Файл: 1 Краткий обзор истории имитационного моделирования в анализе экономических процессов.rtf
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 04.12.2023
Просмотров: 24
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Пятый этап является заключительным. На этом этапе формулируются окончательные выводы и разрабатываются рекомендации по использованию результатов моделирования для достижения поставленных целей. Часто на основе этих выводов возвращаются к началу процесса моделирования для необходимых изменений в теоретической и практической части модели и повторным исследованиям с измененной моделью. В результате нескольких подобных циклов получают имитационную модель, наилучшим образом удовлетворяющую поставленным задачам.
Таким образом, метод имитационного моделирования при исследовании сложной проблемной ситуации предполагает выполнение пяти этапов.
Имитационные модели позволяют проверить, правильно ли мы понимаем процессы в исследуемом объекте, и выявить в различных конкретных случаях параметры порядка. Знание последних и дает возможность строить простые модели сложных явлений. Имитационное (компьютерное) моделирование подразделяется на несколько видов имитационного моделирования.
Имитационные моделирование по диапазону и частоте использования давно занимает первое место среди всех методов исследования операций в экономике. При имитационном моделировании реализующий модель алгоритм воспроизводит процесс функционирования системы во времени и пространстве, причем имитируются составляющие процесс элементарные явления с сохранением его логической временной структуры.
В настоящее время моделирование стало достаточно эффективным средством решения сложных задач автоматизации исследований, экспериментов, проектирования. Но освоить моделирование как рабочий инструмент, его широкие возможности и развивать методологию моделирования дальше можно только при полном овладении приемами и технологией практического решения задач моделирования процессов функционирования систем на ЭВМ.
Требования, предъявляемые современным обществом к специалисту в области экономики, неуклонно растут. В настоящее время успешная деятельность практически во всех сферах экономики не возможна без моделирования поведения и динамики развития процессов, изучения особенностей развития экономических объектов, рассмотрения их функционирования в различных условиях.
Имитационное моделирование является наиболее наглядным, используется на практике для компьютерного моделирования вариантов разрешения ситуаций с целью получить наиболее эффективные решения проблем. Имитационное моделирование разрешает осуществить исследование анализируемой или проектируемой системы по схеме операционного исследования, которое содержит взаимосвязанные этапы:
содержательная постановка задачи;
разработка концептуальной модели;
разработка и программная реализация имитационной модели;
проверка правильности, достоверности модели и оценка точности результатов моделирования;
планирование и проведение экспериментов;
принятие решений.
Это позволяет использовать имитационное моделирование как универсальный подход для принятия решений в условиях неопределенности с учетом в моделях трудно формализуемых факторов, а также применять основные принципы системного подхода для решения практических задач.
2. Практика использования методов имитационного моделирования в анализе экономических процессов и задач
.1 Краткий обзор истории имитационного моделирования в анализе экономических процессов
Неправильно думать, что использование моделей началось с появлением ЭВМ. Само по себе моделирование не ново. Формирование понятия моделирования и разработка моделей играли жизненно важную роль в духовной деятельности человечества с тех пор, как оно стало стремиться к пониманию и изменению окружающей среды. Люди всегда использовали концепцию модели, пытаясь представить и выразить с ее помощью абстрактные идеи и реальные объекты. Моделирование охватывает широкий диапазон актов человеческого общения и началось оно, возможно, с наскальной живописи и сооружения идолов. Прогресс и история науки и техники нашли свое наиболее точное выражение в развитии способности человека создавать модели естественных явлений, понятий и объектов.
В Массачусетском технологическом институте в 40-50 гг. прошлого века была создана методология междисциплинарных исследований сложных динамических систем (системной динамики), рождение которой связывают с именем Дж. Форрестера. Системная динамика, рассчитанная сначала на решение проблем управления в промышленности, была впоследствии расширена для анализа широкого класса динамических систем - экономических, социальных, экологических. Особенно много интересных результатов было получено на стыке различных дисциплин, например, проблемы развития города с учетом социальных и экономических процессов. В работах по моделированию всей мировой системы в целом , получивших впоследствии название «глобального моделирования», впервые мир рассматривался как единая система различных взаимодействующих процессов: демографических, промышленных, добычи и исчерпания природных ресурсов, загрязнения окружающей среды, производства продуктов питания и т.д.
Компьютерные эксперименты, проведенные Д. Форрестером с глобальной моделью, показали, что в середине ХХI века человечество ждет кризис, связанный прежде всего с истощением природных ресурсов, падением численности населения и производства продуктов, ростом загрязнения окружающей среды.
Лауреат Нобелевской премии по экономике В. В. Леонтьев является создателем теории межотраслевого баланса экономических систем. В практическом применении отраслевого баланса широко используются методы моделирования систем, в частности, сценарный подход. Так, после второй мировой войны по заказу правительства США В.В.Леонтьевым была построена статическая модель межотраслевого баланса американской экономики с целью оценки последствий ее перехода на мирные рельсы, которая, в частности, предсказала неожиданный для экспертов результат - резкое увеличение выпуска и уровня занятости в сталелитейной промышленности. В семидесятых годах прошлого века по заказу ООН была создана глобальная экономическая модель развития мировой экономики. Непосредственной целью исследований с помощью этой модели являлось оценка условий, которые позволили бы сократить разрыв в доходах между развивающимися и развитыми странами.
Известны результаты глобального моделирования явления "ядерной зимы", выполненные в ВЦ АН СССР под руководством академика Н.Н.Моисеева. Эти результаты дали человечеству, в том числе политикам, неопровержимые аргументы против ядерной войны, даже так называемой "ограниченной ядерной войны".
Для математического моделирования и вычислительного эксперимента использовались, главным образом, универсальные цифровые вычислительные машины, доступные коллективам исследователей. В СССР в 70-80-х годах прошлого века это были БЭСМ-6 и модели ЕС ЭВМ, для которых разрабатывались библиотеки и пакеты прикладных программ вычислительной математики. С появлением персональных компьютеров стало возможно развитие информационной технологии вычислительного эксперимента, которая предусматривает поддержку пользовательского интерфейса и поиска нужных алгоритмов и программ с помощью персональных компьютеров или суперкомпьютеров.
.2 Применение методов имитационного моделирования в анализе экономических процессах
В экономическом анализе имитационное моделирование является наиболее универсальным инструментом в области финансового, стратегического планирования, бизнес-планировании, управлении производством, проектировании и реинжиниринге и многих других сферах науки управления и исследовании операций.
Имитационное моделирование становится незаменимым инструментом анализа и принятия решений в Ситуационных и Стратегических центрах различного назначения, в Системах поддержки принятия решений (СППР).
Методологические и технологические подходы к построению СППР основаны на реализации итеративной, многоэтапной процедуры принятия решения, включающей этапы: выявление структурных особенностей в поступаемых в ходе мониторинга территориальных данных с применением концепции Хранилища Данных, анализа тенденций и визуализации выявленных в данных зависимостей с помощью средств Интеллектуального Анализа Данных и OLAP- технологий [3]. Центральным элементом, системообразующей и интегрирующей основой всей процедуры принятия решений в таких системах выступает обобщенная имитационная модель объекта исследования, реализуемой в СППР на основе комплекса взаимосвязанных имитационных и оптимизационных моделей с развитыми динамическими и информационными связями между моделями всех уровней. Процедуры выбора реализуются на основе сценарного подхода, характеризуются прямым участием эксперта в целенаправленном модельном исследовании и применением вычислительных процедур на основе компенсационного сочетания экспериментального подхода компьютерного моделирования с различными аналитическими методами - статистическими, балансовыми, логистическими, итерационными имитационно-оптимизационными вычислительными процедурами и интеллектуальными технологиями.
Схема этапа стратегического планирования предприятия и компьютерные технологии, поддерживающие принятие решения.
Определяя основные направления деятельности корпорации (предприятия) правление (ЛПР), оперируя инструментами системы принятия решений (СПР), находящейся на вершине информационной системы предприятия, анализирует текущее состояние предприятия и формирует миссию и цели дальнейшей деятельности.
Процесс принятия решения на этом уровне характеризуется высокой степенью личной неопределенности и необходимостью формирования коллективных, согласованных решений. Неопределенность связана с колебаниями в выборе средств достижения цели, сомнениями в выборе и оценке критериев развития, выборе аналитических методов и др. и преодолевается за счет использования в СПР вычислительных процедур и методов, основанных на учете субъективных оценок и предпочтений руководителя [4]. Здесь могут быть полезны методы субъективной вероятности, нечеткие множества, нейронные сети, кусочно-линейная аппроксимация и др. процедуры.
Выработка согласованных, коллегиальных решений осуществляется как за счет специальных технологий в СПР для поддержки групповых решений и коллективной работы (GDSS, GSCW- системы), так и применением специальных компьютерных методов и экспертных оценок, ориентированных на выработку совместных, согласованных решений.
После того, как определены желаемые цели, за работу принимаются менеджеры и системные аналитики, работающие на следующем уровне Информационной системы предприятия - СППР, оперируя широким арсеналом компьютерных методов и своим личным опытом. В их задачу входит отработка основных этапов процедуры принятия решений, связанных с:
генерацией возможных решений (альтернатив, сценариев),
осуществлением динамического компьютерного анализа возможных последствий принимаемых решений,
оценкой и выбором лучшего варианта развития.
В силу того, что решаемые на уровне стратегического планирования задачи сложны и многофакторны, основным системообразующим инструментом в процедуре принятия решения являются динамические системы структурного моделирования, прежде всего методы системной динамики.
На этапе формирования базовой имитационной модели стратегического развития предприятия, при идентификации основной внутренней структуры и функций моделируемой системы, а также при анализе внешней среды находят широкое применение технологии Data Mining. Это статистические методы, которые включают регрессионный и кластерный анализ.
Полученные знания являются входной информацией для формируемой имитационной модели и позволяют провести корректную параметризацию динамической имитационной модели, основанную на реальных данных и знаниях. Эти данные могут храниться в базе данных и базе знаний СППР, что упрощает последующие процедуры идентификации имитационной модели.
Полученная обобщенная имитационная модель предприятия является инструментом экспериментального оценивания множества сценариев, стратегических альтернатив, сформированных экспертами. Выбор альтернатив по результатам экспериментального имитационного исследования может быть осуществлен с помощью итерационных имитационно-оптимизационных процедур [5] , генетических алгоритмов, экспертных и нечетких систем, традиционных методов оптимизации, проводя оценку возможных решений в соответствии с предпочтениями ЛПР и осуществляя согласование групповых решений в СППР.