Главная
Коллекция "Revolution"
Программирование, компьютеры и кибернетика
Разработка имитационной модели автомобильного сервисного центра в среде AnyLogic
Разработка имитационной модели автомобильного сервисного центра в среде AnyLogic
Обзор предметной области (автомобильный сервис). Основные виды компьютерного моделирования. Характеристика инструмента многоподходного имитационного моделирования AnyLogic. Разработка имитационной модели автомобильного сервисного центра в среде AnyLogic.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 07.08.2018 |
| Размер файла | 1,2 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Федеральное агентство связи
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
"Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики"
Факультет Информационных систем и технологий
Направление (специальность) Информационные системы и технологии
Кафедра Информационных систем и технологий
ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
(БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА)
Разработка имитационной модели автомобильного сервисного центра в среде AnyLogic
Руководитель доцент к. т. н. С.В. Пальмов
Разработал ИСТ-31 Н.С. Кулева
Самара 2017
Содержание
- Введение
- 1. Обзор предметной области
- 1.1 Автомобильный сервис
- 1.2 Постановка задачи и обзор методов исследования
- 1.2.1 Компьютерное моделирование
- 1.2.2 Виды компьютерного моделирования
- 1.3 Имитационное моделирование
- 1.3.1 Подходы имитационного моделирования
- 1.3.2 Многоподходное моделирование
- 2. Выбор среды имитационного моделирования
- 2.1 Общецелевая система имитационного моделирования GPSS World
- 2.2 Система имитационного моделирования ArenaТМ
- 2.3 Инструмент многоподходного имитационного моделирования AnyLogic
- 2.4 Платформа дискретно-событийного моделирования Enterprise Dynamics
- 3. Разработка имитационной модели автомобильного сервисного центра в среде AnyLogic
- 3.1 Описание диаграммы процессов
- 3.2 Описание диаграммы состояний (statechart)
- 3.3 Презентация и анимация имитационной модели
- 3.4 Описание средств сбора и отображения результатов моделирования
- 3.5 Применение подхода системной динамики
- 3.6 Результаты моделирования
- Заключение
Введение
Развитие транспортного сектора - одна из важных задач долгосрочной социально-экономической стратегии России в целом и каждого отдельного региона в частности. Один из приоритетных кластеров научно-технической политики страны - дорожно-транспортная инфраструктура, в том числе сфера сопутствующих услуг, таких как техническое обслуживание и ремонт транспортных средств. Среди общих задач, обеспечивающих реализацию Транспортной стратегии РФ, особо выделяется интенсивное опережающее инновационное развитие научной и технологической базы, а именно "разработка расчетных моделей оценки текущего состояния, периодов технического обслуживания и ремонта объектов транспорта и транспортной инфраструктуры, а также эффективных технологий их проведения в целях обеспечения заданного уровня технической и технологической безопасности и надежности" [1, с. 196]. В связи с этим разработка имитационных моделей тех или иных объектов данной отрасли является актуальным направлением научно-технического обеспечения глобальной стратегии. Сотрудниками научно-исследовательских институтов [2] разрабатываются модели различных транспортных систем, позволяющие оценивать показатели их эффективности с целью достижения транспортно-экономического баланса. В условиях роста числа эксплуатируемых транспортных средств закономерно увеличение потребности в своевременном и качественном техническом сервисе, отвечающем новейшим технологическим требованиям. Таким образом, моделирование и оптимизация некоторого абстрактного предприятия технического автомобильного сервиса представляется мотивированным решением и служит основой для дальнейшего исследования состояния отрасли в конкретном регионе с учетом его особенностей.
Объектом исследования в бакалаврской работе определено функционирование автомобильного сервисного центра. В качестве предмета исследования рассматриваются технические и экономические показатели его эффективности.
Цель работы состоит в исследовании автомобильного сервиса как предметной области и выявлении наиболее эффективного средства вычисления технических и экономических показателей его деятельности, анализа полученных результатов и оптимизации параметров. Обозначенная цель конкретизирована в задачах:
· Выполнить теоретический обзор предметной области и определить методологию ее исследования;
· Описать возможные методы и подходы исследования, обосновать выбор многоподходного имитационного моделирования;
· Сформулировать логико-математическое описание моделируемой системы;
· Разработать концептуальную модель, определяющую структуру моделируемой системы;
· На основе концептуальной модели разработать имитационную модель с помощью программного обеспечения AnyLogic 7.3.7;
· Выполнить проверку корректности разработанной модели;
· Выполнить анализ результатов имитационного эксперимента.
Методологической основой исследования являются официальные документы, справочная документация к программному обеспечению, а также научные источники: труды отечественных и зарубежных авторов по вопросам математического и имитационного моделирования.
Бакалаврская работа состоит из двух частей - теоретической и практической, посвященных объекту и предмету исследования соответственно. Первая глава теоретической части освещает предметную область и ее особенности, описывает методологию компьютерного моделирования в целом и имитационного моделирования и его подходов в частности. Во второй главе рассматриваются некоторые программные средства имитационного моделирования, их достоинства и недостатки, а также производится сравнительный анализ и обоснование выбора среды AnyLogic. В практической части дается характеристика проектируемой модели и описание ее реализации, предлагается сценарий вычислительного эксперимента, анализируются результаты серии компьютерных "прогонов". Работа состоит из 75 листов, содержит приложения вспомогательного иллюстративного содержания.
компьютерное моделирование any logic
1. Обзор предметной области
1.1 Автомобильный сервис
Данные исследований аналитических агентств позволяют оценить масштабы развития транспортного сектора Российской Федерации - важного сегмента национального хозяйства и системообразующего элемента экономики. Так, по оценкам статистического проекта компании "Автостат" [3], средний уровень автомобилизации населения России по состоянию на 1 июля 2016 года составляет 285 легковых автомобильных транспортных средств на 1 тыс. человек. При этом в отдельных регионах страны (например, на территории субъектов Дальнего Востока) этот показатель достигает значения свыше 400 единиц транспортных средств на 1 тыс. человек; в Самарской области уровень автомобилизации составляет 309 ед. на 1 тыс. жителей. С каждым годом, как отмечают эксперты, показатель растет даже в условиях негативной экономической динамики рынка. Это, в свою очередь, обуславливает расширение национального автомобильного парка, интенсификацию автодорожного трафика и рост потребности в своевременном и надлежащем техническом обслуживании подвижного состава автомобильного транспорта.
Очевидно, что в обозначенном контексте наблюдается повышение и ужесточение требований производственно-технической базы предприятий автотранспортного обслуживания. Автомобильный сервис как компонент транспортной системы утверждается в качестве самостоятельной, специфической отрасли, комбинирующей в себе категории материально-технического обеспечения и реализации услуг населению. С одной стороны, поддержание работоспособности автомобиля, сложной технической системы, предполагает соответствующий уровень развития конструкторских, технологических и инструментальных средств; с другой - с развитием рыночной экономики этот процесс приобрел статус производства услуги, удовлетворяющей спрос потребителя, обозначились предпосылки рассматривать автомобильный сервис как объект бизнеса. В связи с этим количество автообслуживающих предприятий ежегодно увеличивается, однако наблюдаемый прогресс значительно тормозит недостаток качества, совокупной эффективности и, что немаловажно, экологичности их функционирования. Преодоление этого недостатка требует проведения комплекса мероприятий, направленных на развитие системы автотехосблуживания в долгосрочной перспективе.
Техническое обслуживание, оснащение необходимыми эксплуатационными материалами и ремонт автомобильных транспортных средств (АТС) вне зависимости от форм собственности и ведомственной принадлежности относятся к сфере ответственности автообслуживающих предприятий, таких как станции технического обслуживания (СТО) и автомобильные заправочные станции и комплексы (АЗС и АЗК). На территории предприятия также могут быть организованы станции дополнительных услуг (шиномонтаж, автомобильная мойка и т.д.), пункты общественного питания, магазины различной товарной специализации [4, с.7]. Многофункциональные станции технического обслуживания осуществляют все виды технического обслуживания (ТО) и текущего ремонта (ТР) транспортных средств. Наиболее распространенными в настоящее время признаны СТО по обслуживанию легковых автомобилей индивидуального пользования. СТО не является строго унифицированной организацией: специализация, планировка, перечень выполняемых работ разнятся в зависимости от производственной мощности и места расположения станции. СТО в этом случае принято классифицировать на городские и дорожные [5, с.7]. Городские СТО отличаются от дорожных, как правило, большей мощностью (от 5 до 30 и более рабочих постов) и располагаются в населенных пунктах. Дорожные СТО ориентированы на срочное техническое обслуживание автомобилей, находящихся в пути, и выполняют работы по устранению неисправностей малой и средней трудоемкости. Все станции технического обслуживания по видам производимых работ делят на универсальные, комплексные и специализированные (в том числе авторизованное фирменное обслуживание). Наряду с СТО существует особый тип автотранспортных предприятий (АТП), функциональность которых выходит за рамки стандартного перечня работ и включает достаточно трудоемкие операции, такие как капитальный ремонт систем, узлов и агрегатов автомобиля, сложный кузовной ремонт и т.п. В большинстве случаев подобные АТП относятся к классу специализированных сетевых предприятий заводов-изготовителей автомобилей определенной марки.
В рамках бакалаврской работы рассмотрен гипотетический автомобильный сервисный центр, включающий в себя следующие функциональные подразделения в соответствии с видом производственных операций:
1. Средняя городская станция технического обслуживания автомобилей (СТОА) комплексного типа, объединяющая несколько малых узкоспециализированных участков:
· Пункт технического осмотра (ПТО)
· Пост приемки и диагностический участок
· Участок текущего ремонта (ТР) легковых автомобилей в трех ремонтных цехах: кузовной ремонт, ремонт ходовой части и двигателя малой трудоемкости, ремонт электрооборудования.
Специалисты ПТО осуществляют технический осмотр автомобилей с целью определить соответствие состояния отдельных агрегатов и узлов государственным стандартам и нормативным документам. В общем случае осмотру подвергаются системы, параметры которых непосредственно влияют на дорожную и экологическую безопасность эксплуатации данного транспортного средства: тормозная система, системы световой сигнализации и освещения, рулевой механизм, система выпуска отработавших газов и т.д. Предполагается возможность единовременного обслуживания двух автомобилей; в ПТО работает бригада из двух квалифицированных специалистов (по одному на обслуживаемый автомобиль). Предусмотрены пять автомобиле-мест ожидания для автомобилей, готовых к обслуживанию на станции технического осмотра.
На участке диагностирования производится комплексная оценка технического состояния автомобильного транспортного средства, его систем, узлов и агрегатов на предмет их работоспособности с помощью современного стационарного и передвижного автоматизированного оборудования, инструментов, внешних и интегрированных средств контроля. Основной задачей диагностики является выявление характера, локализации и причины обнаруженных дефектов и неисправностей, предложение способов их устранения. От качества диагностирования автомобиля без преувеличения зависит эффективность дальнейшего ремонта, как в технологическом, так и экономическом и экологическом аспектах. На диагностическом участке предполагается возможность единовременного обслуживания двух АТС двумя операторами-диагностами (по одному на автомобиль).
Прибывающие к автосервису автомобили следуют на диагностику, а затем - в один из трех ремонтных цехов, либо покидают автосервис, что расценивается как отказ от обслуживания и учитывается при расчете потенциальной упущенной прибыли предприятия. В зоне ТР организовано по два рабочих поста в каждом цехе, оснащенных необходимым оборудованием; на каждом посту занята бригада из двух механиков. Предусмотрены три автомобиле-места ожидания. Клиентам обеспечена удобная зона ожидания; формирование заказ-наряда и оплата услуг выполняются сотрудниками отдела по работе с клиентами, в котором одновременно работаю два специалиста.
2. При станции технического обслуживания располагается комбинированный магазин самообслуживания с тремя кассами. Реализуется розничный сбыт наиболее востребованных запасных частей, эксплуатационных жидкостей и материалов, сопутствующей продукции, продовольственных товаров. Покупатель может взять тележку для товаров. Для оплаты выбранных товаров покупатель подходит к свободной кассе или выбирает кассу с наименьшей очередью.
3. Станция автоматической конвейерной мойки автомобилей туннельного типа. Процесс обслуживания автоматизирован и отличается высокой скоростью и производительностью. Система состоит из сложного комплекса датчиков, щеток, моющих и сушильных агрегатов, фотоэлементов и т.д., объединенных пультом управления. Автомобили прибывают на станцию в порядке очереди, консультируются с сотрудником автомойки, который запускает конвейер платформы и ее модули. Предполагается возможность единовременного обслуживания трех автомобилей.
4. Станция ручной автомобильной мойки. Осуществляет различные уборочно-моечные работы (УМР). Предполагается единовременное обслуживание только одного автомобиля сотрудником автомойки. Предусмотрены пять стояночных мест, общих со станцией шиномонтажа, для автомобилей, ожидающих обслуживания.
5. Станция шиномонтажа. Предполагается возможность единовременного обслуживания двух автомобилей. На станции работает бригада из двух мастеров (по одному на обслуживаемый автомобиль).
6. Автомобильный заправочный комплекс (АЗК). Осуществляется реализация трех видов топлива: АИ-92, АИ-95 и дизельного топлива, которое хранится в подземных резервуарах. АЗК оборудован восемью топливораздаточными колонками (ТРК); на станции работает бригада из двух заправщиков и двух операторов. Мощность АЗК зависит от его пропускной способности. При АЗК расположен пункт общественного питания и стоянка на пять автомобилей.
На данном этапе развития перед концепцией автомобильного сервиса стоит задача совершенствования технологического процесса для достижения достаточной эффективности, адекватной спросу на соответствующие услуги. Ввиду этого необходимо решить ряд проблем, связанных, главным образом, с опережающим ростом численности автомобилей личного и служебного пользования по отношению к количеству автообслуживающих предприятий, а также с повышением сложности конструкций современных АТС и недостаточным уровнем квалификации персонала. Целесообразным и перспективным видится применение информационных технологий для создания инструмента оценки текущего состояния уже функционирующих предприятий, прогнозирования и оптимизации их деятельности, визуализации бизнес-планов, проектов реинжиниринга и т.п. Наиболее подходящей формой реализации такого инструмента представляется компьютерное моделирование.
1.2 Постановка задачи и обзор методов исследования
Целью моделирования является анализ деятельности описанного автомобильного сервисного центра с точки зрения показателей технической эффективности при различных значениях распределения интенсивности прибытия заявок на обслуживание. В соответствии с этим в модели следует предусмотреть сбор статистики по следующим показателям: время нахождения в очереди на обслуживание в каждом функциональном подразделении, средняя длина очереди, среднее время обслуживания, коэффициент загрузки работников, вероятность ожидания обслуживания, количество обслуженных и необслуженных автомобилей, среднее время между поступлениями АТС на обслуживание; а также обеспечить возможность поиска оптимальных значений этих параметров. Кроме того, в рамках модели необходимо осуществлять определение экономической эффективности (экономичности) при введении стоимостных показателей затрат на произведение операций, средних цен на оказание услуг по видам операций и средних месячных заработных плат сотрудникам.
Обозначенная цель конкретизирована в задачах:
1. Изучить виды компьютерного моделирования и выявить наиболее подходящий для решения обозначенной проблемы.
2. Исследовать подходы и методы моделирования, определить подход, позволяющий эффективно решить проблему.
3. Рассмотреть инструменты моделирования, произвести их сравнительный анализ и выбрать программное обеспечение для разработки модели.
4. Разработать компьютерную модель.
5. Выполнить проверку корректности построенной модели.
6. Выполнить серию вычислительных экспериментов.
7. Произвести анализ результатов и сделать выводы.
Поскольку модель по определению является упрощенным и идеализированным отображением реального объекта, при её построении целесообразно определить уровень абстракции и допущения, позволяющие реализовать адекватную математическую модель процессов, подлежащих исследованию. Система функционирования автомобильного сервисного центра в целом и каждого из его подразделений в терминах математического моделирования является системой массового обслуживания (СМО). Автомобили прибывают на СТОА независимо друг от друга. Будем считать вероятностное распределение моментов поступления заявок экспоненциальным, а поток прибытия простейшим (пуассоновским). Тогда процесс обслуживания в СМО является марковским случайным процессом с дискретными состояниями. Это предположение позволяет исследовать объект моделирования с точки зрения теории массового обслуживания, в частности, теории марковских систем. Поскольку параметрам, участвующим в описании процесса функционирования СТОА, присущ фактор случайности, моделируемые подсистемы относятся к классу стохастических систем. Все СМО, участвующие в моделировании, являются разомкнутыми одно - и многоканальными системами с ограниченным ожиданием по длине очереди и времени пребывания в ней. Логическую структуру модели можно свести к некоторому обобщенному виду (рис.1.1). Генератор заявок создает требования на обслуживание с интенсивностью, распределенной по определенному вероятностному закону. Заявка поступает в очередь, если обслуживающие каналы заняты, и находится там до тех пор, пока один из каналов не станет готовым к её обслуживанию. Время ожидания в очереди ограничено: в случае, если заявка не достигает канала обслуживания в течение некоторого допустимого времени, она выходит из системы, что интерпретируется как отказ. Емкость очереди также ограничена, и при достижении предельной длины очереди последующие заявки покидают систему необслуженными. Дисциплина обслуживания - бесприоритетная, линейная, с FIFO-принципом в основе - заявки обслуживаются в порядке их поступления. Выбор канала обслуживания производится в зависимости от значения выражения, указанного в качестве условия перехода. В общей формулировке это условие есть ответ на вопрос "Занят ли первый канал?"; если "нет", заявка поступает на обслуживающий сервис первого канала, если "да" - второго. По окончании обслуживания заявка следует в блок выхода из системы.
Рис.1.1 - Структурная схема модели двухканальной СМО с ограниченным ожиданием
Теория массового обслуживания позволяет аналитически оценить показатели технической эффективности функционирования системы, однако чисто аналитическое, дедуктивное, решение поставленной задачи связано с некоторым ограничением исследования сложных смешанных систем. Поэтому рациональным решением в этом случае можно считать проектирование компьютерной модели и проведение серии вычислительных экспериментов с помощью специального программного обеспечения.
1.2.1 Компьютерное моделирование
Суть компьютерного моделирования заключается в создании компьютерной программы (или пакета программ), описывающей поведение объектов системы с учетом их взаимодействия друг с другом и с внешней средой в течение времени функционирования, проведении вычислительных экспериментов на компьютере и интерпретации результатов. Вычислительный эксперимент представляет собой исследование полученной компьютерной модели при различных входных данных и позволяет выявить основные факторы, существенно влияющие на процесс ее функционирования. Результаты серии экспериментов используются для уточнения и оптимизации модели, ее структурного развития [6]. Компьютерное моделирование - итеративный процесс, основные этапы которого циклически повторяются до тех пор, пока не будут получены ожидаемые и адекватные цели результаты, при этом каждая итерация происходит на качественно новом уровне в зависимости от результатов предыдущего шага. В общем случае цикл состоит из последовательности следующих действий:
· Постановка и описание задачи и анализ системы. Исследователь на этом этапе формулирует проблему, для решения которой в дальнейшем будет проектироваться модель. Здесь же производится неформальное описание системы, выявление ее объектов, их свойств и связей между объектами.
· Формализация задачи и знаний о системе. Иначе говоря, разработка математической модели, отражающей основные параметры объектов, характер (законы) их изменения и взаимодействия с другими объектами и внешней средой. Отличительная особенность этого этапа - наличие математических формул и выражений, вычисление которых составит основу будущей компьютерной модели.
· Построение информационной модели. Промежуточный этап между описанием модели и собственно процессом моделирования, сущность которого заключается в отображении моделируемых объектов и параметров в образно-знаковой форме: таблиц, графиков, схем, диаграмм и т.п.
· Разработка алгоритма. Обычно данный этап предполагает выбор языка и средства программирования и последующую разработку программного кода, реализующего решение поставленной на первом этапе задачи. На самом деле под разработкой алгоритма в широком смысле подразумевается создание компьютерной модели как таковой - в специализированном графическом, текстовом, табличном процессоре или среде моделирования.
· Тестирование (верификация) модели. Этап подразумевает оценку соответствия модели системе-оригиналу, корректность ее выполнения и адекватность результатов. Для этого применяют наборы исходных данных, полученных эмпирически с помощью измерений соответствующих величин на реальном объекте или рассчитанных иным способом. Несовпадение результатов воспроизведения модели и априорных данных свидетельствует о технологической ошибке, допущенной на одном из предшествующих этапов, и необходимости отладки алгоритма и исключения неточностей.
· Планирование и проведение вычислительного эксперимента. В соответствии с определенной на данном этапе схемой исследования осуществляется вычислительный эксперимент, состоящий из серии независимых воспроизведений модели, и накопление полученных результатов.
· Анализ и интерпретация результатов. Замыкая итерацию, следует вернуться к формулировке задачи и принять решение о целесообразности продолжения исследования или его завершения.
Таким образом, компьютерное моделирование предполагает изучение объекта как единого целого, своего рода организма, с учетом взаимодействия и взаимовлияния его структурных частей, выявления их функциональных особенностей, а также наблюдение воздействия всей системы на ее отдельные элементы. Процесс построения модели стремится каким-то образом упорядочить, систематизировать (отсылка к системному подходу) знание о предмете изучения. Однако большая часть реальных явлений носит стохастический характер, поэтому возникает необходимость исследования сложных систем, управление которыми связано с принятием решений в условиях неопределенности. Компьютер в этом случае является своего рода лабораторией для реализации вычислительного эксперимента, прогрессирующие возможности которой позволяют отразить в модели гибкую динамику и многоуровневую структуру отношений между компонентами системы.
1.2.2 Виды компьютерного моделирования
Компьютерное моделирование - актуальное направление в области научных исследований, которое заключается в формировании математического и алгоритмического аппарата, с помощью некоторого языка спецификации реализующего концептуальную модель системы, и обеспечении качественной интерпретации результатов вычислительного эксперимента. Этот термин объединяет под собой несколько методологических подходов и технологических инструментов, применяемых в целях поиска оптимального решения в широком спектре областей исследования. В соответствии с ними можно классифицировать компьютерное моделирование и определить его виды. Рассмотрим следующие виды компьютерного моделирования [6], с тем чтобы выявить наиболее подходящий для решения поставленной задачи:
· Численное (алгоритмическое, динамическое) моделирование. Этот вид компьютерного моделирования связан с непосредственным воспроизведением процесса вычислений уравнений, составляющих основу математической модели исследуемой системы и реализованных в форме программы. Вычислительным экспериментом в этом случае является многократное выполнение программы при различных параметрах системы, входных данных и воздействиях извне. Основным достоинством алгоритмического моделирования является его универсальность, а недостатком - существенная приближенность результатов вычислений.
· Имитационное моделирование - разновидность численного моделирования, ориентированная на имитацию поведения сложных систем средствами вычислительной техники. При этом воссоздание процесса функционирования системы происходит в определенном временном пространстве, в котором простейшие события и явления, составляющие этот процесс, моделируются в последовательности их появления во времени с сохранением логической структуры. Имитационное моделирование обусловлено, когда аналитические способы решения задачи неэффективны в заданном контексте. Преимущество имитационного моделирования в сравнении с иными видами компьютерного моделирования состоит в удобстве изучения поведения сложных систем, подверженных случайным воздействиям и содержащих нелинейные дискретные и непрерывные элементы. Среди недостатков стоит отметить трудоемкость разработки и верификации модели, поскольку определенный характер случайности моделируемых процессов привносит случайность и в результаты экспериментов.
· Статистическое моделирование применяется в исследовании стохастических систем. Сущность данного вида моделирования заключается в проведении длинной серии опытов и последующей обработке результатов средствами математической статистики. В этом случае модель "испытывается" воздействием случайных факторов и по окончании испытания выявляются вероятностные критерии функционировании системы. Группа наиболее известных и применяемых методов компьютерного статистического моделирования получила название метода Монте-Карло (ММК). Метод обеспечивает возможность исследования поведения сложных систем в любых условиях, но при этом его осуществление сопряжено с трудоемкостью вычислений и большими затратами ресурсов компьютера.
· Информационное моделирование связано с отображением информационной структуры моделируемых объектов и связей между ними, то есть их формализацией. Информационная модель может быть как составной частью сложного процесса компьютерного моделирования, так и самостоятельным средством анализа системы, и представляет собой совокупность определенным образом организованных данных: графических, табличных, текстовых и т.д., выполненных с помощью компьютера [6]. Поскольку информационная модель оперирует заранее известными данными, необходимо тщательное предварительное исследование системы иными методами.
Произведем сравнительный анализ описанных видов компьютерного моделирования, результаты которого представим в табличной форме (табл.1.1). Знаком "+" в таблице отмечены критерии, которым отвечает данный вид моделирования, знаком "" - критерии, которым метод соответствует в недостаточной мере.
Таблица 1.1. Сравнительный анализ видов компьютерного моделирования
|
Критерии сравнения |
Числ. мод-ие |
Имит. мод-ие |
Стат. мод-ие |
Инф. мод-ие |
|
|
Трудоемкость |
|||||
|
Наглядность |
|||||
|
Точность результатов |
|||||
|
Удобство интерпретации результатов |
|||||
|
Воспроизводимость |
|||||
|
Универсальность |
|||||
|
Критерии сравнения |
Числ. мод-ие |
Имит. мод-ие |
Стат. мод-ие |
Инф. мод-ие |
|
|
Степень близости к реальной системе |
Итак, в результате проведенного анализа представляется целесообразным применение имитационного моделирования автомобильного сервисного центра, поскольку именно этот вид моделирования оптимальным образом соответствует критериям сравнения и располагает всеми необходимыми инструментами для реализации поставленной в начале раздела задачи. В следующем разделе дадим более подробную характеристику имитационного моделирования.
1.3 Имитационное моделирование
Попытки человечества решить задачу о порядке и хаосе и сформировать некий математический аппарат, позволяющий однозначно прогнозировать смену этих "противоположностей", привели к появлению особого вида моделирования - имитационного. Идея имитационного моделирования заманчиво проста и заключается в постановке эксперимента (имитации) с существующей или предлагаемой системой. Приведем определение понятия "имитационное моделирование", данное Робертом Шенноном: в широком смысле "имитационное моделирование есть процесс конструирования модели реальной системы и постановки экспериментов на этой модели с целью либо понять поведение системы, либо оценить (в рамках ограничений, накладываемых некоторым критерием или совокупностью критериев) различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы". Имитационная модель есть не что иное как особая компьютерная программа, воспроизводящая поведение некой реальной системы во времени и пространстве и реагирующая на некоторые входные данные. Это обуславливает отличие имитационного моделирования от лабораторного опыта и подводит нас к определению этого термина в узком смысле. Имитационное моделирование - это процесс разработки такой модели, которая отвечает требованиям статистической обработки экспериментальной информации и наличия быстродействующей вычислительной техники, способной обеспечить большое число альтернативных реализаций исследуемой системы.
Процедура имитационного компьютерного исследования включает в себя следующие последовательные этапы: конструирование модели, ее испытание и применение для решения поставленной задачи. Обширное понятие "конструирование" подразумевает под собой построение математической модели, адекватной отображаемой системе, и ее воплощение средствами программирования, то есть алгоритмическое описание. Имитационное моделирование зиждется главным образом на теории вычислительных систем, теории вероятностей и статистике.
В зависимости от свойств процессов, характеризующих моделируемую систему, имитационные модели классифицируют по трем критериям. По временному параметру различают статические и динамические системы и, соответственно, статические и динамические модели этих систем. В первом случае модель представляет систему в некоторый определенный момент времени или систему, на которую течение времени не оказывает существенного воздействия (либо им можно пренебречь). Динамическая модель отражает изменения, происходящие в системе со временем. По наличию вероятностных компонент можно говорить о детерминированных и стохастических моделях. Последние предполагают наличие случайных входных данных, которые обуславливают и случайность конечного результата. Таким образом моделируются большинство систем управления запасами и массового обслуживания (теория очередей). Наконец, третьим критерием является дискретность или непрерывность имитационной модели. Причем важно отметить, что дискретная модель не всегда применяется в отношении дискретной системы, и наоборот. Дискретная система - это система, переменные состояния которой в каждый промежуток времени меняются мгновенно (например, число посетителей магазина), а в непрерывной системе переменные состояния меняются беспрерывно во времени (скорость движения автомобиля).
1.3.1 Подходы имитационного моделирования
Всякое моделирование предполагает абстрагирование от реальных объектов и отображение оных на некотором уровне абстракции. Различают несколько уровней абстракции в зависимости от степени детализации элементов изучаемых процессов и систем. Так, нижний уровень (называемый микро-уровнем или оперативным уровнем) подразумевает высокую степень детализации и рассматривает определенные материальные сущности и их свойства, выражаемые количественно. По мере уменьшения детальности рассматриваемых объектов уровень абстракции соответственно повышается: от микро-уровня к мезо-уровню (тактическому) и далее к макро-уровню (стратегическому). Выбор необходимой степени абстракции зависит от характера решаемой с помощью моделирования проблемы и поставленных целей. Существует несколько подходов имитационного моделирования, связанных с уровнем абстракции и предлагающих исследователю специальные средства моделирования. Рассмотрим эти подходы подробнее.
Единственным подходом, охватывающем в той или иной мере все уровни абстракции, является так называемое агентное моделирование. Парадигма агент-ориентированного моделирования (agent-based modelling) динамично развивается и приобретает масштабы мощного инструмента в прикладных приложениях различных дисциплин [7, с.219]. Она позволяет сфокусироваться на отдельных объектах (людях, животных, городах и более абстрактных представлениях) или их группах, наделенных некоторыми знаниями и способностями. Это возможно благодаря особым свойствам агентов, обладающих поведением в рамках модели. К таким ключевым свойствам относятся автономность, неоднородность и активность. Агенты являются самостоятельными единицами, способными обмениваться информацией с другими агентами, чтобы принимать независимые решения. Вследствие этой особенности, понятие среднего индивида избыточно: каждый агент обладает уникальностью, обуславливающей его развитие. Агенты могут оказывать активное независимое влияние в рамках моделируемого процесса через целенаправленность при попытке решения конкретной задачи или через принятие мер вследствие восприятия окружения с учетом предварительных знаний на основе опыта или наблюдения [8]. Исследование системных процессов и явлений через призму поведения индивидуальных агентов, их динамического взаимодействия друг с другом и окружающей средой (физической, социальной, информационной и т.д.) позволяет добиться наилучших результатов в изучении сложных, трудно прогнозируемых закономерностей.
Следующий подход реализует парадигму системного мышления и ориентирован на моделирование высоко абстрактных сущностей и связей между ними. Системное мышление существенно отличается от традиционной формы анализа, в основе которого лежит разделение объекта на фрагменты. Оно, напротив, фокусируется на объекте как на некой целостности и рассматривает элементы этой целостности в совокупности и во взаимодействии друг с другом. Это имеет особенное значение при изучении сложных динамических систем с обширными обратными связями, внешними и внутренними. Формально системное мышление может быть визуализировано диаграммой, содержащей в качестве элементов причины, следствия и стрелки, указывающие направление причинно-следственной связи. Все вышеизложенное подводит к определению центрального понятия рассматриваемой предметной области - системной динамики (system dynamics). Системная динамика представляет собой методологию моделирования, направленную на изучение структуры любых сложных систем с помощью представления причинно-следственных связей между их элементами и эволюции с течением времени. Следует отметить, что в терминологическом контексте под системной динамикой понимают описанную методологию научного исследования, основанный на ней подход имитационного моделирования и одноименный графический язык, используемый для представления модели. Основоположник концепции - Дж.Р. Форрестер, профессор Массачусетского технологического университета (МТИ) - предложил использовать для изучения, главным образом, социальной и экономической динамики так называемый потоковый подход, применяя принципы информационной обратной связи. С этой точки зрения поведение системы описывается комплексом потоков (информации, энергии, продукции и т.д.). Таким образом, системная динамика относится к категории высокого уровня абстракции, агрегируя непрерывные процессы, характеризующие функционирование системы. Эти процессы моделируются с помощью основных структурных элементов диаграммы системной динамики: накопителей и потоков. Накопитель (stock) - или агрегат - коллекция объектов реального мира, аккумулирующих некоторое количество ресурсов (например, популяции животных, материальные средства, вещества). Поток (flow) - непосредственно процесс, обуславливающий динамику системы. Входящие потоки обеспечивают возрастание значения накопителя, а исходящие, потребляя его ресурс, это значение уменьшают. Согласно нотации системной динамики, потоковая диаграмма может включать только указанные элементы, однако для построения качественной модели этого недостаточно и необходимо вводить вспомогательные компоненты: динамические переменные и связи.
Наконец, подходом среднего и отчасти низкого уровня абстракции является дискретно-событийное моделирование (discrete-event modeling) или, как его еще называют, процессное. Подход основан в 1960-х годах Джеффри Гордоном, создателем системы имитационного моделирования GPSS World. В терминах дискретно-событийного моделирования оперируют понятиями заявки (или требования) и ресурсов, обрабатывающих текущую заявку. Потоки заявок и распределение ресурсов вместе составляют потоковую диаграмму (flowchart). Заявка представляет собой пассивную сущность, следующую некоторым маршрутом к обслуживанию, которая способна объединяться с другими заявками, захватывать и освобождать ресурсы и т.д. Таким образом, дискретно-событийное моделирование представляет собой последовательный процесс преобразования входного объекта в выходной путем его прохождения через каналы обслуживания. При этом динамика системы в целом описывается ее состояниями в каждый определенный момент времени, которые, в свою очередь, жестко связаны с событиями, происходящими в хронологически упорядоченные дискретные отсчеты времени (что объясняет происхождение названия данного подхода). Именно дискретно-событийное моделирование наиболее развито и может применяться для описания самого широкого класса систем.
1.3.2 Многоподходное моделирование
Далеко не все задачи подлежат решению применением только одного подхода: чем сложнее система и происходящие в ней процессы, тем труднее выразить соответствующие объекты ограниченным набором понятий и формализмов. В этом случае объективно рациональным способом преодолеть ограничения является объединение нескольких подходов в рамках одной модели. Это уместно, например, когда система включает в себя разнородные элементы, отличающиеся качественными свойствами и относящихся к различным уровням абстракции. Подобная ситуация возникает, когда в границах одной модели необходимо "переключаться" между уровнями абстракции. Наиболее общий стимул к применению парадигмы многоподходного моделирования - деление модели на части и описание каждой из частей средствами одного из методов. В этом контексте, например, системную динамику ассоциируют с "моделированием леса", в то время как агентное моделирование - с "моделированием деревьев" [9, с.290]. Это говорит о перспективах объединения двух подходов для решения некоторой единой задачи. Таким образом, выбор подхода моделирования обусловлен спецификой решаемой задачи, и универсального метода не существует. Для получения достоверных результатов исследования сложных динамических систем имеет смысл комбинирование подходов в разных частях модели.
Задача, которую мы поставили в разделе 1.2, успешно решается именно комплексным методом - объединением основных подходов. Так, процесс обслуживания автомобилей на станции технического обслуживания, АЗК и пунктах сопутствующих услуг выражается потоковой диаграммой дискретно-событийного подхода. Прибывающие на СТОА автомобили в этом случае интерпретируются как заявки, которые, в свою очередь, являются агентами одного из определенных разработчиком классов. Наконец, экономическую динамику моделируемого предприятия можно легко отслеживать с помощью формализмов системной динамики - накопителей.
Следующим этапом решения проблемы эффективности деятельности автомобильного сервисного центра видится выбор программного обеспечения имитационного моделирования, поддерживающего описанные ранее подходы. В главе 2 будет дан сравнительный обзор некоторых современных сред и систем моделирования.
2. Выбор среды имитационного моделирования
2.1 Общецелевая система имитационного моделирования GPSS World
GPSS World - система имитационного моделирования общего назначения, продукт компании Minuteman Software (США). Это комплексный инструмент моделирования, поддерживающий как дискретное, так и непрерывное компьютерное моделирование и предлагающий разработчику развитые средства презентации моделей с возможностью интерактивного участия в процессе вычислительного эксперимента. GPSS World позволяет эффективно моделировать системы различной сложности, что дает возможность качественной оценки их функционирования и структурных решений. В основе среды лежит специальный интерпретируемый язык имитационного моделирования GPSS (General Purpose Simulation System), предложенный в 1960-х гг. Джеффри Гордоном (IBM, США) в качестве коммерческой реализации способа компьютерного моделирования, в основном, систем массового обслуживания. Следующим этапом развития GPSS стало появление языка моделирования для персональных компьютеров GPSS/PC, а затем расширенной версии с пользовательской средой и поддержкой работы в сети Интернет GPSS World. Среди достоинств среды GPSS World следует отметить открытость внутренних механизмов моделирования для пользователя и, как следствие, возможность глубокого анализа устройства и поведения системы "изнутри". GPSS World - объектно-ориентированный язык с интегрированными средствами анализа данных, позволяющий одновременно исследовать систему и управлять процессами, происходящими в ней. Более того, возможно проведение сложных экспериментов оптимизации и отсеивания. Моделирование средствами GPSS World рационально с точки зрения ресурсоемкости: вытесняющая многозадачность и многопоточность обеспечивают эффективное использование вычислительных ресурсов компьютера, а встроенный аппарат виртуальной памяти позволяет моделям достигать объема порядка гигабайт [10].
Интерфейс системы реализован в соответствии с концепцией "документ/представление" (document/view), характерной для приложений ОС Windows. Согласно этому подходу, данные и их отображения на экране разделены и реализуются различными объектами, при этом совместно обрабатывают пользовательские команды. Иными словами, одни и те же данные (в терминах архитектуры - документ) могут быть представлены пользователю в различных видах посредством вызова соответствующих окон. GPSS World поддерживает несколько уровней анимации за счет архитектуры "документ/представление" и набора динамических функций, обеспечивающих коммуникацию с внешними анимационными пакетами.
Интерфейс среды и пример модели на языке GPSS World представлены на рис.2.1.
Рис. 2.1 - Интерфейс среды моделирования GPSS World
Моделирование на языке GPSS опирается на идею представления объектов формальными динамическими сущностями - транзактами, которые создаются в определенные моменты модельного времени и описываются набором атрибутов и состояний. Транзакты идентичны заявкам в теории массового обслуживания, их перемещение между операторами (блоками) системы интерпретируется как событие. Операторы обеспечивают создание и уничтожение транзактов, изменение их параметров и состояний, задержки (delay) и маршрутизацию. Реализация событий, функционирование блоков, отсчет и регистрация модельного времени, а также сбор статистики осуществляется модулем управления, или симулятором (simulator). В число основных объектов GPSS World входят [11, с.29-31]:
· Устройства - аналоги обслуживающих приборов в СМО с единичной емкостью. Они абстрактно представляют такие агрегаты как, например, станки, приборы, каналы связи, серверы, рабочие точки и т.д.;
· Память, или накопители - единицы оборудования, способные хранить и обрабатывать сразу несколько транзактов.
· Очередь - объект, предшествующий устройству или памяти, организующий задержку по причине занятости обслуживающего оборудования и сообщающий симулятору статистические данные об ожидающих обслуживания транзактах.
· Таблица - средство сбора и накопления статистики о некоторых случайных параметрах модели.
· Ячейки - объекты, которые служат для записи, сбора и хранения числовых величин входных и выходных параметров системы.
· Арифметические переменные обеспечивают возможность производить арифметические операции над стандартными числовыми атрибутами (СЧА) с целью вычисления значения зависимого от них параметра.
Таким образом, каждая программа на языке GPSS World представляет собой формальный алгоритм создания транзактов, их перемещения между функциональными блоками и последующего уничтожения. Несмотря на необходимость программирования и, в связи с этим, знания синтаксиса и правил языка, процесс моделирования на GPSS World значительно проще в сравнении с применением алгоритмических языков программирования общего назначения. В качестве недостатков системы можно указать сложность формирования нетривиальных распределений и проведения нестандартных экспериментов.
2.2 Система имитационного моделирования ArenaТМ
Понятие транзактов является базовым и для некоторых других систем моделирования, например, ArenaТМ - коммерческого программного обеспечения компании Rockwell Automation. Arena предоставляет разработчику доступ к возможностям базового интегрированного языка имитационного моделирования SIMAN черед среду, которая поддерживает создание модели путем перетаскивания элементов в окно редактора (технология drag-and-drop). Среда Arena обеспечивает доступ к конструкциям языка, панели инструментов и элементам управления моделью, а также средствам просмотра результатов ее выполнения [12, с.98]. Имитационная модель в системе Arena представляет собой потоковую диаграмму - граф (рис.2.2), узлы которого именуются модулями. При этом различают два типа модулей: Flowchart - собственно блоки, формирующие схему процесса, и Data - данные модели, отображаемые в виде электронных таблиц. Система поддерживает создание собственных модулей данных с помощью языка Microsoft Visual Basic for Applications (VBA). Граф моделирует путь отдельного транзакта (entity); управление параллельными процессами транзактов осуществляется системой. Важной задачей в этом случае становится распределение ресурсов ограниченной мощности между траназактами, осуществляющими запрос к данным ресурсам. Следует отметить, что Arena предполагает описание стоимостных характеристик и задание расписания каждого ресурса - это позволяет приблизить модель к реальной системе и рассчитать некоторые экономические показатели во время ее выполнения. Как и в случае с языком GPSS World, нотация Arena определяет модуль очереди и допускает выбор дисциплины для ее реализации (бесприоритетная с принципами FIFO и LIFO, а также приоритетная по наибольшему или наименьшему значению атрибута) [13].
Рис.2.2 - Интерфейс системы имитационного моделирования Arena
На основе построенного графа и его параметров система Arena автоматически генерирует программный код на языке SIMAN, который доступен для просмотра из пользовательского меню. Визуально наблюдать процесс и результаты моделирования можно с помощью средств поддержки анимации. Arena включает в себя подсистему анимации Cinema Animation. Arena предлагает разработчикам различные шаблоны для визуализации модели. Пакет располагает инструментами визуального редактора Visual Designer для создания качественной и достаточно детализированной реалистичной трехмерной анимации дискретно-событийных моделей. Visual Designer поддерживает методику drag-and-drop, обеспечивает возможность применения в интересах моделирования платформы Microsoft.net 4.0 framework, предоставляет большую гибкость и визуальный контроль над моделью. Arena 3D разработана на основе высокоуровневого игрового движка и поддерживает импорт многих распространенных форматов 3D-графики [14].
Система Arena позволяет моделировать довольно сложные производственные и управленческие процессы с помощью синхронизации и разъединения параллельных потоков транзакций, а также специальных наборов модулей, например, станций, конвейеров и других конструкций, тем самым организуя нестандартную маршрутизацию транзактов. Интегрированный оптимизатор OptQuest реализует поиск оптимальных конфигураций проекта и параметров, указанных пользователем в свойствах эксперимента. Результаты имитационных экспериментов отображаются в форме отчетов, генерируемых подсистемой Crystal Reports и поддерживающих создание графиков для HTML, редакторов группы MS Office и т.д.
2.3 Инструмент многоподходного имитационного моделирования AnyLogic
...Подобные документы
Теоретические основы моделирования систем в среде имитационного моделирования AnyLogic. Средства описания поведения объектов. Анимация поведения модели, пользовательский интерфейс. Модель системы обработки информации в среде компьютерного моделирования.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 15.05.2014Оптимальное время для обслуживания пользователей как основная цель работы компьютерного зала библиотеки. Построение модели деятельности подписного отдела с помощью средства имитационного моделирования AnyLogic. Описание процессов и построение сценария.
курсовая работа [1,9 M], добавлен 19.06.2015Специфика работы терапевтического отделения. Разработка имитационной модели в среде AnyLogic. Выбор средств моделирования. Описание схемы моделирующего алгоритма. Организация вычислительного эксперимента над математической моделью, анализ его результатов.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 10.06.2015AnyLogic как инструмент компьютерного моделирования нового поколения. Процесс разработки моделей и реализация имитационных моделей для распространения эпидемического заболевания. Разработка систем обратной связи (диаграммы потоков и накопителей).
контрольная работа [1,8 M], добавлен 21.07.2014Концептуальная модель процесса обслуживания покупателей в магазине. Описание системы моделирования GPSS. Разработка моделирующей программы на специализированном языке имитационного моделирования в среде AnyLogic. Результаты вычислительных экспериментов.
курсовая работа [906,9 K], добавлен 12.07.2012Обзор средств компьютерного имитационного моделирования по созданию веб-приложения для визуализации имитационных моделей. Система имитационного моделирования AnyLogic, Arena, SimuLab. Серверная, клиентская часть. Модель работы отдела банка и участка цеха.
дипломная работа [3,3 M], добавлен 25.05.2015Описание программного обеспечения AnyLogic, поддерживающего три метода имитационного моделирования (системная динамика, дискретно-событийное и агентное моделирование). Разработка модели процесса перехода пассажиров на монорельсы через кассы и турникеты.
контрольная работа [524,9 K], добавлен 21.05.2015Разработка имитационной модели "Перекресток" для анализа бизнес-процессов предприятия и принятия решения в сложных условиях. Алгоритм построения имитационной модели на основе CASE-средств. Обзор программного обеспечения для имитационного моделирования.
дипломная работа [2,6 M], добавлен 22.11.2015Создание систем имитационного моделирования AnyLogic, Arena, SimuLab, Simbigraph и Forio. Серверная и клиентская часть. Разработка модели работы отдела банка, участка цеха, движения автобуса по маршруту и социальной сети. Описание web-приложения.
дипломная работа [3,4 M], добавлен 25.05.2015Сущность концептуального и физического моделирования. Описание графической среды AnyLogic как единственного инструмента имитационного моделирования. Основные этапы создания модели, позволяющей наглядно проанализировать влияние рекламы на покупателей.
курсовая работа [690,2 K], добавлен 30.05.2014Концептуальное, физическое, структурно-функциональное, математическое (логико-математическое), имитационное (программное) и компьютерное моделирование. Построение имитационной модели в среде AnyLogic. Дискретные и непрерывно изменяющиеся модели.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 21.11.2013Построение схемы модели процесса и разработка анимации; определение характеристики модели с использованием AnyLogic. Сеть Петри для процесса работы порта. Описание программного продукта. Объекты библиотеки Enterprise Library. Результаты работы модели.
курсовая работа [334,1 K], добавлен 25.04.2015Разработка имитационной модели функционирования кладовой на промышленном предприятии с использованием имитационного метода в среде GPSS World. Экспериментальное исследование результатов моделирования. Выработка предложений по оптимизации работы системы.
курсовая работа [183,1 K], добавлен 27.08.2012Методы прогнозирования, их классификация. Использование рекламы в социологии. Пооперационная разработка, реализация и конфигурирование модели в пакете Anylogic. Создание анимации. Описание имитационных вычислительных экспериментов, анализ результатов.
курсовая работа [1,7 M], добавлен 03.06.2012Особенности моделирования биологических систем с использованием программы "AnyLogic". Влияние различных факторов на популяции жертв и хищников. Принципы имитационного моделирования и его общий алгоритм с помощью ЭВМ. Анализ результатов моделирования.
курсовая работа [922,2 K], добавлен 30.01.2016Процесс моделирования имитационной модели функционирования класса персональных компьютеров на языке GPSS World. Поиск линейной зависимости и оценка полученного уравнения. Отчет по результатам работы имитационной модели. Листинг разработанной программы.
курсовая работа [49,2 K], добавлен 07.09.2012Основы технологии моделирования Arena. Построение простой имитационной модели. Моделирование работы системы обслуживания покупателей на кассе супермаркета. Построение модели IDEF3. Анализ результатов имитационного моделирования и аналитического решения.
курсовая работа [659,1 K], добавлен 24.03.2012Анализ работы станции скорой помощи: прием вызовов, обслуживание пациентов, движение автомобилей. Формализация имитационной модели, ее программирование с помощью системы моделирования AnyLogic. Использование программы для расчета времени оказания помощи.
контрольная работа [1004,2 K], добавлен 25.07.2013Основные понятия теории моделирования. Виды и принципы моделирования. Создание и проведение исследований одной из моделей систем массового обслуживания (СМО) – модели D/D/2 в среде SimEvents, являющейся одним из компонентов системы MATLab+SimuLink.
реферат [1,2 M], добавлен 02.05.2012Анализ и формализация задачи моделирования: построение концептуальной модели, ее формализация в виде Q-схемы. Построение имитационной модели: создание блок-схемы, представление базовой исходной имитационной модели. Исследование экономических процессов.
контрольная работа [156,0 K], добавлен 21.11.2010
