μέθοδος επινοήθηκε τη δεκαετία του 1950 από τον Forrester.

Το μοντέλο που βασίζεται σε πράκτορες χρονολογείται από τη δεκαετία του 1990 και είναι σχετικά νέο. Αυτή η κατεύθυνση χρησιμοποιείται για την ανάλυση αποκεντρωμένων συστημάτων, η δυναμική των οποίων καθορίζεται όχι από γενικά αποδεκτούς νόμους και κανόνες, αλλά από την ατομική δραστηριότητα ορισμένων στοιχείων. Η ουσία αυτής της μοντελοποίησης είναι η κατανόηση των νέων κανόνων, ο χαρακτηρισμός του συστήματος στο σύνολό του και η εύρεση συνδέσεων μεταξύ μεμονωμένων στοιχείων. Ταυτόχρονα, μελετάται ένα στοιχείο που είναι ενεργό και αυτόνομο, μπορεί να παίρνει αποφάσεις ανεξάρτητα και να αλληλεπιδρά με το περιβάλλον του, αλλά και να αλλάζει ανεξάρτητα, κάτι που είναι πολύ σημαντικό.

Στάδια

Τώρα ας δούμε τα κύρια στάδια ανάπτυξης ενός μοντέλου προσομοίωσης. Περιλαμβάνουν τη διατύπωσή του στην αρχή της διαδικασίας, την κατασκευή ενός εννοιολογικού μοντέλου, την επιλογή μιας μεθόδου μοντελοποίησης, την επιλογή μιας συσκευής μοντελοποίησης, τον σχεδιασμό και την εκτέλεση της εργασίας. Στο τελευταίο στάδιο, όλα τα δεδομένα που λαμβάνονται αναλύονται και υποβάλλονται σε επεξεργασία. Η κατασκευή ενός μοντέλου προσομοίωσης είναι μια πολύπλοκη και χρονοβόρα διαδικασία που απαιτεί μεγάλη προσοχή και κατανόηση του θέματος. Λάβετε υπόψη ότι τα ίδια τα στάδια χρειάζονται μέγιστο χρόνο και η διαδικασία μοντελοποίησης υπολογιστή δεν διαρκεί περισσότερο από λίγα λεπτά. Είναι πολύ σημαντικό να χρησιμοποιείτε τα σωστά μοντέλα προσομοίωσης, καθώς χωρίς αυτά δεν θα μπορείτε να επιτύχετε τα επιθυμητά αποτελέσματα. Κάποια δεδομένα θα ληφθούν, αλλά δεν θα είναι ρεαλιστικά ή παραγωγικά.

Συνοψίζοντας το άρθρο, θα ήθελα να πω ότι πρόκειται για μια πολύ σημαντική και σύγχρονη βιομηχανία. Εξετάσαμε παραδείγματα μοντέλων προσομοίωσης για να κατανοήσουμε τη σημασία όλων αυτών των σημείων. Στον σύγχρονο κόσμο, το μόντελινγκ παίζει τεράστιο ρόλο, αφού στη βάση του αναπτύσσεται η οικονομία, ο πολεοδομικός σχεδιασμός, η παραγωγή κ.λπ. Είναι σημαντικό να κατανοήσουμε ότι τα μοντέλα συστημάτων προσομοίωσης έχουν μεγάλη ζήτηση, καθώς είναι απίστευτα κερδοφόρα και βολικά. Ακόμη και όταν δημιουργούνται πραγματικές συνθήκες, δεν είναι πάντα δυνατό να ληφθούν αξιόπιστα αποτελέσματα, καθώς υπάρχουν πάντα πολλοί σχολαστικοί παράγοντες που είναι απλά αδύνατο να ληφθούν υπόψη.