Акторное моделирование

Задачи назначения приоритетов заявкам, работам, действиям и просто объектам деятельности решаются давно и по‑разному. В чисто технических системах, в том числе в компьютерных и системах связи, там, где можно четко запрограммировать процессы обслуживания, такие задачи считаются практически решенными, поскольку, во‑первых, анализируются два встречных процесса: процесс обслуживания и процесс ожидания, если обслуживающий узел занят, и во‑вторых, в основном учитываются временные параметры. При этом, как правило, минимизируется время ожидания для некоторых классов заявок. Однако в схемах многономенклатурных мелкосерийных производств, особенно наукоемкой продукции, эффективность производства или производственного участка зависит не только от прямых потерь времени, поскольку задержки могут оцениваться и по‑иному, с учетом ресурсов финансирования, ресурсов срочности и даже административного ресурса. Поэтому четкие правила и алгоритмы могут стать нечеткими, а задача минимизации потерь усложняется. Данная статья посвящена совместному применению имитационного моделирования и нечетко-логических алгоритмов в задачах оперативного назначения приоритетов.

Генетические алгоритмы в разных формах применяются к решению разных научно-технических задач. Они используются при создании вычислительных структур, в машинном обучении – при проектировании нейронных сетей или в управлении роботами. Они также применяются при моделировании развития в разных предметных областях, включая социальные-экономические системы. Также возможно и эвристико-математическое применение генетических алгоритмов для оптимизации многопараметрических функций. В случаях, когда точный оптимум не нужен, решением может считаться любое значение, лучшее, чем определенная заданная величина. Тогда генетические алгоритмы – хороший метод поиска «приемлемых» значений. Сила генетического алгоритма состоит в его способности манипулировать одновременно многими параметрами, что используется в разных проектах, включая даже проектирование самолетов. Однако формальное применение таких алгоритмов без учета временных характеристик и других особенностей реальных процессов, где их пытаются применить, может не дать ощутимого эффекта либо привести к выбору ошибочного решения. Один из способов привязки соответствующих моделей к динамике управляемых процессов является комплексное имитационное моделирование этих процессов и систем управления с применением генетических алгоритмов.

Представлена среда имитационного моделирования GPSS Studio для исследования сложных дискретно–событийных систем. В качестве моделирующего ядра используется язык имитационного моделирования GPSS World. Показаны возможности среды на всех этапах имитационного исследования с использованием структурных схем, текстового редактора, автоматической генерации текста модели, отладчика моделей, баз исходных данных и результатов моделирования, средств оперативного анализа изменения показателей модели. Описаны инструменты среды для создания простых и доступных для массового пользователя имитационных приложений с учетом предметной области исследуемой системы.

Decision making by the aircrafts services of the international airport, which provides for intensive traffic of aircraft and their ground handling, becomes a very topical issue. If earlier it was believed that the intensity is provided only by the number of runways, nowadays a large accumulation of aircraft on the airport platform-field creates equally complex difficulties in comparison with aircraft take-offs and landings. Solving such problems with the use of «crisp methods» of queuing theory gives little. This article deals with modern «fuzzy methods» based on simulation modeling and fuzzy logic.

Компьютерное имитационное моделирование обычно заключается в запуске параллельных взаимодействующих вычислительных процессов, аналогичных реальным процессам, но в виртуальных пространствах и времени. Такая модель позволяет получать метрологические характеристики реального процесса, натурное исследование которого или очень дорого, или невозможно по причине риска получения невосполнимого ущерба. Однако для создания модели иногда нет полного набора исходных данных удовлетворительного уровня значимости, и создавать модель приходится в условиях неопределенности. В таком случае наряду с программами, получающими метрологические характеристики, возникает необходимость включать в модель программы, реализующие методы искусственного интеллекта для получения новых квалиметрических характеристик. В этом направлении идет развитие современных методов имитационного моделирования и соответствующего software.

В статье обсуждаются некоторые результаты, полученные в процессе решения задачи оценки перспективности крупных инновационных мультипроектов по выпуску новой металлопродукции. В процессе решения разработаны методы прогнозирования производственных показателей предприятий, участвующих в реализации мультипроектов. Такие результаты имеют значение для развития экономико-математических и инструментальных методов анализа эффективности инновационной деятельности в условиях динамичности внешней среды. Создана модель процесса реализации крупного инновационного мультипроекта в рамках технологической цепи выпуска новой металлопродукции с возможностью выполнения его этапов несколькими участниками. Произведена оценка различных составляющих инновационного потенциала металлургических и металлообрабатывающих предприятий и их внешнего окружения с использованием динамических растущих пирамидальных сетей и кáлмановской фильтрации. Создана компьютерная акторная имитационная модель реализации этапа организации производства. На этой научно-методической основе разработаны организационно-вычислительная процедура и информационная система поддержки принятия решений по управлению крупным инновационным мультипроектом с применением динамической сетевой модели подготовки, согласования и утверждения технических заданий для его субпроектов.

В статье обсуждаются некоторые результаты, полученные в процессе решения задачи оценки перспективности крупных инновационных мультипроектов по выпуску новой металлопродукции. В процессе решения разработаны методы прогнозирования производственных показателей предприятий, участвующих в реализации мультипроектов. Такие результаты имеют значение для развития экономико-математических и инструментальных методов анализа эффективности инновационной деятельности в условиях динамичности внешней среды. Создана модель процесса реализации крупного инновационного мультипроекта в рамках технологической цепи выпуска новой металлопродукции с возможностью выполнения его этапов несколькими участниками. Произведена оценка различных составляющих инновационного потенциала металлургических и металлообрабатывающих предприятий и их внешнего окружения с использованием динамических растущих пирамидальных сетей и кáлмановской фильтрации. Создана компьютерная акторная имитационная модель реализации этапа организации производства. На этой научно-методической основе разработаны организационно-вычислительная процедура и информационная система поддержки принятия решений по управлению крупным инновационным мультипроектом с применением динамической сетевой модели подготовки, согласования и утверждения технических заданий для его субпроектов.

Конкурентное поведение субъектов предпринимательского бизнеса и иных экономических агентов состоит из совокупности действий, называемых конкурентными. Конкурентными являются целенаправленные, прагматически ориентированные действия субъектов предпринимательства, направленные против различных представителей своего окружения для обеспечения себе наивысших потребительских, функциональных и общественных оценок, для создания, поддержания и развития конкурентных преимуществ, а также для обеспечения наилучших конкурентных позиций. Рынок, бизнес в странах с рыночно-ориентированной экономикой – вещи глубоко упорядоченные. И конкуренция также представляет собой упорядоченное явление. Совокупность конкурентных действий, образующих систему конкурентного поведения субъектов профессионального бизнеса, включает различные виды, направления и методы соперничества. Помимо математического, в качестве инструмента исследования процессов конкурентного поведения может быть успешно использован аппарат имитационного моделирования. Особенно эффективным для данной предметной области является акторное моделирование, появившееся в процессе развития моделирующих систем. В отличие от стандартных транзактно-ориентированных систем, в таких системах моделирования актор является не просто пассивной динамической единицей, перемещающейся по узлам модели, а играет роль активного «участника событий», изменяя в случае надобности как свои параметры, так и состояние самих узлов, и всей модели в целом. Для создания моделей существуют соответствующие пакеты моделирующих программ. В данном случае наиболее подходящими программными пакетами являются Pilgrim и AnyLogic. Менее всего подходит такой известный и распространённый пакет, как GPSS World, поскольку он ориентирован на моделирование только дискретных процессов, связанных с технологиями и производством, в его концепцию не входит пространственная и финансовая имитация. В ходе ознакомления с существующими моделями зачастую выясняется, что в них не вполне корректно используется само понятие «конкуренция». Ранее на страницах журнала автором были представлены постановки задач тактического моделирования наступательных конкурентных действий. Данная статья посвящена рассмотрению защитных приёмов конкурентного поведения субъектов бизнеса.

В статье рассматривается риск-менеджмент проектов: инвестиционных, инновационных и импортозамещения. Поскольку для реализации таких проектов требуются инвесторы и инвестиции, то иногда можно рассматривать инновационные проекты как разновидность инвестиционных, а проекты импортозамещения как разновидность инновационных. Однако эти проекты имеют существенные различия с точки зрения возникающих рисков. Более того, при реализации сложных системных проектов может возникать системный эффект резкого возрастания сложности совокупного проектного риска. Поэтому в управлении проектными рисками актуальным становится применение имитационного моделирования с элементами искусственного интеллекта.

Посвящается 100-летию со дня рождения академика В. В. Кафарова – одного из крупнейших мировых ученых, создавшего мощный научный импульс для развития химической кибернетики и химической науки в целом. Значимость его трудов неоценима в России и за рубежом: многие зарубежные ученые-химики, разработчики новых продуктов и создатели современных реакторов ссылаются на фундаментальные работы В. В. Кафарова, используют его методы и подходы при решении новых актуальных задач. Чрезвычайные ситуации, которые иногда возникали в химической индустрии (например, в Сивезо и Бхопале), ставшие причинами человеческих жертв и загрязнений окружающей среды, обуславливают введение повышенных требований к квалификации инженеров-химиков. Методология конструирования химических реакторов должна предусматривать функции контроля и анализа безопасности. Поэтому процесс конструирования химических реакторов состоит не только из выполнения расчетов, создания чертежей и написания технической документации реактора. Конструирование реакторов невозможно без создания моделей процессов и тренажеров для персонала с учетом рисковых ситуаций. Таким образом, при конструировании реактора необходимы: модель химической кинетики, которая может быть представлена с помощью дифференциальных уравнений, и модель дискретной системы управления, которую, как правило, невозможно описать посредством дифференциальных уравнений. В связи с этим возникает необходимость в комплексных дискретно-непрерывных компьютерных моделях. В. В. Кафаров был одним из крупнейших мировых ученых, который создал мощный научный импульс для развития химической кибернетики. Его труды стали основой дальнейших исследований в этой области в нашей стране и за рубежом. В статье рассматривается унифицированный метод имитационного дискретно-непрерывного моделирования управляемых химических реакций. Имитационная модель включает в себя два компонента: непрерывный и дискретный. Непрерывный компонент выполняет моделирование процессов химической кинетики. Дискретный компонент служит для имитации и оптимизации системы управления реактором. Для обеспечения удобства выбора оптимальных режимов работы реактора используется матрица кортежей. Оптимизация проводится варьированием двух параметров: температуры реакции и давления в реакторе.

В абстрактном моделировании социальных, экономико-конкурентных, политических, военных и правовых процессов и в других областях, где есть определенные трудности с применением формализованных моделей, нашли применение акторы и теория акторных сетей. В последние несколько лет акторный подход использован автором для развития новой парадигмы имитационного моделирования, которая приведена в данной работе. Ее реализация потребовала создания новой системы имитационного моделирования, включающей средства системного структурного анализа, макетирования и создания имитационных моделей, концепция и возможности которой описаны в статье.

В абстрактном моделировании социальных, экономико-конкурентных, политических, военных и правовых процессов и в других областях, где есть определенные трудности с применением формализованных моделей, нашли применение акторы и теория акторных сетей. В последние несколько лет акторный подход использован автором для развития новой парадигмы имитационного моделирования, которая приведена в данной работе. Ее реализация потребовала создания новой системы имитационного моделирования, включающей средства системного структурного анализа, макетирования и создания имитационных моделей, концепция и возможности которой описаны в статье.

Имитационные модели экономических процессов относятся к трудноформализуемым моделям. Причин для этого много. Например, экономические процессы, кроме временной динамики, обладают свойствами финансовой и пространственной динамики. В статье рассматриваются программно-методические средства, направленные на устранение проблем, возникающих при моделировании. Акторное моделирование благодаря своим особым свойствам – это одна из возможностей устранения указанных проблем.

Имитационное моделирование сложных процессов, динамику которых необходимо апробировать не только во времени, но и в пространстве, невозможно без применения топографического информационного обеспечения моделей и точной привязки всех исследуемых пунктов к сложным пространственным объектам на поверхности Земли. Определение площади такого объекта – самая простая задача, она решается с помощью вычислительных методов геометрии. Однако распознавание точек, появляющихся в процессе моделирования, на принадлежность к этим объектам – это динамическая задача, для решения которой не существует универсальных методов. Ниже рассматриваются решения некоторых таких задач.