Главная » 2014 » Август » 17 » Скачать Разработка методологии имитационного метамоделирования дискретно-событийных организационных систем. Меркурьева, Галина Васильевна бесплатно
6:41 AM
Скачать Разработка методологии имитационного метамоделирования дискретно-событийных организационных систем. Меркурьева, Галина Васильевна бесплатно
Разработка методологии имитационного метамоделирования дискретно-событийных организационных систем
Диссертация
Автор: Меркурьева, Галина Васильевна
Название: Разработка методологии имитационного метамоделирования дискретно-событийных организационных систем
Справка: Меркурьева, Галина Васильевна. Разработка методологии имитационного метамоделирования дискретно-событийных организационных систем : диссертация доктора технических наук : 05.13.10 Москва, 2002 326 c. : 71 04-5/197-8
Объем: 326 стр.
Информация: Москва, 2002
Содержание:
Введение
1 АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И МЕТАМОДЕЛИРОВАНИЯ ДИСКРЕТНО-СОБЫТИЙНЫХ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СИСТЕМ
11 Анализ принципов и методов имитационного моделирования дискретно-событийных организационных систем
12 Метамоделирование как средство манипулирования с имитационными моделями сложных систем
13 Формальное определение и интерпретация имитационной метамодели
14 Анализ подходов и методов построения аппроксимаций в области имитационного метамоделирования
141 Статистические подходы и программированное обучение
142 Методы регрессионного анализа
143 Методы поверхности отклика
144 Методы интервального метамоделирования
145 Методы аппроксимации с нейронными сетями и нечеткими вычислениями
15 Прикладные задачи имитационного метамоделирования
151 Анализ (осмысление) поведения имитационной модели
152 Предсказание и планирование поведения изучаемой системы
153 Оптимизация имитационной модели
154 Валидация имитационной модели
16 Формализованная постановка задач исследований Основные результаты и выводы по главе
Введение:
Современные народно-хозяйственные объекты представляют собой сложные социально-экономические системы, состоящие из большого числа взаимосвязанных элементов, на работу которых существенное влияние оказывают случайные факторы. Для того, чтобы обеспечить эффективную работу подобных объектов, необходимо иметь возможность разработки и использования моделей, с помощью которых можно исследовать работу этих объектов в различных условиях и найти наиболее эффективные режимы их функционирования, например, проанализировать возможность возникновения узких мест и разработать меры по их устранению, определить оптимальные значения параметров, наиболее эффективные алгоритмы управления, сравнить выбрать различные варианты организации работы и выбрать наилучший из них. Как показывает опыт ведущих научно-исследовательских организаций, эффективным подходом к решению подобных задач является использование технологии имитационного моделирования. Его применение является особо актуальным в силу того, что в условиях становления рыночной экономики и возросшей конкуренции между промышленными предприятиями требуется принятие большого количества ответственных эффективности (например, при решении, их направленных и на резкое повышение деятельности новых организационной новых хозяйственной введении технологий, размещении производств, совершенствовании управления). Так, в логистических системах, интегрирующих разнообразные функции управления и сферы деятельности менеджеров, такие как обмен информацией, обработка и распределение заказов, снабжение, управление запасами, транспортировка и грузопереработка, средства имитационного моделирования по частоте использования уступают лишь методам математической статистики. Применение средств имитационного моделирования получило широкое распространение и в социальной сфере, в частности, в области образования и здравоохранения. Потребность в проведении имитационных исследований возникает, как правило, у специалистов прикладных областей, хорошо знающих моделируемый объект и условия его функционирования. В то же время у этих специалистов часто отсутствуют теоретические знания в области имитационного моделирования и опыт проведения подобных исследований. Для приобретения подобных знаний им потребовалось бы освоить целый ряд дисциплин, таких например, как теория вероятностей и математическая программирование статистика, в среде планирование средств экспериментов, имитационного программных моделирования. Однако практические возможности освоения такого обьёма знаний в сжатые сроки, как известно, весьма ограничены. Возможности привлечения специалистов в области также имеют свои ограничения. Так, на момент имитационного возникновения моделирования для выполнения прикладных имитационных проектов необходимости проведения конкретного имитационного исследования такие специалисты могут оказаться недоступными в силу их занятости в других подобных исследованиях. Кроме того, распространенной схемой выполнения имитационных проектов является участие специалистов в области имитационного моделирования в разработке имитационной модели и проведении с ней некоторой начальной серии экспериментов. При этом дальнейшая эксплуатация имитационной модели практически осуществляется без их участия. Таким образом, возникает положение, когда, с одной стороны, у специалистов прикладных областей имеется необходимость в самостоятельном проведении имитационного исследования, но, с другой стороны, у них отсутствуют необходимые для этого знания и практические навыки. Это приводит к необходимости разработки методов и средств поддержки проведения имитационных исследований и выполнения имитационных проектов специалистами прикладных областей. Эти средства должны позволить использовать знания специалистов в области имитационного моделирования, сделав эти знания доступными для использования специалистами систем прикладных для областей. систем При этом оказывается возможным использовать преимущества, предоставляемые технологией экспертных создания модели поддержки систем имитационного моделирования и их интеллектуализации. С другой стороны, имитационные сложных оказываются весьма сложными для интерпретации даже специалистами в области имитационного моделирования. Количество элементов таких моделей достигает десятки тысяч, сложность и многообразие связей обуславливает сложность обработки и интерпретации результатов имитационного моделирования. Возникает необходимость разработки методов и средств, позволяющих анализизировать поведение самих сложных имитационных моделей, улучшить процесс их валидации, а также обеспечить средства интерпретации результатов имитационных экспериментов и поддержку принимаемых решений. В свою очередь, методологическую основу разработки таких методов предоставляют основные концепции метамоделирования, подхода, имеющего целью манипулирование с моделями сложных систем и их анализ с использованием метаконцепции и метасредсв, таких, как метамодель, метазнание, метаправило, метаигрок, метаэвристика и т.д. Важным классом объектов имитационного моделирования являются дискретно-событийные системы. В частности, именно с этих позиций на практике часто рассматриваются разработки производственные, и средств логистические, имитационного системы обслуживания и другие сложные организационные системы. Вопросы методов моделирования дискретно-событийных систем постоянно привлекают внимание ученых разных стран. Например, широко известны исследования по имитационному моделированию под руководством B.P.Zeigler,
