Гнатченко И.А., Нурсеитов Д.Б.

Казахский Национальный Технический Университет имени К.И. Сатпаева, Казахстан

Разработка имитационных моделей применительно к процессам оптимизации

На сегодняшний день существует множество производственных процессов, которые подчинены определенному алгоритму управления. К числу систем, в которых уместно применение алгоритмов управления, относится большинство производственных и обрабатывающих предприятий. С увеличением нагрузки, налагаемой на объект управления, все большую актуальность приобретают процессы, нацеленные не на построение точных программных структур, описывающих поведение объектов предметной области, а на создание математических моделей, которые отражают объекты предметной области с некоторым приближением, допустимым в рамках рассматриваемой задачи. Именно такие модели и носят название имитационных.

Задачи оптимизации тесно связанны с задачами построения имитационных моделей. В зависимости от того, насколько хорошо построена имитационная модель, варьируется и качество проведенной оптимизации. В этой связи уместно введение некой последовательности применения парадигм разработки имитационных моделей с целью повышения производственных характеристик используемых решений. Поэтому изучению возможных вариантов построения таких последовательностей и посвящена текущая публикация. Основные этапы создания имитационных моделей изображены на рисунке 1.

Рисунок 1. Основные этапы создания имитационных моделей

Вся совокупность этапов разработки имитационных моделей, включающая весь цикл процессов, может быть сведена к линейной последовательности шагов. Стоит отметить, что само имитационное моделирование реализуется при использовании технических, а также комплексных математических инструментов. К числу таких инструментов, обычно, относят проектирование специальных компьютерных программ, позволяющих с помощью компьютерной техники проводить имитацию или моделирование различных структур целенаправленных способом. [1]

Сущность такого моделирования заключается в воссоздании оригинальных физических процессов в некотором виртуальном пространстве и отыскании таких параметров имитируемого явления, которые сводятся к оптимизации всего технического процесса.

Как правило, вся последовательность действий начинается с создания простой модели. Затем такая модель может быть детализирована, специфицируя необходимые для эксперимента характеристики, чем можно увеличить точность результата. [1]

Первым этапом в формировании любой имитационной модели является формулировка проблемы, относящейся к предметной области. Здесь стоит отметить, что формулировка проблемы может быть осуществлена путем словесного описания ее основных характеристик, логического построения пределов моделируемой проблемной обстановки, а также при использовании сложных математических и физических функций, описывающих предметную область. Стоит заметить, что в чистом виде формулировка проблемы встречается редко. В большинстве случаев при формировании исходных требований к модели используют все вышеперечисленных подходы.

После того, как проблема очерчена и определена надлежащими для нее способами, производится разработка логического аппарата модели. Как правило этот этап формирует два основных под этапа: формирование концептуальной модели, а затем ее последовательную математическую и логическую формализацию. На данном этапе, как правило, закладываются границы работы модели. Именно здесь определяется с какой точность и в какие сроки модель будет способна формировать определенные результаты своей работы. Этот этап является достаточно важным, так как результаты моделирования системы в целом непосредственно связанны с ее концептуальной формулировкой. [2]

При формировании концептуальной модели необходимо точно знать что под ней подразумевается в логическом смысле. Обычно концептуальной или содержательной моделью называют некую абстрактную структуру, которая детерминирует или определяет свойства той системы, на основе которой модель будет воспроизведена. Для успешного формирования концептуальной модели необходимо не только описать свойства всех входящих в нее элементов, но и определить причинно-следственные связи, присущие предметной области.

В целом построение концептуальной модели состоит из следующих шагов: Детерминирование типа моделируемой системы, оценка загруженности рабочей обстановки системы, абстракция и разбиение системы на подэлементы. На этом этапе построенную и инициализированную концептуальную модель кодируют или формализуют с помощью различных математических методов или языков. [2]

Следующим этапом в формировании имитационной модели является подготовка данных. Под подготовкой данных здесь понимается комплексный процесс, состоящий из выделения специфических данных из окружающей среды модели (идентификация данных), определения результирующих целей процесса имитации (спецификация данных), а также разработка надежного алгоритма по их сбору и оценке (сбор сырых данных). Здесь стоит отметить, что при спецификации данных необходимо особое внимание уделить определению качества и состава входящих в систему математических уравнений, а также их структуре. [3]

После прохождения этапа подготовки данных наступает этап транслирования модели или ее более детальная спецификация. Под трансляцией подели понимается процесс детального механического перевода модели с языков математических формул и логических предикатов на языки программирования высокого и низкого уровней. Как правило этот этап является логическим продолжением предыдущих этапов. Если на предыдущих этапах была допущена ошибка, то на этапе трансляции модели ее удается успешно диагностировать, отладить и принять меры по ликвидации ее последствий.

После того, как модель приобретает вид, выраженный терминах языков программирования, наступает ответственный этап ее верификации. Верификация - это процесс последовательного аналитического сравнения всех блоков написанной и транслированной имитационной модели с документированными образцами и нормами. Верификация проводится циклическим методом наряду с проверками штатного уровня, что дает возможность определить и выявить недочеты до того, как они принесут реальный ущерб.

Следующим логическим продолжением процесса верификации является процесс валидации или, иначе говоря, финальной оценки работоспособности механизма имитационной модели. В данном случае валидацию проводят с использованием заранее просчитанного решения с целью оценки качества работы готовой имитационной модели. Данных этап обычно называют калибровкой имитационной модели. [4]

Очередным этапом последовательности разработки имитационной модели является этап планирования эксперимента. На данном этапе определяются условия, под которыми будет проведены испытания имитационной модели, параметры функционирования имитационной модели, а также предполагаемые результаты. Данный этап отличается более гибким методом обработки исключительных ситуаций, которые проявляются при вводе неверных некорректных параметров. Некорректные параметры обычно имеют место как результат стохастического воздействия, как результат реакции на внутрисистемные процессы, и даже как результат неверной работы персонала.

Следующим этапом в цепи этапов разработки имитационной модели является постановка эксперимента работы модели. Этот этап основной своей целью носит получение оценки адекватности построенной модели. Под адекватностью в данном случае подразумевается разница между ожидаемыми выходными данными и данными, полученными в результате испытания. Процесс работы модели на данном этапе называется прогон имитационной модели.

Одним из наиболее важных этапов работы имитационной модели является этап анализа полученных результатов. Данный этап можно рассмотреть как связующее звено между имитационной моделью, как отражения изучаемого процесса в целом, и процессами оптимизации, проводимыми с целью улучшения качественных и количественных характеристик производства. Результатом данного этапа является определение дальнейшего направления разработки или изучения предметной области. [4]

Заключительным этапом формирования имитационной модели является описание механизма работы имитационной модели. Данный этап в качестве результатов деятельности имеет заключение о принятии того или иного решения управления, а также обосновывает наиболее оптимальный или приемлемый в некоторых рамках вариант.

Имитационные модели приобрели высокую популярность при изучении процессов обработка которых сложна с математической точки зрения. С ростом вычислительных мощностей увеличилась и сложность объектов управления. В этой связи применение старых подходов к обработке процессов производства оказалось недостаточным. Имитационное моделирование дает ответ на возрастающую сложность программных систем. Стоит отметить, что как и любой процесс построения сложных систем, последовательность построения любой имитационной модели носит жестко структурированных характер. На первых этапах построения имитационной модели выделяются основополагающие характеристики изучаемой предметной области. На последующих этапах они уточняются, приобретая более формализованные очертания. Здесь уместно применение классических алгоритмов оптимизации.

Неизбежным в процессе разработки имитационной модели является этап эксперимента. На этом этапе модель подвергается изменению входящих параметров с целью получения прогнозируемого результата. Сами данные, полученные в ходе испытаний, не обладают возможностью направлять процесс производства. Именно поэтому необходимо введение завершающих этапов построения имитационной модели. Этап анализа результатов позволяет принять взвешенное и обоснованное решение, в то время как этап документирования позволяет использовать модель в качестве общего образца проведения последующих экспериментов.

Список использованной литературы

1. Ю.И. Рыжиков. "Имитационное моделирование: Теория и технологии" 2004г.

2. О.В. Мищенкова. "Математическое моделирование в технике" 2012г.

3. И.М. Федоткин. "Математическое моделирование технологических процессов" 2011г.

4. А.М. Лоу. "Имитационное моделирование" 2004г.