Имитационное моделирование сложных систем в современной экономической практике. реферат - 85% - Имитационное моделирование сложных систем в со. Данной работы Имитационное моделирование сложных систем в современной экономической практике

• Название: Данной работы Имитационное моделирование сложных систем в современной экономической практике
• Анкор: Имитационное моделирование сложных систем в современной экономической практике
• Дата: 06.10.2022
• Размер: 1.24 Mb.
• Имя файла: реферат - 85% - Имитационное моделирование сложных систем в со.docx
• Тип: Реферат; #718941

Содержание

Введение 3

1 Теоретические основы имитационного моделирования сложных систем в экономической практике 4

1.1 Понятие имитационного моделирования в экономике 4

1.2 Понятие сложных систем и их свойства 5

1.3 Технология построения и исследования моделей сложных систем 6

2 Имитационное моделирование сложных систем в современной экономической практике 9

2.1 Современные программные средства имитационного моделирования сложных систем 9

2.2 Пример имитационного моделирования сложной системы 17

Заключение 22

Список используемых источников 23

Введение

Тема данной работы: «Имитационное моделирование сложных систем в современной экономической практике».

Актуальность данной темы состоит в том, что на сегодняшний день имитационное моделирования считается одним из мощнейших средств исследования сложных экономических систем.

Каждая социально-экономическая система является сложной системой, поскольку в ней постоянно взаимодействует большое количество социальных, экономических и технических процессов, которые в свою очередь постоянно изменяются под влиянием внешних условий. В таких условиях управлением сложными системами становится затруднительной проблемой, и решить ее можно при помощи специализированных методов и средств. Имитационное моделирование является основным методом познания и анализа. Метод имитационного моделирования заключается в определении и воспроизведении определенных свойств реального объекта, при помощи иных объектов или при помощи абстрактного описания. Абстрактное описание может представляться в следующих видах: уравнения; алгоритмы; программы и т.п.

Цель данной работы – это рассмотрение имитационного моделирования сложных систем в современной экономической практике.

Для достижения данной цели, необходимо решить следующие задачи:

• 
  рассмотреть теоретические основы имитационного моделирования в экономической практике;
  
• 
  рассмотреть и проанализировать программные средства имитационного моделирования сложных систем;
  
• 
  и рассмотреть пример имитационного моделирования сложной системы, а именно пример моделирования двух стратегий обслуживания на автозаправочной станции
  

При написании данной работы были использованы источники по имитационному моделированию в экономике, следующих авторов: Г.Л. Норхина, Д.Н. Шевченко, Н.Н.Лычкина, О. М. Замятина и В.С. Заборовский.

1 Теоретические основы имитационного моделирования сложных систем в экономической практике
1.1 Понятие имитационного моделирования в экономике
Имитационное моделирование – это математическое моделирование, которое реализуется при помощи набора специальных имитирующих программ, математических инструментальных средств, а также технологий программирования, данные средства в свою очередь позволяют за счет аналогов процесса осуществить исследование реального сложного объекта или процесса в памяти ЭВМ и осуществить некоторые действия с созданной моделью.

Имитационная модель – это модель, которая позволяет имитировать действие какого-то объекта, либо имитировать сам объект. Имитационная модель запускается на ЭВМ [1, c. 5]

Имитационное моделирование в экономической практике обычно используется только в следующих случаях:

• 
  для осуществления исследования с дискретно-непрерывными моделями сложных объектов для получения и анализа динамики в ситуациях, которые связаны с рисками, и при этом натурное моделирование либо невозможно, либо нежелательно;
  
• 
  для управления сложными экономическими бизнес-процессами, в том случае, если имитационная модель применяется как инструментальное средство в контуре адаптивной системы управления, разрабатываемые компьютерными технологиями [1, c. 6]
  

Вообще развитие компьютерных и информационных технологий позволило решить проблемы, которые связаны с моделированием большого числа компонентов систем и их взаимодействие, и получением информации о функционировании модели системы. В связи с этим, имитационное моделирование дет возможность исследовать системы любой сложности, и на любом уровне ее детализации. В имитационной модели имеется возможность разработки практически любого алгоритма поведения системы.

Вообще имитационное моделирование на компьютере дает возможность:

• 
  получить наглядный вид поведения системы;
  
• 
  рассматривать различные виды модели, которые отвечают разным сторонам функционирования системы;
  
• 
  определять показатели нужных количественных характеристик.
  

По этой причине имитационное моделирование на сегодняшний день становится все более распространённым при исследовании сложных экономических систем. Имитационное моделирование целесообразно применять при следующих обстоятельствах:

• 
  нет окончательно математической постановки задачи;
  
• 
  не изобретены аналитические методы решения поставленной задачи;
  
• 
  имеются аналитические методы, но сложные математические операции или трудоемкие математические операции, а имитационное моделирование в данном случае предоставляет наиболее простой метод решения поставленной задачи;
  
• 
  помимо оценки конкретных параметров, есть необходимость в наблюдении за процессом функционирования системы в течении определенного времени;
  
• 
  в случае, когда нужно использовать имитационное моделирование как тренажер, для обучения или подготовке сотрудников [2, c. 10]
  

1.2 Понятие сложных систем и их свойства
Сложная система – это такая система, которая состоит из большого числа взаимодействующих подсистем, в результате чего данная система получает новые свойства.

В многочисленных источниках по системному анализу выделяются следующие свойства сложных систем:

1. 
   Целостность. Сложная система рассматривается как целостный комплекс элементов, который характеризуется большим количеством взаимосвязанных элементов.
   
2. 
   Связи. Присутствие стабильных связей между компонентами и их свойствами, которые превосходят по силе связи этих компонентов с компонентами, которые не входят в данную сложную систему. В данном случае здесь под «связью» рассматривается виртуальный канал, который используют для обмена между компонентами и внешней информацией.
   
3. 
   Организация. Данное свойство определяется формированием значимых связей компонентов, которые упорядочены распределением связей и компонентов в пространстве и времени.
   
4. 
   Интегративные свойства. Существование таких свойств, демонстрирует то, что свойства сложной системы пусть и находятся в зависимости от свойств компонентов, но полностью ими не определяются.
   

Примеров сложных систем в экономической практике достаточно много, можно отметить следующие: организация; производственная система и т.п. [3, с. 4]
1.3 Технология построения и исследования моделей сложных систем
Технологическая схема построения и исследования моделей сложных систем показана на рисунке 1.


Рисунок 1 – Технологическая схема построения и исследования сложных систем
Как видно из рисунка 1 данная схема состоит из восьми этапов, которые свойственны любому методы моделирования сложных систем:

1. Предметная область

Предметная область формируемся следующими возможными классами систем: химические; физические; информационные; технологические, технические, экологические, экономически, социальные, биологические и другие. Это связано с тем, что область использования имитационного моделирования весьма большая.
2. Объект моделирования

Объектом моделирования может выступать не только система, но и ее отдельные компоненты, структура, функции, отношение, процессы, развитие, поведение и т.п.

3. Целевое назначение модели

Построение модели осуществляется целенаправленно, поскольку такая модель может заменить действительность с тем уровнем абстракции, которая наиболее эффективна для определенной цели. Здесь немаловажно определить и сформулировать проблему, определить и сформулировать цель исследования, осуществляемого по средствам моделирования.

4. Требование к моделям

Для получения качественной модели, она должна быть: надежна; адекватна; целенаправленная; многоуровневая; целостная; расширяемая; множественная; универсальная; осуществляемая; реализуемая; эффективная.

5. Форма представления моделей

Выделяют следующие формы представления моделей:

• 
  мысленная;
  
• 
  знаковая (логическая; логико-математическая конструкция; математическая; структурные схемы; описание в виде устного и письменного изложения);
  
• 
  материальная.
  

Наиболее существенной в моделировании является знаковая модель, а именно логические и математические модели. Такую форму представления применяют для моделирования многообразных систем.

6. Вид описания моделей

Для знаковой формы представления моделей, могут быть следующие описания:

• 
  логическая (отношение предикатов; семантические сети и фреймы);
  
• 
  математическая (алгебраические уравнения; дифференциальные уравнения; интегральные уравнения; интегро-дифференциальные уравнения);
  
• 
  описание в виде устного и письменного изложения (вербальные описания).
  

7. Характер реализации моделей

Характер реализации моделей может быть:

• 
  аналитический характер;
  
• 
  машинный характер, который в свою очередь может быть аналоговым и цифровым;
  
• 
  и физический характер.
  

8. Метод исследования

При аналитическом моделировании используют следующие методы исследования: анализ чувствительности, устойчивости, и методы теории возмущений. При физическом исследовании используется экспериментальный метод.

При машинном характере модели используются такие методы как: расчетным; статистический; имитационный; и самоорганизующийся.

Расчетный метод используется при моделировании математических моделей, осуществляемых на ЭВМ при разных числовых исходных данных. Результаты такого метода предоставляются форме таблицы или графики.

Статистический метод предполагает воспроизведение на ЭВМ деятельности вероятностных моделей, или моделирование детерминированных процессов, которые заданы в математическом виде с логическими компонентами при помощи статистических экспериментов на компьютере.

Имитационное моделирование применяется сложных моделях (логических или логико-математических). Имитационное моделирование важно не только при проведении исследования, но и при планировании его.

Самоорганизующийся метод предполагает то, что на ЭВМ возлагается создание модели, а также ее преобразование в ходе эксперимента и поиска оптимальных решений [3, с. 10]

2 Имитационное моделирование сложных систем в современной экономической практике
2.1 Современные программные средства имитационного моделирования сложных систем
На сегодняшний день популярны следующие современные программные средства (ПС) имитационного моделирования: Aris Toolset; Arena; AnyLogic; Ithink; Powersim Studio; CPSS World; Witness; AllFusion Process Modeler; Extend; Simprocess [4, с. 22]

Рассмотрим теперь их более подробно.

ArisToolset

Данное ПС имеется большое количество стандартных объектов для предоставления описания бизнес-процессов. Также сильной стороной данного ПС является графический интерфейс (рисунок 2).


Рисунок 2 – Интерфейс Aris Toolset
Методология ARIS дает возможность решать большое количество задач по организационному проектированию, созданию и сопровождению техпроекта.

Aris Toolset поддерживает следующие модели:

• 
  функциональные модели, которые содержат иерархию целей и функций;
  
• 
  информационные модели, которые отражают структуру информации необходимой для построения системы;
  
• 
  модели управления, которые дают комплексный вид на реализацию процессов в рамках системы.
  

Вообще семейство ПС ARIS включает: ARIS Тoolset (реинжиниринг и бизнес-процессы); ARIS Easy Design (разработка и реинжиниринг бизнес-процессов для начинающих); ARIS Web Designer (создание бизнес-процессов с применением сети Интернет); ARIS Server (сетевая инсталляция ПС ARIS); ARIS BSC (стратегическое управление предприятием); ARIS ABC (функционально-стоимостной анализ бизнес-процессов); ARIS Web Publisher (публикация информации о бизнес-процессах в сети Интернет); ARIS Process Performance Manager (измерение, анализ и оптимизации бизнес-процессов); ARIS Quality Management Scout (разработка систем управления качеством); ARIS Process Risk Scout (оценка рисков бизнес-процессов).

Также модуль ARIS включает в себя и дополнительные модули, которые обеспечивают интеграцию с ERwin, Microsoft Project, IBM Flowmark, Designer/2000, Staffware и т. д.

Недостаток ARIS – это сложность в изучении и дороговизна.

А достоинства ПС – это не высокие требования к программному и аппаратному обеспечению [4, с. 22]

Arena

Данный ПС разработала в 1993 году компания Systems Modeling Corporation. Arena предназначена для имитационного моделирования, и предоставляет возможность разрабатывать подвижные компьютерные модели, применение которых позволит представить реальные системы.

ПС имеет удобный объектно-ориентированный интерфейс (рисунок 3), и может предоставлять возможности адаптации к различным предметным областям. Интерфейс ПС содержит в себе различные средства для работы с данными.


Рисунок 3 – Интерфейс Arena

Arena содержит в себе: трехмерный и двухмерный графический редактор; редактор временных шаблонов; редактор временных расписаний; редактор библиотек графических заголовков; редактор символов графических заготовок; интеграцию с библиотеками с Microsoft.

Области применения Arena: сфера работы с клиентами; крупные по масштабу проекты; стратегические и оперативные процессы проектирования упаковочных линий; создание трехмерных анимации существующие модели; просмотр и осуществление экспериментов.

Arena поддерживает взаимодействие с: Visual Basic for Applications; ActiveX; AutoCad; Visio; Blue Pumpkin Workforce.

В основном при моделировании используют только следующие панели: Basic Process Panel; Advanced Process Panel; и Advanced Transfer Panel [4, с. 39]

AnyLogic

AnyLogic предназначена для имитационного моделирования, и сочетает в себе существующие подходы к моделированию систем. Данное ПС имеет простой и понятный графический интерфейс (рисунок 4). AnyLogic дает возможность использовать графическое представление моделей, а также разработка 2D и 3D анимации, которые показывают итоги функционирования модели в реальном времени.


Рисунок 4 – Интерфейс AnyLogic
При моделировании в AnyLogic объект моделирования представляет собой класс Java. По такой модели Java может генерировать программу, но с ней должен работать движок, написанный на Java. При обучении работе с программой, главным является знание языка Java, поскольку он применяется в сочетании с графической средой построения модели.

Значительным плюсом данного ПС является его цена, которая относительно низкая [4, с. 36]

Ithink

Данное ПС предназначено для планирования и управления, и является ПС экспертного анализа ситуации. ПС Ithink имеет Desktop-интерфейс (рисунок 5), который обеспечивает поддержку как графическую, так и вычислительную операциям высокого уровня системного анализа сложных систем.


Рисунок 5 – Интерфейс ITHINK
Здесь модель разрабатывается через отображение на экране ЭВМ объектов моделирования и их связей. Такая модель имеет вид стандартных блоков, которые соединены линиями. Изменение графической части модели ведет к изменению в программе и алгоритме.

Благодаря данному ПС можно создать модель всего производственного сбытового цикла компании. Также данные пакет используют в сфере транспорта, сети газоснабжения, водоснабжения и иных распределительных систем.

ITHINK дает возможность решать такие задачи системного анализа, как: создание модели средней по сложности из комплекса мелких; создание моделей различных систем; формирование способа взаимодействия элементов системы для описания ее главных характеристик; применение и создание эффективных операций имитации поведенческих описаний для определения статистических оценок; определение операций генерации текстовых операций, которые необходимы для анализа нетривиального поведения.

ITHINK применяет только четыре основных стандартных блока: конвейер, поток, распределитель и накопитель [4, с. 25]

Powersim Studio

Данный пакет использует методологию на основе классических методов системной динамики. PowerSim может применяться как автономное ПС, так и пакетом для известных систем (BPS, SAP и SEM). PowerSim имеет простой и понятный интерфейс (рисунок 6). PowerSim содержит в себе не только различные средства визуального программирования, но и всевозможные расширенные возможности, к примеру: анализ риска, оптимизация процессов и т.п.


Рисунок 6 – Интерфейс PowerSim Studio
При построении модели в PowerSim Studio применяется визуальное программирование. Построение модели очень простое, пользователь на рабочем окне добавляет компоненты и связывает их. Результат модели, можно приводить к любому требуемому стандарту.

Данный пакет интегрирован с текстовыми файлами, фалами табличного процессора, хранилищами данных. При использовании расширений, имеется возможность интеграции PowerSim в любую информационную среду.

Для эффективной работа с пакетом PowerSim, разработчик обязан уметь представлять требования программе в форме целевой функции, а также критерия оптимизации [4, с. 26]

CPSS World

Данная программа предназначена для имитационного моделирования. В основном GPSS была разработана для моделирования систем массового обслуживания (СМО) и для аналогичных систем. Для моделирования СМО и аналогичных систем GPSS содержит специальный синтаксис, операторы и дополнительные инструменты. Интерфейс данной программы показан на рисунке 7.


Рисунок 7 – Интерфейс GPSS World
GPSS для вывода результатов использует: стандартный отчет (Standard Report); журнал (Journal); окна моделирования (Simulation Windows) и снимки моделирования (Simulation Snapshot).

Стандартный отчет включает в себя основную информацию о программе, и о результатах моделирования. Журнал показывает все операции, которые выполнял пользователь. Окно моделирования необходимо чтобы выводить информацию в графическом или числовом виде о переменных, которые присутствуют в программе. А снимки моделирования фиксируют в определенный момент времени состояние программы, для дальнейшего анализа. ПС имеет два класса элементов: транзакты; блоки и команды [5, с. 21]

Witness

Witness представляет собой программное средство для моделирования производственных систем (рисунок 8). Witness является одной из ведущих систем моделирования, поскольку она предоставляет возможность гибкого моделирования рабочей области.

Witness используется для осуществления анализа входной информации, а также анализ итогов экспериментальных данных; для определения структуры данных и ее правил; для увеличение точности модели. Witness использует блочное моделирование, и содержит больше 50 стандартных блоков. Основными блока ПС являются: станки, детали, работы, буфера.

Witness интегрирован с БД SQL Server, Oracle, Access и т.п, и также может иметь доступ к электронным таблицам (кроме XML, HTML). Witness полностью интегрирован с Post Processed VR, а также поддерживает связь с MS Visio.


Рисунок 8 – Интерфейс Witness
Данное ПС на российском и белорусском рынках не распространен, в связи с отсутствием дистрибьюторов Witness в России, и отсутствия обучающих и образовательных программ, которые позволили бы внедрить данное ПС в учебный процесс [4, с. 38]

AllFusion ProcessModeler

На сегодняшний день является ведущим инструментом визуального моделирования бизнес-процессов, который не требует разработки программного кода. AllFusion Process Modeler предоставляет возможность представить любую деятельность в виде модели, что в свою очередь помогает оптимизировать работу предприятия, спроектировать организационную структуру, уменьшить издержки, повысить эффективность и убрать ненужные структуры.

Данное ПС имеет простой и интуитивно понятный интерфейс (рисунок 9). Используя данное ПС можно быстро разрабатывать и анализировать модель, для оптимизации бизнес-процессов.

AllFusion Process Modeler поддерживает три нотации, а именно: IDEF0 – функциональное моделирование; DFD – моделирование потоков данных; IDEF3 – моделирование потоков работ.

AllFusion Process Modeler интегрирован с ERwin, Paradigm Plus, Arena, CA-Platinum. Данные AllFusion Process Modeler может экспортировать в Microsoft Word или Excel [4, с. 33]



Рисунок 9 – Интерфейс AllFusion Process Modeler
Extend

Extend является универсальным пакетом имитационного моделирования, который моделирует процессы обслуживания и модернизации.

Extend имеет простой, но мощный графический интерфейс (рисунок 10), который дает возможности разрабатывать схемы процессов, и осуществлять имитационные эксперименты. Построенные модели можно просмотреть в виде графика и 2D и 3D анимации.


Рисунок 10 – Интерфейс Extend
Для моделирования процессов необходимо частично писать код при определении свойств блоков. Extend может экспортировать и импортировать данные в MS Visio.

Extend содержит в себе 5 видов элементов: блоки; стрелки; ромбы; очереди тэгов и точки ввода тэгов в модель [4, с. 28]

Simprocess

Данная программа предназначена для имитационного моделирования бизнес-процессов, также она дает возможность строить карту процесса моделирования, поддерживание функционально-стоимостный анализ и дискретно-событийное моделирование.

Данное ПС направлено на предприятия, которым нужно осуществлять анализ различных сценариев развития предприятия, а также сокращение рисков при изменяющихся условий функционирования.

Simprocess имеет также простой и понятный интерфейс (рисунок 11), а также имеет следующие компоненты: процессы, подпроцессы, действия, сущности, ресурсы, соединители, и площадки.


Рисунок 11 – Интерфейс SIMPROCESS
Для моделирования процессов необходимо частично писать код и поддерживает технологии UML и XML и диаграммы SOAP и Dot. Данные Simprocess может экспортировать с ODBC и Java, C4ISR/DoDAF, TOGAF, 6 Sigma [4, с. 32]
2.2 Пример имитационного моделирования сложной системы
Рассматриваться будет пример моделирования двух стратегий обслуживания на автозаправочной станции [2, с. 59]

Данная АЗС имеет две бензоколонки. Промежутки времени между приездом машин имеют экспоненциальное распределение со средним значением μ. Время осуществления заправки равномерно распределенное на промежутке [a, b].

Необходимо рассмотреть две стратегии обслуживания машин: первая стратегия предполагает, что автомобили формируют две очереди, и обслуживанию соответственными бензоколонками; вторая стратегия предполагает, что автомобили формуют одну очередь и обслуживаются в той, которая первее освободилась.

Исходными данными будут: μ равно 1,75 минутам, a равная 2 минутам, и b равная 4 минутам.

Цель моделирования: определить характеристики качества обслуживания машин; выбрать наилучшую стратегию; определить оптимальное число бензоколонок.

Параметры моделирования – интенсивность приезда автомобилей, время заправки, а также число бензоколонок. Переменные моделирования – число обслуженных машин, коэффициент загрузки бензоколонок, среднее время обслуживания машин, средняя длина очереди на АЗС; и среднее время ожидания в очереди машин.

Разработаем концептуальную модель работы АЗС – рисунок 12 (а – первая стратегия; б – вторая стратегия)


Рисунок 12- Концептуальная модель обслуживания машин на АЗС
Для сравнения стратегий были выбраны следующие критерии: коэффициент загрузки системы; средняя и максимальная длина очереди; и среднее значение времени ожидания машин.

В данном случае будем использовать транзактный способ организации квазипараллелизма элементов модели. Здесь будут использоваться два вида элементов: очередь и бензоколонки. Каждой приехавшей машине будет соответствовать транзакт, для их создания либо изменения применим вспомогательные блоки – рисунок 13 (а – первая стратегия; б – вторая стратегия).

Теперь необходимо разработать модель на выбранном языке программирования (GPSS World). На рисунке 14 показан текст имитационного моделирования для первой стратегии, а результат на показан рисунке 15. На рисунке 16 показан текст имитационного моделирования для второй стратегии, а результат показан на рисунке 17.


Рисунок 13 – Схема (уточненная) обслуживания машин


Рисунок 14 - Текст имитационного моделирования для первой стратегии


Рисунок 15 – Результат имитационного моделирования первой стратегии



Рисунок 16 - Текст имитационного моделирования для второй стратегии


Рисунок 17 – Результат имитационного моделирования второй стратегии
После получения результатов была осуществлена верификация модели, в ходе которой было определено, что алгоритмы соответствуют описанию АЗС и, следовательно плану моделирования.

Период исследования – одна неделя круглосуточной работы автозаправочной станции. Результаты анализа, полученные за эту неделю сведены в таблицу 1.
Таблица 1 – Результаты моделирования обслуживания на АЗС по двум стратегиям

Показатель	Стратегия 1				Стратегия 2
	1 бензоколонка	1 бензоколонка	По двум бензоколонкам
Поступило машин	2890	2870	5760	5645
Обслужено машин	2890	2870	5760	5645
Коэффициент загрузки	0,858	0,856	0,857	0,835
Максимальная длина очереди	10	11	21	18
Средняя длина очереди	1,480	1,510	2,99	1,895
Среднее время ожидания	5,190	5,250	5,22	3,380

По результатам моделирования был сделан следующий вывод: эффективной стратегией обслуживания машин на АЗС является вторая стратегия.

Определим теперь оптимальное количество бензоколонок, для этого определим следующие нормы: от 0,5 до 0,9 – коэффициент загрузки бензоколонок принадлежит интервалу от 0,5 до 0,9; не больше 3 – среднее число машин, одновременно находящихся на автозаправочной станции; и не больше 4 минут – среднее время ожидания обслуживания.

Будем при исследовании применять имитационную модель второй стратегии. Исследование с одной бензоколонкой получило результаты, показанные на рисунке 18, а с тремя показано на рисунке 19.


Рисунок 18 – Результат имитационного моделирования с одной бензоколонкой


Рисунок 19 – Результат имитационного моделирования с тремя бензоколонками
Полученные результаты сведем в таблицу 2.
Таблица 2 – Результаты моделирования

Количество бензоколонок	1	2	3	4
Коэффициент загрузки бензоколонок	1	0,840	0,564	0,424
Среднее число машин, одновременно находящихся на автозаправочной станции	1205,438	3,576	1,92	1,749
Среднее время ожидания обслуживания	2113,27	3,382	0,404	0,093

Из таблицы 2 видно, что для эффективного облуживания рационально использовать 3 бензоколонки.

Заключение

В данной работе была рассмотрена тема имитационного моделирования сложных систем в современной экономической практике.

В ходе выполнения работы были рассмотрены теоретические основы имитационного моделирования сложных систем в экономической практике, а именно были рассмотрены: понятие имитационного моделирования; понятие сложных систем и технология построения и исследования моделей сложных систем.

Имитационное моделирование – это математическое моделирование, которое реализуется при помощи набора специальных имитирующих программ, математических инструментальных средств, а также технологий программирования, данные средства в свою очередь позволяют за счет аналогов процесса осуществить исследование реального сложного объекта или процесса в памяти ЭВМ и осуществить некоторые действия с созданной моделью.

Сложная система – это такая система, которая состоит из большого числа взаимодействующих подсистем, в результате чего данная система получает новые свойства. В многочисленных источниках по системному анализу выделяются следующие свойства сложных систем: целостность; связи; организация; и интегративные свойства.

Технология построения и исследования моделей сложных систем состоит из восьми этапов, которые свойственны любому методы моделирования сложных систем: предметная область; объект моделирования; целевое назначение модели; требование к моделям; форма представления моделей; вид описания моделей; характер реализации моделей; и метод исследования.

Также в ходе работы были рассмотрены имитационное моделирование сложных систем в современной экономической практике, а именно были рассмотрены: современные программные средства имитационного моделирования сложных систем и примеры имитационного моделирования сложных систем.

На сегодняшний день популярны следующие современные программные средства (ПС) имитационного моделирования: Aris Toolset; Arena; AnyLogic; Ithink; Powersim Studio; CPSS World; Witness; AllFusion Process Modeler; Extend; Simprocess.

И в заключении был рассмотрен пример моделирования двух стратегий обслуживания на автозаправочной станции.

Список используемых источников

1 Норхина, Г.Л. Математическое и имитационное моделирование / Г.Л. Норхина. Екатеринбург, 2014. – 43с.

2 Шевченко, Д.Н. Имитационное моделирование на GPSS / Д.Н. Шевченко, И.Н. Кравченя. Гомель: БелГУТ, 2007. – 97с.

3 Лычкина, Н.Н. Имитационное моделирование экономических процессов / Н.Н. Лычкина. М.: Инфра-М, 2012. – 250с.

4 Замятина, О.М. Моделирование систем: учебное пособие / О.М. Замятина. Томск: ТПУ, 2009. – 204с.

5. Бронов, С.А. Имитационное моделирование: учебное пособие / С.А. Бронов. Красноярск: СФУ, 2007. – 82с.