Количество просмотров публикации МОДЕЛРР РћР’РђРќРР• Р’ ЛОГРРЎРўРРљР• - 391
Моделирование основывается РЅР° РїРѕРґРѕР±РёРё систем или процесВСЃРѕРІ, ĸᴏᴛᴏᴩᴏᴇ должна быть полным или частичным. РџСЂРё этом РїРѕРґ логистической моделью принято понимать любой образ, абстрактный или материальный, логистического процесса или логистиВческой системы, используемый РІ качестве РёС… заместителя.
Основная цель моделирования – РїСЂРѕРіРЅРѕР· поведения систеВРјС‹. Ключевой РІРѕРїСЂРѕСЃ моделирования ʼʼЧТО БУДЕТ, ЕСЛР...?КјКј
Существенной характеристикой любой модели является степень полноты РїРѕРґРѕР±РёСЏ модели моделируемому объекту. РџРѕ этому признаку РІСЃВњРµ модели можно разделить РЅР° изоморфные Рё РіРѕРјРѕВморфные (СЂРёСЃ. 22).
Рис. 22. Классификация моделœей
Рзоморфные модели - ϶ᴛᴏ модели, включающие РІСЃВњРµ харакВтеристики объекта оригинала, способные, РїРѕ существу, замеВнить его. Р’ случае если можно создать Рё наблюдать изоморфную модель, то наши знания Рѕ реальном объекте Р±СѓРґСѓС‚ точными. Р’ этом случае РјС‹ сможем точно предсказать поведение объекта.
Гомоморфные модели. Р’ РёС… базе лежит неполное, частичВРЅРѕРµ РїРѕРґРѕР±РёРµ модели изучаемому объекту. РџСЂРё этом некоторые стороны функционирования реального объекта РЅРµ моделируютВСЃСЏ совсœем. Р’ результате упрощается построение модели Рё интерВпретация результатов исследования. РџСЂРё моделировании логиВстических систем абсолютное РїРѕРґРѕР±РёРµ РЅРµ имеет места. РџРѕ этой причине РІ дальнейшем РјС‹ будем рассматривать лишь гомоморфные РјРѕВдели, РЅРµ забывая, однако, что степень РїРѕРґРѕР±РёСЏ Сѓ РЅРёС… должна быть различной.
Следующим признаком классификации является материальВность модели. Р’ соответствии СЃ этим признаком РІСЃВњРµ модели можно разделить РЅР° материальные Рё абстрактные.
Материальные модели РІРѕСЃРїСЂРѕРёР·РІРѕРґСЏС‚ основные геометричеВСЃРєРёРµ, физические, динамические Рё функциональные характериВстики изучаемого явления или объекта. Рљ этой категории отноВсятся, РІ частности, уменьшенные макеты предприятий оптовой торговли, позволяющие решить РІРѕРїСЂРѕСЃС‹ оптимального размещеВРЅРёСЏ оборудования Рё организации грузовых потоков.
Абстрактное моделирование часто является единственным СЃРїРѕСЃРѕР±РѕРј моделирования РІ логистике. Его подразделяют РЅР° СЃРёРјВволическое Рё математическое.
Рљ символическим моделям относят языковые Рё Р·РЅР°Вковые.
Языковые модели - ϶ᴛᴏ словесные модели, РІ базе котоВрых лежит набор слов (словарь), очищенных РѕС‚ неоднозначноВсти. Ртот словарь принято называть ʼʼтезаурусʼʼ. Р’ нем каждому слову может соответствовать лишь единственное понятие, РІ то РІСЂРµВРјСЏ как РІ обычном словаре РѕРґРЅРѕРјСѓ слову РјРѕРіСѓС‚ соответствовать несколько понятий.
Знаковые модели. Р’ случае если ввести условное обозначение отдельВных понятий, бґ›.ᴇ. знаки, Р° также договориться РѕР± операциях между этими знаками, то можно дать символическое описание объекта.
Математическим моделированием принято называть РїСЂРѕВцесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта͵ называемого математиВческой моделью. Р’ логистике широко применяются РґРІР° РІРёРґР° математического моделирования: аналитическое Рё имитационВРЅРѕРµ.
Аналитическое моделирование – это математический РїСЂРёВем исследования логистических систем, позволяющий получать точные решения. Аналитическое моделирование осуществляется РІ следующей последовательности.
Первый этап. Формулируются математические законы, СЃРІСЏВзывающие объекты системы. Рти законы записываются РІ РІРёРґРµ некоторых функциональных соотношений (алгебраических, дифференциальных Рё С‚. Рї.),
Второй этап. Решение уравнений, получение теоретических результатов.
Третий этап. Сопоставление полученных теоретических СЂРµВзультатов СЃ практикой (проверка РЅР° адекватность).
Наиболее полное исследование процесса функционирования системы можно провести, РІ случае если известны явные зависимости, связывающие искомые характеристики СЃ начальными условиями, параметрами Рё переменными системы. РџСЂРё этом такие завиВсимости удается получить только для сравнительно простых СЃРёВстем. РџСЂРё усложнении систем исследование РёС… аналитическими методами наталкивается РЅР° определœенные трудности, что являВется существенным недостатком метода. Р’ этом случае, чтоВР±С‹ использовать аналитический метод, крайне важно существенно упростить первоначальную модель, чтобы иметь возможность изучить хотя Р±С‹ общие свойства системы.
Рљ достоинствам аналитического моделирования относят большую силу обобщения Рё многократность использоваВРЅРёСЏ.
Другим видом математического моделирования является имитационное моделирование.
Как уже отмечалось, логистические системы функционируВСЋС‚ РІ условиях неопределœенности окружающей среды. РџСЂРё СѓРїСЂР°Ввлении материальными потоками должны учитываться факВторы, РјРЅРѕРіРёРµ РёР· которых РЅРѕСЃСЏС‚ случайный характер. Размещено РЅР° реф.рфВ этих условиях создание аналитической модели, устанавливаюВщей четкие количественные соотношения между различными составляющими логистических процессов, может оказаться либо невозможным, либо чересчур РґРѕСЂРѕРіРёРј.
РџСЂРё имитационном моделировании закономерности, опредеВляющие характер количественных отношений внутри логистиВческих процессов, остаются непознанными. Р’ этом плане лоВгистический процесс остается для экспериментатора ʼʼчерным ящикомʼʼ.
Процесс работы СЃ имитационной моделью, РІ первом приблиВжении, можно сравнить СЃ настройкой телœевизора рядовым телœеВзрителœем, РЅРµ имеющим представления Рѕ принципах работы этого аппарата. Телœезритель просто вращает разные ручки, добиваясь четкого изображения, РЅРµ имея РїСЂРё этом представления Рѕ том, что РїСЂРѕРёСЃС…РѕРґРёС‚ внутри ʼʼчерного ящикаʼʼ.
Точно так же экспериментатор ʼʼвращает ручкиʼʼ имитациВРѕРЅРЅРѕР№ модели, меняя РїСЂРё этом условия протекания процесса Рё наблюдая получаемый результат. Определœение условий, РїСЂРё РєРѕВторых результат удовлетворяет требованиям, является целью работы СЃ имитационной моделью.
Рмитационное моделирование включает РІ себя РґРІР° РѕСЃРЅРѕРІВных процесса: первый – конструирование модели реальной системы, второй – постановка экспериментов РЅР° этой модели.
При этом могут преследоваться следующие цели:
а) понять поведение логистической системы;
Р±) выбрать стратегию, обесВпечивающую наиболее эффективное функционирование логистиВческой системы.
Как правило, имитационное моделирование осуществляется с помощью компьютеров.
Условия, РїСЂРё которых рекомендуется применять имитационВРЅРѕРµ моделирование, приведены РІ работе Р . Шеннона КјКјРмитациВРѕРЅРЅРѕРµ моделирование систем – наука Рё искусствоʼʼ [46]. ПеречиВслим основные РёР· РЅРёС….
1. Не существует законченной математической постановки данной задачи, либо еще не разработаны аналитические методы решения сформулированной математической модели.
2. Аналитические модели имеются, РЅРѕ процедуры столь сложВРЅС‹ Рё трудоемки, что имитационное моделирование дает более простой СЃРїРѕСЃРѕР± решения задачи.
3. Аналитические решения существуют, РЅРѕ РёС… реализация РЅРµВвозможна вследствие недостаточной математической подготовки имеющегося персонала.
О¤бґЂбґ‹бґЋбґЌ ᴏϬᴩᴀᴈᴏᴍ, основным достоинством имитационного РјРѕВделирования является то, что этим методом можно решать более сложные задачи. Рмитационные модели позволяют достаточВРЅРѕ просто учитывать случайные воздействия Рё РґСЂСѓРіРёРµ фактоВСЂС‹, которые создают трудности РїСЂРё аналитическом исследоваВРЅРёРё.
РџСЂРё имитационном моделировании воспроизводится процесс функционирования системы РІРѕ времени. Причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс СЃ сохранением РёС… логической структуры Рё последовательности протекания РІРѕ РІСЂРµВмени. Модели РЅРµ решают, Р° осуществляют РїСЂРѕРіРѕРЅ программы СЃ заданными параметрами, меняя параметры, осуществляя РїСЂРѕРіРѕРЅ Р·Р° РїСЂРѕРіРѕРЅРѕРј.
Рмитационное моделирование имеет СЂСЏРґ существенных РЅРµВдостатков, которые также крайне важно учитывать.
1. Рсследования СЃ помощью этого метода обходятся РґРѕСЂРѕРіРѕ.
Причины:
– для построения модели Рё экспериментирования РЅР° ней РЅРµВРѕР±С…РѕРґРёРј высококвалифицированный специалист-программист;
– крайне важно большое количество машинного времени, РїРѕВскольку метод основывается РЅР° статистических испытаниях Рё требует многочисленных РїСЂРѕРіРѕРЅРѕРІ программ;
– модели разрабатываются для конкретных условий и, как правило, не тиражируются.
2. Велика возможность ложной имитации. Процессы РІ логистических системах РЅРѕСЃСЏС‚ вероятностный характер Рё РїРѕРґРґР°Вются моделированию только РїСЂРё введении определœенного СЂРѕРґР° допущений.
Рљ примеру, разрабатывая имитационную модель товароснабжения района Рё принимая среднюю скорость движения автомобиля РЅР° маршруте, равную 25 РєРј/С‡, РјС‹ РёСЃС…РѕРґРёРј РёР· РґРѕВпущения, что дорожные условия хорошие. Р’ действительности РїРѕРіРѕРґР° может испортиться Рё, РІ результате наступившего гололеда, скорость РЅР° маршруте упадет РґРѕ 15 РєРј/С‡. Реальный процесс пойдет иначе.
Описание достоинств Рё недостатков имитационного моделиВрования можно завершить словами Р . Шеннона: ʼʼРазработка Рё применение имитационных моделœей РІ большей степени РёСЃРєСѓСЃВство, чем наука. Следовательно успех или неудача РІ большей степени зависит РЅРµ РѕС‚ метода, Р° РѕС‚ того, как РѕРЅ применяетсяʼʼ [46].
referatwork.ru
     Содержание В
ВведениеВ
    Моделирование — исследование объектов познания на их моделях; построение моделей реально существующих предметов и явлений (живых организмов, инженерных конструкций, общественных систем, различных процессов и т. п.).
   Процесс моделирования включает три элемента:
    - субъект (исследователь),
    -  объект исследования,
    - модель, определяющую (отражающую) отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.
     Первый этап построения модели предполагает наличие некоторых знаний РѕР± объекте-оригинале. Познавательные возможности модели обусловливаются тем, что модель отображает (РІРѕСЃРїСЂРѕРёР·РІРѕРґРёС‚, имитирует) какие-либо существенные черты объекта-оригинала. Р’РѕРїСЂРѕСЃ Рѕ необходимой Рё достаточной мере сходства оригинала Рё модели требует конкретного анализа. Очевидно, модель утрачивает СЃРІРѕР№ смысл как РІ случае тождества СЃ оригиналом (тогда РѕРЅР° перестает быть моделью), так Рё РІ случае чрезмерного РІРѕ всех существенных отношениях отличия РѕС‚ оригинала. Таким образом, изучение РѕРґРЅРёС… сторон моделируемого объекта осуществляется ценой отказа РѕС‚ исследования РґСЂСѓРіРёС… сторон. Поэтому любая модель замещает оригинал лишь РІ строго ограниченном смысле. РР· этого следует, что для РѕРґРЅРѕРіРѕ объекта может быть построено несколько «специализированных» моделей, концентрирующих внимание РЅР° определенных сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект СЃ разной степенью детализации.
     На втором этапе модель выступает как самостоятельный объект исследования. Одной из форм такого исследования является проведение «модельных»  экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о ее «поведении». Конечным результатом этого этапа является множество (совокупность) знаний о модели.
     На третьем этапе осуществляется перенос знаний с модели на оригинал — формирование множества знаний. Одновременно происходит переход с «языка» модели на «язык» оригинала. Процесс переноса знаний проводится по определенным правилам. Знания о модели должны быть скорректированы с учетом тех свойств объекта-оригинала, которые не нашли отражения или были изменены при построении модели.
     Четвертый этап — практическая проверка получаемых с помощью моделей знаний и их использование для построения обобщающей теории объекта, его преобразования или управления им.
    Моделирование — циклический процесс. Рто означает, что Р·Р° первым четырехэтапным циклом может последовать второй, третий РёВ С‚.В Рґ. РџСЂРё этом знания РѕР± исследуемом объекте расширяются Рё уточняются, Р° исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта или ошибками РІ построении модели, можно исправить РІ последующих циклах.В В В В В В
           Моделирование в логистикеВ
      Моделирование, как целенаправленное представление анализируемого реального или гипотетического бизнес-процесса, служит в управлении, прежде всего, двум целям.
     Во-первых, это сохранение знаний о структуре, законах функционирования и управления организации в формальном виде (структурное моделирование).
    Во-вторых, наполнение модели реальными данными и проведение компьютерной симуляции (имитации реального поведения объекта за отрезок времени) позволяет получить фактографическую основу для принятия решений.
     Проведение имитационного моделирования, низвергающего постулат о “невозможности эксперимента в экономике”, стало возможным благодаря развитию возможностей вычислительной техники, изучению процессов принятия решения человеком, и развитию дисциплины реинжиниринга.
    Особенности моделирования РІ логистике определяются содержанием самой логистической концепции. Логистика предполагает системный РїРѕРґС…РѕРґ Рє интегрированному Рё динамическому управлению материальными, финансовыми, информационными потоками РІ организации, СЃРєРІРѕР·СЊ функциональные границы подразделений. Рто РІРѕ РјРЅРѕРіРѕРј перекликается СЃ принципами системной динамики Рё понятием Рѕ бизнес-процессах. Поведение организации, РІ терминах системной динамики, определяется ее информационно-логической структурой как системы, представляется РІ терминах потоков, Р° РЅРµ функций, рассматривается РІ развитии Рё динамике.
    Бизнес-процесс может быть определен как целенаправленно преобразуемый и управляемый поток ресурсов.
   Таким образом в поисках ответов на вопросы: как формируются затраты и доходы по логистической цепи, каковы ее критические параметры, факторы развития, узкие места и возможности, в чем причины возникшей проблемы, каковы будут результаты планируемых решений – менеджеру логистики помогает компьютерное моделирование бизнес-процессов.
   Управление в логистике характеризуется учетом большого числа параметров, функциональных и корреляционных зависимостей, влияния стохастических факторов. Все они анализируются при построении модели, но не все включаются в нее.
   Для принятия решения, модель должна отражать сущность проблемы, давая обоснование, РїРѕ словам Рђ. Рйнштейна, “…по возможности очень простое, РЅРѕ РЅРµ проще”. Полное отражение всех реальных зависимостей РІ модели невозможно или экономически неоправданно.
     Как сказал основатель РїРѕРґС…РѕРґР° тотального качества Р. Деминг: “Все модели неправильны, РЅРѕ некоторые модели полезны”. Полезными модели становятся тогда, РєРѕРіРґР° РїСЂРё РёС… построении выполняются РЅР° практике несколько методических правил.В
     Первое - моделирование должно быть РіСЂСѓРїРїРѕРІРѕР№ работой. Рто подразумевает РЅРµ только формирование рабочей РіСЂСѓРїРїС‹ специалистов разного профиля, РЅРѕ Рё широкое вовлечение РІ СЃР±РѕСЂ данных, оценку, тестирование, внесение предложений РїРѕ модели менеджеров разного СѓСЂРѕРІРЅСЏ Рё разных подразделений компании. Так достигается Рё работоспособность модели, Рё обучение персонала.
     Второе - моделирование должно тщательно документироваться. Хорошей модели не повредит немного бюрократии. Все варианты, персонализированные предложения, получаемые в результате выполнения первого правила должны быть зафиксированы.
По результатам моделирования издаются нормативные, плановые документы, должностные инструкции и т.д.
     Третье – моделирование - постоянный процесс. Структурные Рё имитационные модели служат средством обоснования решений, разработки сценариев, обучения Рё коммуникации персонала. Рзменение постановки задачи, влияния внешних факторов, появления новых знаний РјРѕРіСѓС‚ требовать корректировки параметров модели.
       Еще одним практическим моментом является выбор моделирования бизнес-процесса в состоянии “Как есть” или “Как должно быть”. Как правило, в методической поддержке коммерческих аналитических пакетов даются общие рекомендации по этому вопросу. Особенностью реинжиниринга можно считать третью, в общем-то, спорную, форму моделирования – “Как будет”.
     Моделирование заставляет менеджеров более точно и полно формулировать описание причин возникновения проблем, возможные результаты изменений, которые они интуитивно чувствуют. В процессе формального построения модели вскрываются внутренние противоречия и сомнения в этих представлениях у разных менеджеров. Групповое построение модели требует достижения консенсуса, а распространение модели бизнес-процесса по логистической цепи улучшает коммуникацию, понимание интересов и роли других подразделений. Таким образом, улучшается столь важное в логистике взаимодействие. Модель становится средством коллективного корпоративного психоанализа. Типология моделей в логистике производна от понятия "логистическая система", которое, как известно, в силу своей громадной концептуальной емкости и многообразия промежуточных форм существования в реальной практике окончательно не установлено. Аморфное представление о сущности и нюансах логистической деятельности не способствует созданию эффективного методологического инструментария в виде модельного ряда, учитывающего специфику и фазы существования объекта логистизации. С другой стороны, неразвитость аппарата моделирования в логистике тормозит развитие ее как науки.
     Приходится заимствовать из других областей знаний (системология, исследование операций, теория управления запасами и др.) различные методы и способы моделирования, но этот путь требует глубокого критического анализа имеющегося спектра моделей, переосмысления их потенциальных возможностей и органических недостатков с точки зрения логистики. В противном случае возникают серьезные трудности, а порой и недоразумения как при выборе способа моделирования, так и при объяснении существа моделируемых логистических процессов. Любой специалист в области моделирования без особого труда найдет во множестве представленных в литературе по логистике моделей немало фактов, когда результаты моделирования родственных объектов невозможно сопоставить между собой даже по шкале порядка: структурные модели выдаются за функциональные, статические за динамические, концептуальные за информационные и даже за аналитические и т.п.
     Чтобы установить ассортиментный ряд моделей, который удовлетворял хотя бы скромным запросам исследователей и практиков в области логистики и помогал сократить время на поиск "нужных" моделей, целесообразно обратить более пристальное внимание на известные классификации в теории моделирования сложных физических, экономических и информационных систем. При таком подходе, по характеру фиксации состояния системы следует различать:
     - ситуационное моделирование - это модели, применяемые для оценки динамики работы службы закупок, интенсивности и мощности каналов товародвижения в распределительной сети, состояния дел по управлению производственными и товарными запасами и т.д.;
В В В В В - бехивиоральное моделирование, следует считать те модели, которые дают статистическую оценку степени устойчивости, надежности Рё адаптивности системы РЅР° определенном временном отрезке. Рљ моделям РїРѕРґРѕР±РЅРѕРіРѕ СЂРѕРґР° можно отнести модели, построенные РЅР° РѕСЃРЅРѕРІРµ теории массового обслуживания, поскольку РІ РЅРёС… используются статистические распределения интервалов между различными логистическими операциями. РЎ РёС… помощью можно оценить уровень функциональности логистической системы РїРѕ отношению Рє ранее достигнутому СѓСЂРѕРІРЅСЋ или Рє соответствующему стандарту РІ РІРёРґРµ среднего времени выполнения Рё задержки заказа РІ системе, вероятности его потери Рё С‚.Рї.В В
В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В
В Р’ зависимости РѕС‚ формы модельного представления объекта логистизации модельный СЂСЏРґ далее можно разбить РЅР° РґРІР° основных РІРёРґР°: физическое (материальное) Рё абстрактное моделирование.В
    Физические модели в общем случае разделяются на натурные и макетные. Понятно, что натурные модели способны лучше других обеспечить адекватное отражение действительности. Вместе с тем проведение натурных исследований сопряжено с громадными трудностями как организационно-экономического, так и научного плана. Обычно "на натуре" удается лишь зафиксировать существующее состояние системы без возможности вариаций внешних и внутренних факторов окружающей среды.
В В В В РџСЂРё использовании разных вариантов макетного моделирования, например, РІ форме полупроизводственных испытаний, возможности экспериментатора увеличиваются, РЅРѕ появляется большая вероятность искажения результатов моделирования, особенно РІ тех случаях, РєРѕРіРґР° РЅРµ удается установить критерии РїРѕРґРѕР±РёСЏ процессов РІ модели (макете) Рё натуре.В
    Абстрактное моделирование остается пока наиболее приемлемым средством познания в логистике, а чаще всего и единственно возможным. По способам выражения абстрактное моделирование декомпозируется по четырем направлениям: концептуальное, математическое, имитационное и символическое моделирование.
    В свою очередь концептуальные модели можно условно разграничить на вербальные модели и модели общесистемных структурных форм. В настоящее время - это наиболее распространенный тип моделей в логистике, особенно в части, именуемой теоретической. Диалектика их широкого применения в наблюдательных и описательных областях науки имеет глубокие гносеологические корни, которые, видимо, не следует нарушать, особенно там, где модели имеют трудноопределимые входы и выходы. Тем не менее, концептуальное моделирование является только средством получения начальных знаний о предмете исследования. Уровень познания наук, использующих только приемы концептуального моделирования, таков, "что они располагают большей частью морфологическими данными об изучаемых системах, иногда эти данные сводятся только к классификации. Установление устойчивых закономерностей - сравнительно редкая и большая удача".
stud24.ru
Федеральное агентство по образованию
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образованияВ
Санкт-Петербургский государственный технологический институт
(Технический университет)В
ВФакультет экономики и менеджмента
Реферат на тему:
«Моделирование в логистике»
В ВВыполнил: студент группы 6781
Мартынов Р.Р.,
ВПроверила: Власенко Рњ.Рќ.
ВСанкт-Петербург
2012В
Оглавление
В ВВведение.В 3
Модели логистических систем. 5
Заключение. 11
Список литературы 12
ВВ
На практике использование и прогнозирование поведения логистических систем при тех или иных видах возмущающих и управляющих воздействий заменяется исследованием и прогнозированием поведения их моделей.
Под моделью в данном случае следует понимать любое отображение логистической системы, которое может быть использовано вместо нее для исследования ее свойств и прогнозирования возможных вариантов ее поведения.
Моделирование логистических систем можно проводить различным образом и приходить в итоге к разным моделям. Однако при построении моделей необходимо соблюдать следующие общие принципы:
– модель должна иметь поведение, структуру и функции, подобные таковым у моделируемой логистической системы или ее компонента;
– отклонения параметров модели в процессе ее функционирования от соответствующих параметров моделируемой логистической системы не должны выходить за рамки допустимой точности моделирования;
– на основании исследования модели и ее поведения должно быть возможным обнаружить новые свойства моделируемой логистической системы, не содержащиеся в исходном материале, использованном для составления данной модели;
– проводить исследования и эксперименты на модели должно быть более удобно, чем на реальной логистической системе.
Рсследования, проводимые РЅР° модели, выполненной с соблюдением вышеназванных условий, представляют следующие качественно новые возможности:
– исследования могут проводиться до реализации логистической системы на этапе ее проектирования и определения целесообразности ее создания и применения;
– исследования могут проводиться без вмешательства в функционирование производственно-сбытовой системы, что могло бы оказаться слишком дорогим или иметь необратимые последствия;
– если цель эксперимента состоит в определении предельно допустимых значений объемов материальных потоков или других статических и динамических параметров производственно-сбытовой системы, то исследования на модели можно проводить без риска разрушения моделируемой системы.
В
Все модели логистических систем делятся на изоморфные и гомоморфные.
Рзоморфные модели представляют СЃРѕР±РѕР№ полный эквивалент всем морфологическим Рё поведенческим особенностям моделируемой системы Рё СЃРїРѕСЃРѕР±РЅС‹ полностью заменить ее. Однако создать Рё исследовать изоморфную РІ полном смысле этого слова модель практически оказывается невозможным вследствие неполноты Рё несовершенства знаний Рѕ реальной системе Рё недостаточной адекватности методов Рё средств такого моделирования.
Поэтому практически все модели, используемые в логистике, являются гомоморфными. Гомоморфные модели представляют собой модели, подобные изображаемому объекту лишь в некоторых отношениях, но в отношениях, характерных и важных для процесса моделирования. Другие аспекты строения и функционирования при гомоморфном моделировании не рассматриваются и игнорируются. Логистические модели моделируются исключительно с помощью гомоморфных моделей, обеспечивающих подобие оригиналу только в некоторых отношениях, имеющих значение для эффективного управления.
В свою очередь гомоморфные модели делятся на материальные и абстрактно-концептуальные.
Материальные модели находят в логистическом управлении лишь ограниченное применение. Прежде всего это объясняется трудностью и дороговизной воспроизведения на такого рода моделях основных геометрических, физических и функциональных характеристик оригинала и крайне ограниченными возможностями варьирования их в процессе работы с моделью. Поэтому для логистики в подавляющем большинстве случаев используется абстрактно-концептуальное моделирование.
Абстрактно-концептуальные модели, в свою очередь, подразделяются на символические и математические.
Символические модели построены РЅР° РѕСЃРЅРѕРІРµ различных, определенным образом организованных знаков, символов, РєРѕРґРѕРІ, слов или массивов чисел, изображающих исследуемый оригинал. Для построения подобных моделей используются такие символы или РєРѕРґС‹, которые однозначно представляют моделируемые структуры Рё процессы. Так, для языкового описания моделей используются специальным образом построенные словари, РІ которых, РІ отличие РѕС‚ обычных толковых словарей, каждое слово имеет только РѕРґРЅРѕ определенное значение. Рнформацию, полученную СЃ помощью использования символических моделей, неудобно обрабатывать (хотя это Рё возможно) для дальнейшего использования РІ системах логистического управления. Поэтому наибольшее распространение для создания Рё эксплуатации систем логистического управления получили математические модели.
Математическое моделирование бывает двух разновидностей – аналитическое и имитационное.
РџСЂРё построении аналитических моделей закономерности строения Рё поведения объекта моделирования описываются РІ приемлемой форме точными аналитическими соотношениями. Рти соотношения РјРѕРіСѓС‚ быть получены как теоретически, так Рё экспериментально. Универсальным методом математического моделирования, «работающим» даже тогда, РєРѕРіРґР° нет возможности РЅРё теоретически, РЅРё экспериментально получить аналитическое описание исследуемого объекта, является имитационное моделирование.
Рмитационное моделирование – это компьютерное воспроизведение развертывания РІРѕ времени функционирования моделируемой системы, то есть воспроизведение ее перехода РёР· РѕРґРЅРѕРіРѕ состояния РІ РґСЂСѓРіРѕРµ, осуществляемое РІ соответствии СЃ однозначно определенными операционными правилами. Как правило, изменения состояния логистических систем РїСЂРѕРёСЃС…РѕРґСЏС‚ дискретно Рё РІ дискретные моменты времени. РќРѕ Рё РІ этом случае остается РІ силе РѕСЃРЅРѕРІРЅРѕР№ принцип имитационного моделирования: отображение изменений состояния моделируемой системы, развернутое РІРѕ времени.
  Процесс разработки имитационной модели начинается с уточнения понимания проблемы и формулировки целей исследования, что само по себе является развернутым во времени последовательным приближением. Затем производится статическое описание системы, в котором задаются ее элементы и их параметры, а затем и ее динамическое описание, в котором задаются взаимодействия этих элементов, в результате чего происходит изменение состояний системы.
Рмитационное моделирование включает в себя два основных процесса: первый — конструирование модели реальной системы, второй — постановка экспериментов на этой модели.
При этом могут преследоваться следующие цели:
а) понять поведение логистической системы;
б) выбрать стратегию, обеспечивающую наиболее эффективное функционирование логистической системы.
Как правило, имитационное моделирование осуществляется с помощью компьютеров.
Основными условиями, при которых рекомендуется применять имитационное моделирование, являются:
1. Не существует законченной математической постановки данной задачи, либо еще не разработаны аналитические методы решения сформулированной математической модели.
2. Аналитические модели имеются, но процедуры столь сложны и трудоемки, что имитационное моделирование дает более простой способ решения задачи.
3. Аналитические решения существуют, но их реализация невозможна вследствие недостаточной математической подготовки имеющегося персонала.
Таким образом, основным достоинством имитационного моделирования является то, что этим методом можно решать более сложные задачи. Рмитационные модели позволяют достаточно просто учитывать случайные воздействия и другие факторы, которые создают трудности при аналитическом исследовании.
При имитационном моделировании воспроизводится процесс функционирования системы во времени. Причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени. Модели не решают, а осуществляют прогон программы с заданными параметрами, меняя параметры, осуществляя прогон за прогоном.
Рмитационное моделирование имеет ряд существенных недостатков, которые также необходимо учитывать.
1. Рсследования с помощью этого метода обходятся дорого.
Причины:
— для построения модели и экспериментирования на ней необходим высококвалифицированный специалист-программист;
— необходимо большое количество машинного времени, поскольку метод основывается на статистических испытаниях и требует многочисленных прогонов программ;
— модели разрабатываются для конкретных условий и, как правило, не тиражируются.
2. Велика возможность ложной имитации. Процессы в логистических системах носят вероятностный характер и поддаются моделированию только при введении определенного рода допущений.
Рассмотренная классификация моделей структур и поведения исходных систем касается форм и методов представления и описания характеристик моделируемого объекта в целом.
Построение внутренних зависимостей для каждого отдельного компонента моделируемой системы, которые могут быть затем использованы для построения того или иного вида модели системы, производится экономико-математическими методами.
Методы, с помощью которых формируются все экономико-математических моделей, разделяются на алгоритмические и эвристические.
Алгоритмические модели регулярными методами устанавливают связи между входными и выходными параметрами описываемого компонента, скоростями их изменения и скоростями изменения этих скоростей (то есть, ускорениями). Для дискретных элементов скорости и ускорения заменяются приращениями значений параметров и изменениями этих приращений за единицу времени.
Применяемые при этом методы разделяют на экономико-статистические и эконометрические.
Первые используют описания характерных элементов, основанные на математической и экономической статистике, в том числе и статистические методы математического планирования многофакторного эксперимента. Вторые базируются на математическом описании происходящих экономических процессов. Например, общий фонд заработной платы однозначно математически связан с числом работающих и их распределением по разрядам.
stud24.ru
Новые рефераты:
Главная » Логистика » Моделирование в логистике
В
![]() | |
![]() 12.04.2010/реферат Сущность понятия "модель". Моделирование как метод научного познания, особенность. Рлементы процесса моделирования. Моделирование работы ДВС РЅР° РѕСЃРЅРѕРІРµ влияния размеров камер сгорания. Основные характеристики двигателей. Анализ форм камер сгорания. ![]() 27.10.2006/дипломная работа Характеристика транспортных услуг. Характеристика производственно-хозяйственной деятельности предприятия. Состав факторов производства Рё РёС… использование. Моделирование влияния факторов производства РЅР° выручку. Совершенствование производства. ![]() 24.06.2009/курсовая работа Разработка алгоритма управления электропривода Рё расчет параметров устройств управления. Разработка принципиальной электрической схемы. Моделирование процессов управления, определение Рё оценка показателей качества. Структурные части электропривода. ![]() 4.02.2010/курсовая работа Сущность Рё методы организации перевозок пассажиров РіРѕСЂРѕРґСЃРєРёРј транспортом. Особенности моделирования транспортной сети РіРѕСЂРѕРґР°. Теоретические РѕСЃРЅРѕРІС‹ расчета параметров транспортных систем Рё перспективного плана работы пассажирской транспортной сети РіРѕСЂРѕРґР°. ![]() 15.09.2008/курсовая работа Статистический анализ плана формирования поездов. Ступенчатый график вагонопотоков. Оптимальный план формирования РїРѕ средним значениям потоков. Рмитационное моделирование входящего РЅР° станцию поездопотока. Часовая интенсивность поступления поездов. ![]() 7.11.2010/РєСѓСЂСЃ лекций Проведение целевого анализа для выработки организационных Рё технологических решений РЅР° РѕСЃРЅРѕРІРµ изучения отдельных РІРѕРїСЂРѕСЃРѕРІ работы жлезнодорожной станции. Хронометражные наблюдения, моделирование работы станции Рё ее элементов, технико-экономические расчеты. ![]() 21.10.2010/дипломная работа Проведение СЌРєРѕРЅРѕРјРёРєРѕ-статистического анализа динамики абсолютных, средних Рё относительных показателей отрасли внутреннего РІРѕРґРЅРѕРіРѕ транспорта. РРєРѕРЅРѕРјРёРєРѕ-статистическое моделирование тенденций Рё связей этих показателей, построение трендовых моделей. |
В
referatwork.ru
Моделирование основывается РЅР° РїРѕРґРѕР±РёРё систем или процессов, которое может быть полным или частичным. Основная цель моделирования - РїСЂРѕРіРЅРѕР· поведения процесса или системы. Ключевой РІРѕРїСЂРѕСЃ моделирования - "ЧТО БУДЕТ, ЕСЛР...?"
Существенной характеристикой любой модели является степень полноты подобия модели моделируемому объекту. По этому признаку все модели можно подразделить на изоморфные и гомоморфные (рис. 23).
Рзоморфные модели - это модели, включающие РІСЃРµ характеристики объекта-оригинала, способные, РїРѕ существу, заменить его. Если можно создать Рё наблюдать изоморфную модель, то
Рис. 23. Классификация моделей логистических систем наши знания о реальном объекте будут точными. В этом случае мы сможем точно предсказать поведение объекта.
Гомоморфные модели. В их основе лежит неполное, частичное подобие модели изучаемому объекту. При этом некоторые стороны функционирования реального объекта не моделируются совсем. В результате упрощаются построение модели и интерпретация результатов исследования. При моделировании логистических систем абсолютное подобие не имеет места. Поэтому в дальнейшем мы будем рассматривать лишь гомоморфные модели, не забывая, однако, что степень подобия у них может быть различной.
Следующим признаком классификации является материальность модели. В соответствии с этим признаком выделяют материальные и абстрактные модели.
Материальные модели воспроизводят основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого явления или объекта. К этой категории относятся, в частности, уменьшенные макеты производственных предприятий или предприятий оптовой торговли, позволяющие решать вопросы оптимального размещения оборудования и организации грузовых потоков.
Абстрактное моделирование часто является единственным способом моделирования в логистике. Его подразделяют на символическое и математическое.
К символическим моделям относят языковые и знаковые.
Языковые модели - это словесные модели, РІ РѕСЃРЅРѕРІРµ которых лежит набор слов (словарь), очищенных РѕС‚ неоднозначности. Ртот словарь называется "тезаурус". Р’ нем каждому слову может соответствовать лишь единственное понятие, РІ то время как РІ обычном словаре РѕРґРЅРѕРјСѓ слову РјРѕРіСѓС‚ соответствовать несколько понятий.
Знаковые модели. Если ввести условное обозначение отдельных понятий, т.е. знаки, а также договориться об операциях между этими знаками, то можно дать символическое описание объекта.
Математическим моделированием называется процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью. В логистике широко применяются два вида математического моделирования: аналитическое и имитационное.
Аналитическое моделирование - это математический прием исследования логистических систем, позволяющий получать точные решения. Аналитическое моделирование осуществляется в следующем порядке.
Первый этап. Формулируются математические законы, связывающие объекты системы. Рти законы записываются РІ РІРёРґРµ некоторых функциональных соотношений (алгебраических, дифференциальных Рё С‚.Рї.).
Второй этап. Решение уравнений, получение теоретических результатов.
Третий этап. Сопоставление полученных теоретических результатов с практикой (проверка на адекватность).
Наиболее полное исследование процесса функционирования системы можно провести, если известны явные зависимости, связывающие искомые характеристики с начальными условиями, параметрами и переменными системами. Однако такие зависимости удается получить только для сравнительно простых систем. При усложнении систем исследование их аналитическими методами наталкивается на определенные трудности, что является существенным недостатком метода. В этом случае, чтобы использовать аналитический метод, необходимо существенно упростить первоначальную модель, чтобы иметь возможность изучить хотя бы общие свойства системы.
К достоинствам аналитического моделирования относят большую силу обобщения и многократность использования.
Другим видом математического моделирования является имитационное моделирование.
Как уже отмечалось, логистические системы функционируют в условиях неопределенности окружающей среды. При управлении материальными потоками должны учитываться факторы, многие из которых носят случайностный характер. В этих условиях создание аналитической модели, устанавливающей четкие количественные соотношения между различными составляющими логистических процессов, может оказаться либо невозможным, либо слишком дорогим.
При имитационном моделировании закономерности, определяющие характер количественных отношений внутри логистических процессов, остаются непознанными. В этом плане логистический процесс остается для экспериментатора "черным ящиком".
Процесс работы с имитационной моделью в первом приближении можно сравнить с настройкой телевизора рядовым телезрителем, не имеющим представления о принципах работы этого аппарата. Телезритель просто вращает разные ручки, добиваясь четкого изображения, не имея при этом представления о том, что происходит внутри "черного ящика".
Точно так же экспериментатор "вращает ручки" имитационной модели, меняя при этом условия протекания процесса и наблюдая получаемый результат. Определение условий, при которых результат удовлетворяет требованиям, является целью работы с имитационной моделью.
Рмитационное моделирование включает РІ себя РґРІР° основных процесса: первый - конструирование модели реальной системы, второй - постановка экспериментов РЅР° этой модели. РџСЂРё этом РјРѕРіСѓС‚ преследоваться следующие цели: Р°) понять поведение логистической системы; Р±) выбрать стратегию, обеспечивающую наиболее эффективное функционирование логистической системы.
Рмитационное моделирование осуществляется СЃ помощью компьютеров. Условия, РїСЂРё которых рекомендуется применять имитационное моделирование, приведены РІ работе Р . Шеннона "Рмитационное моделирование систем - наука Рё искусство". Перечислим основные РёР· РЅРёС….
1. Не существует законченной математической постановки данной задачи, либо еще не разработаны аналитические методы решения сформулированной математической модели.
2. Аналитические модели имеются, но процедуры столь сложны и трудоемки, что имитационное моделирование дает более простой способ решения задачи.
3. Аналитические решения существуют, но их реализация невозможна вследствие недостаточной математической подготовки имеющегося персонала.
Таким образом, основным достоинством имитационного моделирования является то, что этим методом можно решать более сложные задачи. Рмитационные модели позволяют достаточно просто учитывать случайные воздействия Рё РґСЂСѓРіРёРµ факторы, которые создают трудности РїСЂРё аналитическом исследовании.
При имитационном моделировании воспроизводится процесс функционирования системы во времени. Причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени. Модели не решают, а осуществляют прогон программы с заданными параметрами, меняя параметры, осуществляя прогон за прогоном.
Рмитационное моделирование имеет СЂСЏРґ существенных недостатков, которые также необходимо учитывать.
1. Рсследования СЃ помощью этого метода обходятся РґРѕСЂРѕРіРѕ.
Причины:
o для построения модели и экспериментирования на ней необходим высококвалифицированный специалист-программист;
o необходимо большое количество вычислительных ресурсов, поскольку метод основывается на статистических испытаниях и требует многочисленных прогонов программ;
o модели разрабатываются для конкретных условий и, как правило, не тиражируются.
2. Велика вероятность ложной имитации. Процессы в логистических системах носят вероятностный характер и поддаются моделированию только при введении определенного рода допущений. Например, разрабатывая имитационную модель товароснабжения района и принимая среднюю скорость движения автомобиля на маршруте, равную 25 км/ч, мы исходим из допущения, что дорожные условия хорошие. В действительности погода может испортиться и, в результате наступившего гололеда, скорость на маршруте упадет до 15 км/ч. Реальный процесс пойдет иначе.
Описание достоинств и недостатков имитационного моделирования можно завершить словами Р. Шеннона: "Разработка и применение имитационных моделей в большей степени искусство, чем наука. Следовательно, успех или неудача в большей степени зависит не от метода, а от того, как он применяется".
geum.ru
Моделирование основывается РЅР° РїРѕРґРѕР±РёРё систем или процесВСЃРѕРІ, которое может быть полным или частичным. Основная цель моделирования - РїСЂРѕРіРЅРѕР· поведения процесса или системы. Ключевой РІРѕРїСЂРѕСЃ моделирования «ЧТО БУДЕТ, ЕСЛР...?В»
Существенной характеристикой любой модели является степень полноты РїРѕРґРѕР±РёСЏ модели моделируемому объекту. РџРѕ этому признаку РІСЃРµ модели можно разделить РЅР° изоморфные Рё РіРѕРјРѕВморфные(СЂРёСЃ. 21).
Рис. 21. Классификация моделей
Рзоморфные модели- это модели, включающие РІСЃРµ харакВтеристики объекта оригинала, способные, РїРѕ существу, замеВнить его. Если можно создать Рё наблюдать изоморфную модель, то наши знания Рѕ реальном объекте Р±СѓРґСѓС‚ точными. Р’ этом случае РјС‹ сможем точно предсказать поведение объекта.
Гомоморфные .модели.Р’ РёС… РѕСЃРЅРѕРІРµ лежит неполное, частичВРЅРѕРµ РїРѕРґРѕР±РёРµ модели изучаемому объекту. РџСЂРё этом некоторые стороны функционирования реального объекта РЅРµ моделируютВСЃСЏ совсем. Р’ результате упрощается построение модели Рё интерВпретация результатов исследования. РџСЂРё моделировании логиВстических систем абсолютное РїРѕРґРѕР±РёРµ РЅРµ имеет места. Поэтому РІ дальнейшем РјС‹ будем рассматривать лишь гомоморфные РјРѕВдели, РЅРµ забывая, однако, что степень РїРѕРґРѕР±РёСЏ Сѓ РЅРёС… может быть различной.
Следующим признаком классификации является материальВность модели.Р’ соответствии СЃ этим признаком РІСЃРµ модели можно разделить РЅР° Рј Р° С‚ Рµ СЂ Рё Р° Р» СЊ РЅ С‹ Рµ Рё Р° Р± СЃ С‚ СЂ Р° Рє С‚ РЅ С‹ Рµ.
Материальные моделивоспроизводят основные геометричеВСЃРєРёРµ, физические, динамические Рё функциональные характериВстики изучаемого явления или объекта. Рљ этой категории отноВсятся, РІ частности, уменьшенные макеты предприятий оптовой торговли, позволяющие решить РІРѕРїСЂРѕСЃС‹ оптимального размещеВРЅРёСЏ оборудования Рё организации грузовых потоков.
Абстрактное моделированиечасто является единственным СЃРїРѕСЃРѕР±РѕРј моделирования РІ логистике. Его подразделяют насимВволическое Рё математическое.
Рљ СЃ Рё Рј РІ Рѕ Р» Рё С‡ Рµ СЃ Рє Рё Рј Рј Рѕ Рґ Рµ Р» СЏ Рј относят языковые Рё Р·РЅР°Вковые.
Языковые модели- это словесные модели, РІ РѕСЃРЅРѕРІРµ котоВрых лежит набор слов (словарь), очищенных РѕС‚ неоднозначноВсти. Ртот словарь называется «тезаурус». Р’ нем каждому слову может соответствовать лишь единственное понятие, РІ то РІСЂРµВРјСЏ как РІ обычном словаре РѕРґРЅРѕРјСѓ слову РјРѕРіСѓС‚ соответствовать несколько понятий.
Знаковые модели.Если ввести условное обозначение отдельВных понятий, С‚. Рµ. знаки, Р° также договориться РѕР± операциях между этими знаками, то можно дать символическое описание объекта.
Рњ Р° С‚ Рµ Рј Р° С‚ Рё С‡ Рµ СЃ Рє Рё Рј Рј Рѕ Рґ Рµ Р» Рё СЂ Рѕ РІ Р° РЅ Рё Рµ Рј называется РїСЂРѕВцесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математиВческой моделью. Р’ логистике широко применяются РґРІР° РІРёРґР° математического моделирования: аналитическое Рё имитационВРЅРѕРµ.
Аналитическое моделирование -это математический РїСЂРёВем исследования логистических систем, позволяющий получать точные решения. Аналитическое моделирование осуществляется РІ следующей последовательности.
Первый этап.Формулируются математические законы, СЃРІСЏВзывающие объекты системы. Рти законы записываются РІ РІРёРґРµ некоторых функциональных соотношений (алгебраических, дифференциальных Рё С‚. Рї.),
Второй этап.Решение уравнений, получение теоретических результатов.
Третий этап.Сопоставление полученных теоретических СЂРµВзультатов СЃ практикой (проверка РЅР° адекватность).
Наиболее полное исследование процесса функционирования системы можно провести, если известны явные зависимости, связывающие искомые характеристики СЃ начальными условиями, параметрами Рё переменными системы. Однако такие завиВсимости удается получить только для сравнительно простых СЃРёВстем. РџСЂРё усложнении систем исследование РёС… аналитическими методами наталкивается РЅР° определенные трудности, что являВется существенным недостатком метода. Р’ этом случае, чтоВР±С‹ использовать аналитический метод, необходимо существенно упростить первоначальную модель, чтобы иметь возможность изучить хотя Р±С‹ общие свойства системы.
Рљ достоинствам аналитического моделирования относят большую силу обобщения Рё многократность использоваВРЅРёСЏ.
Другим видом математического моделирования является имитационное моделирование.
Как уже отмечалось, логистические системы функционируВСЋС‚ РІ условиях неопределенности окружающей среды. РџСЂРё СѓРїСЂР°Ввлении материальными потоками должны учитываться факВторы, РјРЅРѕРіРёРµ РёР· которых РЅРѕСЃСЏС‚ случайностный характер. Р’ этих условиях создание аналитической модели, устанавливаюВщей четкие количественные соотношения между различными составляющими логистических процессов, может оказаться либо невозможным, либо слишком РґРѕСЂРѕРіРёРј.
РџСЂРё имитационном моделировании закономерности, опредеВляющие характер количественных отношений внутри логистиВческих процессов, остаются непознанными. Р’ этом плане лоВгистический процесс остается для экспериментатора «черным ящиком».
Процесс работы СЃ имитационной моделью, РІ первом приблиВжении, можно сравнить СЃ настройкой телевизора рядовым телеВзрителем, РЅРµ имеющим представления Рѕ принципах работы этого аппарата. Телезритель просто вращает разные ручки, добиваясь четкого изображения, РЅРµ имея РїСЂРё этом представления Рѕ том, что РїСЂРѕРёСЃС…РѕРґРёС‚ внутри «черного ящика».
Точно так же экспериментатор «вращает ручки» имитациВРѕРЅРЅРѕР№ модели, меняя РїСЂРё этом условия протекания процесса Рё наблюдая получаемый результат. Определение условий, РїСЂРё РєРѕВторых результат удовлетворяет требованиям, является целью работы СЃ имитационной моделью.
Рмитационное моделирование включает РІ себя Рґ РІ Р° Рѕ СЃ РЅ Рѕ РІ В РЅ С‹ С… Рї СЂ Рѕ С† Рµ СЃ СЃ Р° : первый — конструирование модели реальной системы, второй — постановка экспериментов РЅР° этой модели.
РџСЂРё этом РјРѕРіСѓС‚ преследоваться следующие цели: Р°) понять поведение логистической системы; Р±) выбрать стратегию, обесВпечивающую наиболее эффективное функционирование логистиВческой системы.
Как правило, имитационное моделирование осуществляется с помощью компьютеров.
Условия, РїСЂРё которых рекомендуется применять имитационВРЅРѕРµ моделирование, приведены РІ работе Р . Шеннона В«РмитациВРѕРЅРЅРѕРµ моделирование систем — наука Рё искусство» [46]. ПеречиВслим основные РёР· РЅРёС….
1. Не существует законченной математической постановки данной задачи, либо еще не разработаны аналитические методы решения сформулированной математической модели.
2. Аналитические модели имеются, РЅРѕ процедуры столь сложВРЅС‹ Рё трудоемки, что имитационное моделирование дает более простой СЃРїРѕСЃРѕР± решения задачи.
3. Аналитические решения существуют, РЅРѕ РёС… реализация РЅРµВвозможна вследствие недостаточной математической подготовки имеющегося персонала.
Таким образом, основным достоинством имитационного РјРѕВделирования является то, что этим методом можно решать более сложные задачи. Рмитационные модели позволяют достаточВРЅРѕ просто учитывать случайные воздействия Рё РґСЂСѓРіРёРµ фактоВСЂС‹, которые создают трудности РїСЂРё аналитическом исследоваВРЅРёРё.
РџСЂРё имитационном моделировании воспроизводится процесс функционирования системы РІРѕ времени. Причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс СЃ сохранением РёС… логической структуры Рё последовательности протекания РІРѕ РІСЂРµВмени. Модели РЅРµ решают, Р° осуществляют РїСЂРѕРіРѕРЅ программы СЃ заданными параметрами, меняя параметры, осуществляя РїСЂРѕРіРѕРЅ Р·Р° РїСЂРѕРіРѕРЅРѕРј.
Рмитационное моделирование имеет СЂСЏРґ существенных РЅРµВдостатков, которые также необходимо учитывать.
1. Рсследования СЃ помощью этого метода обходятся РґРѕСЂРѕРіРѕ.
Причины:
— для построения модели Рё экспериментирования РЅР° ней РЅРµВРѕР±С…РѕРґРёРј высококвалифицированный специалист-программист;
— необходимо большое количество машинного времени, РїРѕВскольку метод основывается РЅР° статистических испытаниях Рё требует многочисленных РїСЂРѕРіРѕРЅРѕРІ программ;
— модели разрабатываются для конкретных условий и, как правило, не тиражируются.
2. Велика возможность ложной имитации. Процессы РІ логистических системах РЅРѕСЃСЏС‚ вероятностный характер Рё РїРѕРґРґР°Вются моделированию только РїСЂРё введении определенного СЂРѕРґР° допущений. Например, разрабатывая имитационную модель товароснабжения района Рё принимая среднюю скорость движения автомобиля РЅР° маршруте, равную 25 РєРј/С‡, РјС‹ РёСЃС…РѕРґРёРј РёР· РґРѕВпущения, что дорожные условия хорошие. Р’ действительности РїРѕРіРѕРґР° может испортиться Рё, РІ результате наступившего гололеда, скорость РЅР° маршруте упадет РґРѕ 15 РєРј/С‡. Реальный процесс пойдет иначе.
Описание достоинств Рё недостатков имитационного моделиВрования можно завершить словами Р . Шеннона: «Разработка Рё применение имитационных моделей РІ большей степени РёСЃРєСѓСЃВство, чем наука. Следовательно успех или неудача РІ большей степени зависит РЅРµ РѕС‚ метода, Р° РѕС‚ того, как РѕРЅ применяется» [46].
studfiles.net
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНРР• ВЫСШЕГО ПРОФЕССРОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНРРЇ
«МОСКОВСКРР™ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНРВЕРСРТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНРРЇВ»
                                                          (МГУПС)
В
В
В
В
В
В
В
В
В
В
Реферат
по дисциплине: «Основы логистики»
на тему: “Моделирование РІ логистике. Ркспертные системы”
В
В
В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В
В
В
В
В
В
В
В
Рецензент:                                                              Выполнила студентка 3 РєСѓСЂСЃР°: Журавлева Р.Р’.                                                  Жидкова Д.Рђ.
                                                                            Шифр: 1050-п/ДД-1190
В
В
В
В
В
В
В
Воронеж 2012
В
Моделирование в логистике.
В
Моделирование основывается на подобии систем или процессов, которое может быть полным или частичным. Основная цель моделирования - прогноз поведения процесса или системы. Ключевой вопрос моделирования: «Что будет если……?».
Рзоморфные модели – это модели, которые включают все характеристики объекта оригинала, СЃРїРѕСЃРѕР±РЅС‹ заменить оригинал. Если можно создать и наблюдать изоморфную модель, то знание о реальном объекте будет точным.
Гомоморфные модели – в их основе лежит не полная, частичная подобие модели изучающего объекта. Некоторые свойства реального объекта не моделируются полностью, но в результате построение модели упрощается, а так же проще интерпретация результатов моделирования.
При моделировании логистических систем абсолютное подобие не бывает, поэтому рассматриваем только гомоморфные модели.
По признаку материальности делятся на: абстрактные и материальные.
Материальные модели воспроизводят основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого объекта.
Абстрактное моделирование – часто является единственно возможным в логистики. Делится на: символические и математические.
К символическим моделям относятся: языковые и знаковые.
Языковые модели – это словесные модели, в основе которых лежит набор слов очищенных от неоднозначности, или слова тезаурус – имеет конкретное значение.
Знаковые модели – если ввести условные обозначения отдельных понятий, т.е. знаков и договариваться об операциями между этими знаками, то получили символическое описание объекта.
Математическое моделирование называется процесс установления соответствия реальному объекту некоторого математического объекта называется математической моделью.Широко применяется 2 вида математического моделирования: аналитическое и имитационного.
Аналитическое моделирование – это математический прием исследования позволяющий получить точные или вероятностные решения. Ртапы аналитического моделирования:разработка математические модели РІ РІРёРґРµ алгебраических уравнений или дифференциальных уравнений или РґСЂ.решение уравнений Рё получение результатов;проверка модели РЅР° адекватность, С‚.Рµ. соответствие теоретических результатов практике.
В
Первый этап. Формулируются математические законы, связывающие объекты системы. Рти законы записываются РІВ РІРёРґРµ некоторых функциональных соотношений (алгебраических, дифференциальных РёВ С‚. Рї.).
Второй этан. Решение уравнений, получение теоретических результатов.
Третий этап. Сопоставление полученных теоретических результатов с практикой (проверка на адекватность).
В
Наиболее полное исследование процесса функционирования системы можно провести, если известны явные зависимости, связывающие искомые характеристики с начальными условиями, параметрами и переменными системами. Однако такие зависимости удается получить только для сравнительно простых систем. При усложнении систем исследование их аналитическими методами наталкивается на определенные трудности, что является существенным недостатком метода. В этом случае, чтобы использовать аналитический метод, необходимо существенно упростить первоначальную модель, чтобы иметь возможность изучить хотя бы общие свойства системы.
К достоинствам аналитического моделирования относят большую силу обобщения и многократность использования.
Другим видом математического моделирования является имитационное моделирование.
Рмитационное моделирование – основано РЅР° имитации реальных процессов, как правило СЃ применением процедуры случайного случая. Рсследуемый процесс разыгрывается многократно РІ результате полученный набор реализации процесса, далее этот набор используется как статистический материал. РћСЃРЅРѕРІРЅРѕРµ достоинство имитационной модели – можно моделировать любые системы, процессы, любые закономерности.Недостатки: высокая стоимость, требуется высоко квалифицируемый персонал, эти модели РЅРµ тиражируются, велика вероятность ложной имитации.
Как уже отмечалось, логистические системы функционируют в условиях неопределенности окружающей среды. При управлении материальными потоками должны учитываться факторы, многие из которых носят случайностный характер. В этих условиях создание аналитической модели, устанавливающей четкие количественные соотношения между различными составляющими логистических процессов, может оказаться либо невозможным, либо слишком дорогим.
При имитационном моделировании закономерности, определяющие характер количественных отношений внутри логистических процессов, остаются непознанными. В этом плане логистический процесс остается для экспериментатора "черным ящиком".
Процесс работы с имитационной моделью, в первом приближении, можно сравнить с настройкой телевизора рядовым телезрителем, не имеющим представления о принципах работы этого аппарата. Телезритель просто вращает разные ручки, добиваясь четкого изображения, не имея при этом представления о том, что происходит внутри "черного ящика".
Точно так же экспериментатор "вращает ручки" имитационной модели, меняя при этом условия протекания процесса и наблюдая получаемый результат. Определение условий, при которых результат удовлетворяет требованиям, является целью работы с имитационной моделью.
В
Рмитационное моделирование включает в себя д в а  о с н о в н ы х  п р о ц е с с Р°: первый — конструирование модели реальной системы, второй — постановка экспериментов РЅР° этой модели. РџСЂРё этом РјРѕРіСѓС‚ преследоваться следующие цели: Р°) понять поведение логистической системы, Р±) выбрать стратегию, обеспечивающую наиболее эффективное функционирование логистической системы.
Как правило, имитационное моделирование осуществляется с помощью компьютеров. Условия, при которых рекомендуется применять имитационное моделирование, приведены в работе Р . Шеннона "Рмитационное моделирование систем — наука и искусство". Перечислим основные РёР· РЅРёС….
1. Не существует законченной математической постановки данной задачи, либо еще не разработаны аналитические методы решения сформулированной математической модели.
2. Аналитические модели имеются, но процедуры столь сложны и трудоемки, что имитационное моделирование дает более простой способ решения задачи.
3. Аналитические решения существуют, но их реализация невозможна вследствие недостаточной математической подготовки имеющегося персонала.В
Таким образом, основным достоинством имитационного моделирования является то, что этим методом можно решать более сложные задачи. Рмитационные модели позволяют достаточно просто учитывать случайные воздействия Рё РґСЂСѓРіРёРµ факторы, которые создают трудности РїСЂРё аналитическом исследовании.
При имитационном моделировании воспроизводится процесс функционирования системы во времени. Причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени. Модели не решают, а осуществляют прогон программы с заданными параметрами, меняя параметры, осуществляя прогон за прогоном.
Рмитационное моделирование имеет ряд существенных недостатков, которые также необходимо учитывать.
1. Рсследования с помощью этого метода обходятся дорого.
Причины:
♦ для построения модели и экспериментирования на ней необходим высококвалифицированный специалист-программист;
♦ необходимо большое количество машинного времени, поскольку метод основывается на статистических испытаниях и требует многочисленных прогонов программ;
 ♦ модели разрабатываются для конкретных условий и, как правило, не тиражируются.
2. Велика вероятность ложной имитации. Процессы в логистических системах носят вероятностный характер и поддаются моделированию только при введении определенного рода допущений. Например, разрабатывая имитационную модель товароснабжения района и принимая среднюю скорость движения автомобиля на маршруте, равную 25 РєРј/С‡, мы исходим из допущения, что дорожные условия хорошие. В действительности погода может испортиться и, в результате наступившего гололеда, скорость на маршруте упадет до 15 РєРј/С‡. Реальный процесс пойдет иначе.В
Ркспертные системы в логистике
РџРѕРґ экспертными системами в логистике понимают специальные компьютерные программы, помогающие специалистам принимать решения, связанные с управлением материальными потоками. Ркспертная система может аккумулировать знания и опыт нескольких специалистов-экспертов, работающих РІ разных областях. РўСЂСѓРґ высококвалифицированных экспертов стоит РґРѕСЂРѕРіРѕ, однако, как правило, требуется РЅРµ повседневно. Возможность получить совет экспертов РїРѕ разным вопросам посредством обращения Рє компьютеру позволяет квалифицированно решать сложные задачи, повышает производительность труда персонала, Рё, РІ то же время, РЅРµ требует затрат РЅР° содержание штата высокооплачиваемых специалистов.
Применение экспертных систем позволяет:
♦ принимать быстрые и качественные решения в области управления материальными потоками;
♦ готовить опытных специалистов за относительно более короткий промежуток времени,
♦ сохранять "ноу-хау" компании, так как персонал, пользующийся системой, не может вынести за пределы компании опыт и знания, содержащиеся в экспертной системе;
♦ использовать опыт и знания высококвалифицированных специалистов на непрестижных, опасных, скучных и т. п. рабочих местах.
К недостаткам экспертных систем следует отнести ограниченную возможность использования "здравого смысла". Логистические процессы включают множество операций с разнообразными грузами. Учесть все особенности в экспертной программе невозможно. Поэтому для того, чтобы не поставить коробку весом в сто килограммов на коробку весом в пять килограммов, "здравым смыслом", дополняющим знания экспертной системы, должен обладать пользователь.
Ркспертные системы применяются на различных стадиях логистического процесса, облегчая решение проблем, требующих значительного опыта и затрат времени. Например, РЅР° складе, при принятии решения о пополнении запасов, когда менеджеру необходимо оценить большой объем разнообразной информации: ожидаемые цены с учетом закупаемых товаров, тарифы РЅР° доставку, необходимость одновременного пополнения запасов по разным позициям ассортимента РёВ С‚.Рґ. Рспользование здесь экспертных систем позволяет принимать не только правильные, РЅРѕ и быстрые решения, что зачастую РЅРµ менее важно.
referat911.ru