Разработка методологии имитационного метамоделирования дискретно-событийных организационных систем

• Автор: Меркурьева, Галина Васильевна
• Шифр специальности: 05.13.10
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 326 с. : ил

Содержание
Введение
1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И МЕТАМОДЕЛИРОВАНИЯ ДИСКРЕТНОСОБЫТИЙНЫХ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СИСТЕМ
1.1. Анализ принципов и методов имитационного моделирования дискретнособытийных организационных систем
1.2. Метамоделирование как средство манипулирования с имитационными моделями сложных систем

1.3. Формальное определение и интерпретация имитационной метамодели

1.4. Анализ подходов и методов построения аппроксимаций в

области имитационного метамоделирования

1.4.1. Статистические подходы и программированное обучение

1.4.2. Методы регрессионного анализа

1.4.3. Методы поверхности отклика

1.4.4. Методы интервального метамоделирования
1.4.5. Методы аппроксимации с нейронными сетями и нечеткими вычислениями
1.5. Прикладные задачи имитационного метамоделирования
1.5.1. Анализ осмысление поведения имитационной модели
1.5.2. Предсказание и планирование поведения изучаемой системы
1.5.3. Оптимизация имитационной модели
1.5.4. Валидация имитационной модели
1.6. Формализованная постановка задач исследований
Основные результаты и выводы по главе 1
2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ИМИТАЦИОННОГО
МЕТАМОДЕЛИРОВАНИЯ НА БАЗЕ АППРОКСИМАЦИИ И ОПТИМИЗАЦИИ ПОВЕРХНОСТИ ОТКЛИКА
2.1. Методологические основы аппроксимации и оптимизации
поверхности имитационного отклика
2.2. Методы аппроксимации поверхности имитационного отклика
2.2.1. Аппроксимации функций поверхности отклика
2.2.2. Оценка пригодности функций аппроксимации
2.2.3. Диагностика и анализ остатков
2.3. Методы оптимизации функции поверхности имитационного
отклика
2.4. Методы планирования поверхности реакции
2.4.1. Целевое планирование экспериментов
2.4.2. Экспериментальные планы отсеивания факторов
2.4.3. Экспериментальные планы поверхности отклика
2.5. Методы анализа многомерного отклика
2.6. Процедура имитационного метамоделирования на базе
аппроксимации и оптимизации поверхности отклика
2.7. Имитационное метамоделирование производственного участка
на базе аппроксимации и оптимизации поверхности отклика
Основные результаты и выводы по главе 2
3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ИМИТАЦИОННОГО
МЕТАМОДЕЛИРОВАНИЯ НА БАЗЕ НЕЧЕТКИХ АППРОКСИМАЦИЙ
3.1. Нечеткие функциональные зависимости и их интерпретации
3.2. Основные задачи имитационного метамоделирования на базе
нечетких аппроксимаций
3.3. Методы планирования имитационных экспериментов для
Л построения нечетких аппроксимаций
I 3.4. Методы грануляции выходных переменных имитационной
модели
3.4.1. Анализ методов и средств построения функций принадлежности
3.4.2. Метод грануляции на основе задания лингвистической переменной с использованием матриц подсказок
3.4.3. Метод нечетких разбиений на основе вычисления
нечтких ссредних
3.4.4. Методы аппроксимации функций принадлежности
3.5. Методы построения и представления нечтких функций входвыход имитационной модели
3.6. Методы интерпретации нечетких результатов имитационных метамоделей
3.7. Нечеткое метамоделирование производственного участка
Основные результаты по главе 3
4. ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ МЕТОДОЛОГИИ
ИМИТАЦИОННОГО МЕТАМОДЕЛИРОВАНИЯ
4.1. Статистические аспекты методологии имитационного
метамоделирования
4.2. Процедура имитационного метамоделирования
4.3. Проверка адекватности метамоделей
4.4. Уровни абстракции и анализ сложности имитационных исследований
Основные результаты по главе 4
5. ПРИНЦИПЫ И МЕТОДЫ ОРГАНИЗАЦИИ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И МЕТАМОДЕЛИРОВАНИЯ
5.1. Анализ разработок в области интеллектуальной поддержки имитационного моделирования
5.1.1. Системы имитационого моделирования, основанные на знаниях
5.1.2. Технология экспертных систем и имитационное моделирование
5.1.3. Особенности ИСИМ, условия применения и решаемые задачи
5.1.4. Архитектура ИСИМ
5.1.5. Парадигмы моделированя
5.1.6. Характеристика ИСИМ и их приложений
5.1.7. Перспективные направления развития
5.2. Разработка принципов организации поддержки имитационных исследований
5.3. Методы поддержки выполнения имитационных исследований
5.3.1. Метод поддержки целевого управления процессом имитационного моделирования
5.3.2. Методы поддержки принятия слабоформализованных решений
5.3.3. Методы приобретения знаний
5.4. Автоматизация алгоритмов имитационного метамоделирования Основные результаты по главе
6. РЕШЕНИЕ ЗАДА Ч УПРАВЛЕНИЯ МЕТОДАМИ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И МЕТАМОДЕЛИРОВАНИЯ ДИСКРЕТНОСОБЫТИЙНЫХ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СИСТЕМ
6.1. Приложения в задачах управления Балтийским контейнерным терминалом
6.2. Имитационные метамодели поддержки принятия решений на Балтийском контейнерном терминале
6.3. Приложения в задачах управления больничным отделением рентгенологии
6.4. Применение в процессах организационного обучения
6.5. Приложения в деловых имитационных играх
Основные результаты по главе 6
ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ВЫВОДЫ
Литература


В случае имитационного моделирования дискретнособытийных организационных систем представляется целесообразным дополнить эту схему моделированием систем на метауровне, т. В результате приходим к следующей иерархии уровней имитационного моделирования дискретнособытийных организационных систем рис. Микромоделирование предполагает детальное моделирование отдельных компонентов или технологических операций систем с целью определения их численных характеристик. Например, моделирование операций разгрузки контейнеров и проверки их сохранности позволяет получить распределение во времени отдельных операций, выполняемых персоналом терминала. Рис. Моделирование отдельных звеньев или логических цепочек систем может иметь целью выявление узких мест в каждом из звеньев или в каждой из цепочек. Так, моделирование транспортных цепочек позволяет оценить средние интенсивности их входных и выходных потоков. Макромоделирование предполагает моделирование наиболее существенных операций, процессов и компонентов всей системы. Метамоделирование имеет целью манипулирование с моделями систем и их анализ с использованием метаконцепций и метасредств, таких, как метамодель, метазнание, метаправило и т. На практике реализация этих подходов в рамках одного исследования обусловливается имеющейся информацией о моделируемом объекте, типом решаемых задачах и целями выполняемого исследования. При этом интегрирование моделей различных уровней может осуществляться с помощью физической сети моделируемой системы. Результатом ее использования является возможность имитационного моделирования системы, начиная с уровня микромоделирования, завершая уровнем макромоделирования системы и включая в процесс моделирования уровень метамоделирования. Современные программные средства имитационного моделирования, такие, как , , , будучи по сути иерархическими системами, обеспечивают гибкость процесса создания имитационных моделей, а также возможность модификации моделей на любом уровне моделирования и детализации. Так, сочетает простоту создания моделей из графических шаблонов с модульностью специализированного языка 1 и возможностью использования для программирования модели универсальных языков программирования Vi i, . Ввод исходных данных в таких системах осуществляется с помощью методов интерактивной графики. Формализованное описание исходных данных в виде распределений случайных величин, а также графическое представление результатов моделирования в виде диаграмм, графиков функций, гистограмм, т. Распространенным способом графического представления результатов моделирования является анимация хода имитационного эксперимента. Она может быть организована либо после окончания прогона имитационной модели на основании специальных файлов, сформированных в ходе моделирования, либо во время этого прогона, т. Первый подход к организации анимации реализован графическим пакетом ii. Сопровождающее систему анимационное средство i обеспечивает анимацию имитационной модели в модельном времени, т. Второй подход к организации анимации является более гибким и обеспечивает интерактивное управление имитационным экспериментом, позволяя на основании наблюдений за ходом имитационного эксперимента оперативно корректировать параметры модели и эксперимента. Визуализация моделируемых процессов анимационными средствами используется также для валидации имитационной модели, идентификации потенциально узких мест в системе например, длинных очередей, наглядности процесса моделирования и представления имитационного проекта заказчику. В последние годы широкое развитие получили разработка и применение объектноориентированного программного обеспечения, происходящего от созданного в х годах объектноориентированного языка имитационного моделирования I. Примерами объектноориентированных пакетов имитационного моделирования являются I III Сотр. I Парадигма объектноориентированного моделирования анализируется в главе 5 данной диссертационной работы. Экономическое обоснование применения имитационного моделирования основывается на сравнении затрат на проведение имитационных иследований с ожидаемым экономическим эффектом.