Разработка имитационной модели и программного комплекса обработки потоковой информации производственного типа

• Автор: Мкртычев, Сергей Вазгенович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Ульяновск
• Количество страниц: 131 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. ОБЗОР И АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МОДЕЛЕЙ И ПРОГРАММНЫХ КОМПЛЕКСОВ ОБРАБОТКИ ПОТОКОВОЙ ИНФОРМАЦИИ В МНОГОПЕРЕДЕЛЬНОМ ПРОИЗВОДСТВЕ.

1.1. Принцип моделирования в логистике.

1.2. Обзор и анализ моделей систем обработки потоковой информации в многопередельном производстве.
1.3. Обзор и анализ существующих программных комплексов контроля и обработки потоковой информации в многопередельном производстве

1.3.1. Методы и модели построения систем управления предприятием

на базе стандартов .

1.3.2. Особенности метода моделирования в методологии проектирования информационных систем на базе стандартов

Выводы к первой главе.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ПОТОКОВОЙ ИНФОРМАЦИИ В МНОГОПЕРЕДЕЛЬНОМ ПРОИЗВОДСТВЕ СОПИМП.
2.1. Выбор методологии и средств моделирования
2.2. Концептуальный уровень представления модели СОПИМП
2.2.1. Структурный подход к созданию концептуальной модели
2.3. Анализ СОПИМП
2.3.1. Объектноструктурная модель СОПИМП
2.4. Синтез концептуальной модели СОПИМП
2.4.1.Математическая модель элементарного звена логистической цепи СОПИМП.
2.4.2. Разработка методики построения эталонной модели
2.5. Проверка адекватности концептуальной модели СОПИМП.
2.6. Логический уровень представления модели СОПИМП.
2.6.1. Разработка иМЬдиаграмм логической модели СОПИМП
2.7. Физический уровень представления модели СОПИМП.
2.7.1. Разработка реляционной модели базы данных СОПИМП
2.7.2. Разработка логической модели данных СОПИМП.
Выводы ко второй главе
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ОБРАБОТКИ ПОТОКОВОЙ ИНФОРМАЦИИ ПКОПИ В МНОГОПЕРЕДЕЛЬНОМ ПРОИЗВОДСТВЕ
3.1. Структурная схема ПКОПИ
3.2. Архитектура ПКОПИ
3.3. Выбор средств разработки ПКОПИ.
3.4. Тестирование ПКОПИ.
3.5. Функциональные возможности ПКОПИ.
Выводы к третьей главе.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Одним из основных принципов, на которые делается упор в концепции системного анализа логистических систем, является принцип моделирования, причем, как показывает опыт, преобладающее большинство моделей в логистике является математическим [, ]. Методология математического моделирования в кратком виде выражена знаменитой триадой «модель - алгоритм - программа», сформулированной академиком А. А. Самарским, основоположником отечественного математического моделирования. Эта методология получила свое развитие в виде технологии «вычислительного эксперимента» - одной из информационных технологий, предназначенной для изучения явлений окружающего мира [7]. В логистике применяются два вида математического моделирования: аналитическое и имитационное. Аналитическое моделирование - это математический прием исследования логистических систем, позволяющий получать точные решения [6]. Наиболее полное исследование процесса функционирования системы можно провести, если известны явные зависимости, связывающие искомые характеристики с начальными условиями, параметрами и переменными системы. Однако такие зависимости удается получить только для сравнительно простых систем. При усложнении систем исследование их аналитическими методами наталкивается на определенные трудности, что является существенным недостатком метода. В этом случае, чтобы использовать аналитический метод, необходимо существенно упростить первоначальную модель, чтобы иметь возможность изучить хотя бы общие свойства системы. Имитационное моделирование в соответствии с классическим определением есть процесс конструирования модели реальной системы и постановки экспериментов на этой модели с целью понять поведение системы, либо оценить (в рамках ограничений, накладываемых некоторым критерием или совокупностью критериев) различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы [0]. Теории и практике имитационного моделирования посвящены работы таких известных ученых, как Р. Шеннон, Р. Сэд-жент, В. Кельтон, A. Jloy, Н. П. Бусленко, A. A. Вавилов и др. В настоящее время более популярен подход, рассматривающий имитационную модель как математическую модель системы, которую требуется исследовать в динамике с помощью метода моделирования []. При этом последовательно собирается некоторая статистическая информация о моделируемой системе аналогично тому, как это происходило бы при функционировании реальной системы. Область применения имитационных моделей практически не ограничена, это могут быть задачи: исследования структур сложных систем и их динамики, анализа узких мест, оценки, прогнозирования и планирования и т. Главным преимуществом имитационного моделирования является то, что этим методом можно решать сложные задачи. Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать случайные воздействия и другие факторы, которые создают трудности при аналитическом исследовании. Особую популярность имитационным моделям в логистике обеспечило появление в -х годах века так называемой информационной парадигмы, тесно связанной с бурным развитием информационно-компьютерных технологий. Это объясняется возможностью и простотой создания и исследования имитационных моделей с помощью компьютеров []. Суть компьютерного имитационного моделирования заключена в получении количественных и качественных результатов на имеющейся компьютерной имитационной модели. Доминирующей тенденцией сегодня является взаимопроникновение всех видов моделирования, симбиоз различных информационных технологий в области моделирования, особенно для сложных приложений и комплексных проектов по моделированию []. Так, например, имитационное моделирование включает в себя концептуальное моделирование (на ранних этапах формирования имитационной модели) и логико-математическое - для целей описания отдельных подсистем модели, а также в процедурах обработки и анализа результатов вычислительного эксперимента и принятия решений. В современной логистике имитационное моделирование широко применяется при разработке и исследовании информационно - логистических систем (ИЛС) [3]. Обзор и анализ моделей систем обработки потоковой информации в многопередсльном производстве.