А. М. Гаджинский логистика
жүктеу/скачать 1,9 Mb. Pdf көрінісі
|
Gadjinskii Logistika
| Второй этап
. Решение уравнений, получение теоретиче- ских результатов. Третий этап . Сопоставление полученных теоретических результатов с практикой (проверка на адекватность). Наиболее полное исследование процесса функционирования системы можно провести, если известны явные зависимости, свя- зывающие искомые характеристики с начальными условиями, параметрами и переменными системами. Однако такие зависи- мости удается получить только для сравнительно простых си- стем. При усложнении систем исследование их аналитическими методами наталкивается на определенные трудности, что явля- ется существенным недостатком метода. В этом случае, чтобы использовать аналитический метод, необходимо существенно упростить первоначальную модель, чтобы иметь возможность изучить хотя бы общие свойства системы. К достоинствам аналитического моделирования относят большую силу обобщения и многократность использования. Другим видом математического моделирования является имитационное моделирование. Как уже отмечалось, логистические системы функциони- руют в условиях неопределенности окружающей среды. При управлении материальными потоками должны учитываться факторы, многие из которых носят случайностный характер. В этих условиях создание аналитической модели, устанавливаю- щей четкие количественные соотношения между различными составляющими логистических процессов, может оказаться либо невозможным, либо слишком дорогим. При имитационном моделировании закономерности, опре- деляющие характер количественных отношений внутри логи- стических процессов, остаются непознанными. В этом плане ло- гистический процесс остается для экспериментатора “черным ящиком”. Процесс работы с имитационной моделью в первом прибли- жении можно сравнить с настройкой телевизора рядовым теле- зрителем, не имеющим представления о принципах работы это- 82 го аппарата. Телезритель просто вращает разные ручки, доби- ваясь четкого изображения, не имея при этом представления о том, что происходит внутри “черного ящика”. Точно так же экспериментатор “вращает ручки” имитаци- онной модели, меняя при этом условия протекания процесса и наблюдая получаемый результат. Определение условий, при которых результат удовлетворяет требованиям, является целью работы с имитационной моделью. Имитационное моделирование включает в себя два основных процесса: первый — конструирование модели реальной системы, второй — постановка экспериментов на этой модели. При этом могут преследоваться следующие цели: а) понять поведение логи- стической системы; б) выбрать стратегию, обеспечивающую наи- более эффективное функционирование логистической системы. Имитационное моделирование осуществляется с помощью компьютеров. Условия, при которых рекомендуется применять имитационное моделирование, приведены в работе Р. Шеннона “Имитационное моделирование систем — наука и искусство”. Перечислим основные из них. 1. Не существует законченной математической постановки данной задачи, либо еще не разработаны аналитические методы решения сформулированной математической модели. 2. Аналитические модели имеются, но процедуры столь сложны и трудоемки, что имитационное моделирование дает более простой способ решения задачи. 3. Аналитические решения существуют, но их реализация невозможна вследствие недостаточной математической подго- товки имеющегося персонала. Таким образом, основным достоинством имитационного мо- делирования является то, что этим методом можно решать более сложные задачи. Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать случайные воздействия и другие факторы, которые создают трудности при аналитическом исследовании. При имитационном моделировании воспроизводится про- цесс функционирования системы во времени. Причем ими- 83 тируются элементарные явления, составляющие процесс с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени. Модели не решают, а осуществляют прогон программы с заданными параметрами, меняя параметры, осуществляя прогон за прогоном. Имитационное моделирование имеет ряд существенных недостатков, которые также необходимо учитывать. 1. Исследования с помощью этого метода обходятся дорого. Причины: • для построения модели и экспериментирования на ней не- обходим высококвалифицированный специалист-программист; • необходимо большое количество вычислительных ресур- сов, поскольку метод основывается на статистических испыта- ниях и требует многочисленных прогонов программ; • модели разрабатываются для конкретных условий и, как правило, не тиражируются. 2. Велика вероятность ложной имитации . Процессы в логистических системах носят вероятностный характер и под- даются моделированию только при введении определенного рода допущений. Например, разрабатывая имитационную модель товароснабжения района и принимая среднюю скорость дви- жения автомобиля на маршруте, равную 25 км/ч, мы исходим из допущения, что дорожные условия хорошие. В действитель- ности погода может испортиться и, в результате наступившего гололеда, скорость на маршруте упадет до 15 км/ч. Реальный процесс пойдет иначе. Описание достоинств и недостатков имитационного модели- рования можно завершить словами Р. Шеннона: “Разработка и применение имитационных моделей в большей степени искус- ство, чем наука. Следовательно, успех или неудача в большей степени зависит не от метода, а от того, как он применяется” 1 . 1 Шеннон Р. Ю. Имитационное моделирование систем — наука и искусст-во: Пер. с англ. / Под ред. Е. К. Масловского. — М.: Мир, 1978. |