Портал GPSS.RU
Наталья Лычкина
Опыт применения GPSS в Государственном
Университете Управления
(40-летию GPSS посвящается)
В мире информационных
технологий имитационное моделирование
переживает второе рождение [1]. Интерес к этому виду
компьютерного моделирования оживился в связи
с существенным технологическим развитием систем моделирования, которые
на сегодняшний день являются мощным
аналитическим средством, вобравшим в себя весь арсенал новейших информационных
технологий, включая развитые графические оболочки для целей конструирования
моделей и интерпретации выходных результатов моделирования, мультимедийные
средства и видео, поддерживающие анимацию в реальном масштабе времени,
объектно-ориентированное программирование, Internet – решения и др.
В мире бизнеса, корпораций имитационное моделирование становится все
более распространенным и используется как системообразующее
и наиболее ценное звено процесса принятия решения, поэтому используется
совместно с другим ПО для
принятия решений в системах поддержки принятия решений (СППР).
К сожалению, в России, в отличие от
США и Европы, в силу известных экономических причин, серьезных приложений для
столь мощного аналитического аппарата не так много, да и высокая стоимость ПО
этого вида является сдерживающим фактором.
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. Поэтому в ГУУ на
кафедре «Информационные системы» в течении ряда лет
для студентом специальности «Прикладная информатика в управлении» преподается
дисциплина «Имитационные системы принятия экономических решений» [2], в которой
рассматриваются методологические и практические вопросы создания и
использования имитационных моделей при
анализе и проектировании сложных экономических систем и принятии
решений в задачах управления. Изучаются способы описания и формализации моделируемых
систем, этапы и технология построения и использования имитационных моделей,
вопросы организации целенаправленных экспериментальных исследований на
имитационных моделях. Целью изучения дисциплины является освоение студентами современной методологии и технологии системного моделирования,
а также комплексное применение полученных знаний по моделированию сложных
систем, современным инструментальным средствам автоматизации моделирования,
методам математической статистики и планирования эксперимента при исследовании
экономических систем и принятии экономических решений.
Практические
занятия первого семестра посвящены освоению дискретного моделирования, в
основном процессно-ориентированного подхода, а также студенты знакомятся с другими базовыми концепциями
структуризации, применяемыми в дискретном моделировании, основанными на сетевых
парадигмах, автоматных схемах (агрегативные системы )
и др. Во втором семестре студенты осваивают непрерывное моделирование -методы системной динамики. Лабораторный практикум первого
семестра традиционно строился на базе системы GPSS/PC-TM [3], а в этом году мы внедрили в учебный процесс
новый продукт фирмы Minuteman Software GPSS World for Windows. В первом
семестре студенты самостоятельно моделируют системы массового обслуживания
различного назначения, производственные-складские
системы.
Методическое
значении языка GPSS, особенно в преддверии
отмечаемого 40-летия языка GPSS, хотелось
отметить отдельно. Язык GPSS был
языком, который определил все современные технологические тенденции в
дискретном имитационном моделировании и явился предвестником современных языков
и систем моделирования дискретного типа. Эти тенденции предопределила
прежде всего удачно сформированная базовая схема структуризации, заложенная в GPSS, поддерживающая блочно-
ориентированный подход, в рамках которого
моделирующий блок имеет свое функциональное
назначение и представлен соответствующими функциональными объектами
(имеющими аналоги с элементами систем массового обслуживания), а также возможности языка для описания параллельных процессов. Именно такой взгляд на моделируемый
объект позволил реализовать идеографический режим формирования дискретной
модели, когда модель конструируется из стандартных функциональных блоков, а
связи на этих графических конструкциях интерпретируются как маршруты
прохождения подвижных объектов в системе. Поэтому осваивая в ходе лабораторного
практикума процессно- ориентированные системы на основе GPSS, студенты легко понимают идею и принципы работы
систем моделирования дискретного типа и потом с легкостью осваивают новые
интеллектуальные среды.
Обычно отмечаемые недостатки GPSS (целочисленное модельное время, слабая поддержка
математических функций, недостаточная гибкость и др.) оказались легко поправимы
на новом технологическом уровне с использованием гибких языковых средств.
Большим преимуществом системы моделирования GPSS/PC-TM для учебного процесса являлись наглядные, легко
интерпретируемые диаграммы, представляющие текущую и накапливаемую статистику
по функциональным и статистическим объектам GPSS (к сожалению, в новой версии GPSS for Window статистика по
объектам дифференцирована и не столь
наглядна). В новом продукте Minuteman Software GPSS
World, внедренном в этом году в учебный процесс в ГУУ,
предложен целый ряд дополнительных возможностей, основные
из которых:
·
по всем классам
объектов и переменных реализованы динамические графические окна, в которых
представляется в реальном времени промежуточная и выходная статистика;
·
гибкий
процедурный язык PLUS, который может быть
использован для целей построения моделей и в процедурах проведения
эксперимента;
·
средства
поддержки факторного анализа, традиционный дисперсионный (ANOVA) и
регрессионный анализ, оптимизация на
основе методологии анализа поверхности отклика (RSA),
·
элементы
непрерывного моделирования,
·
решены проблемы
с целочисленным модельным временем.
Тем не менее, основной недостаток системы
моделирования состоит в том, что не удалось реализовать идеографический режим
конструирования модели из блоков. Представляется, что
не очень удобны средства анализа чувствительности, поскольку процедуры
управления экспериментом и реализации серии прогонов, анализа выходной
статистики реализуются не автоматически, а с помощью предварительного
программирования. Наличие средств анимации,
расширенных библиотечных функций по поддержке специфичных компьютерных
экспериментов (например, на основе методов множественного сравнения и
ранжирования и др.) конечно могло существенно расширить функциональные
возможности системы моделирования GPSS World.
В ходе курсового и дипломного проектирования, проведения НИР
на кафедре студенты осваивают и применяют при разработке разнообразных моделей
экономических систем современные технологии системного моделирования, работая с
учебными версиями таких систем моделирования, как Extend, Arena, Process Model, Taylor, WITNESS, VENSIM, Ithink и др. В таблице представлены технологические характеристики некоторых
систем моделирования дискретного типа, с которыми мы работали на кафедре,
область применения которых традиционна – дискретные процессы с общими целями, а
также бизнес-процессы, производство, управление запасами, логистика и некоторые
другие.
Таблица
|
Пакет |
Производи- |
Построение моделей |
Анима- |
Эксперимент |
Страти- |
||||
|
Идео- |
Построе- |
Верифи- |
Средства для обра- |
Анализ чувстви- |
Опти- |
||||
|
Arena |
Rockwell Software |
Да |
Да |
Да |
Нет/Да |
Да |
Да |
Да |
Иерархические
многоуровневые структуры |
|
Extend |
Imagine That,
Inc. |
Да |
Да |
Да |
Да |
Да |
Да |
Да |
Иерархические
многоуровневые структуры |
|
GPSS/H |
Wolverine Software
Corporation |
Нет |
Да |
Да |
Нет |
Да |
Нет |
Нет |
- |
|
GPSS World for Windows |
Minuteman Software |
Нет |
Да |
Да |
Нет/Да |
Нет |
Да |
Да |
- |
|
Pro |
Pro |
Да |
Да |
Да |
Да |
Да |
Да |
Да |
Вложенные структуры |
|
Taylor Enterprise
Dynamics |
F&H Simulations |
Да |
Да |
Да |
Да |
Да |
Да |
Да |
Вложенные структуры |
|
Witness |
Lanner Group,
Inc |
Да |
Да |
Да |
Да |
Да |
Да |
Да |
Вложенные структуры |
Помимо перечисленных в таблице характеристик, в
большинстве современных систем моделирования реализованы также
-
средства для создания
стратифицированных описаний,
-
средства интеграции с
другими программными средами,
-
интерактивное
распределенное моделирование,
-
средства для создания
языков конечного пользователя (проблемная ориентация систем моделирования).
Рассмотрим некоторые из упомянутых характеристик.
В качестве доминирующих базовых концепций
формализации и структуризации в современных системах моделирования дискретного
типа используются подходы, основанные на описании процессов (process description)
или на сетевых концептах (network paradigms), - (Extend, Arena, ProModel, Witness, Taylor, Gpss/H-Proof и др.);
Причем,
в мощных системах, с целью расширения их функциональности присутствуют
альтернативные концепции формализации. Так, например, в системах Extend, ProcessModel, Gpss World
реализована поддержка, правда, довольно слабая, непрерывного моделирования.
Большинство систем моделирования имеют удобный, легко
интерпретируемый графический интерфейс, системные потоковые диаграммы или
блок-схемы реализуются на идеографическом уровне, т.е. рисуются, параметры
моделей определяются через подменю. Сохраняются элементы программирования (на
языках общего назначения или объектно-ориентированных) для отдельных элементов
модели или создания специализированных блоков подготовленным пользователем, так
называемое авторское моделирование (например, в системе Extend существует
встроенный язык Modl для создания специализированных блоков).
Системы моделирования имеют развитые средства
мультипликации (animation), подчас мультипликация
весьма сложная, в реальном времени, как, например, в TAYLOR.
Имитационные системы становятся все более проблемно-ориентированными.
Известны системы моделирования производственных систем различного назначения (TOMAC, SIRE и др.),
медицинского обслуживания (MEDMODEL), в области телекоммуникаций (COMNET) и др. Для этого в проблемно-ориентированные системы
моделирования включаются абстрактные элементы, языковые конструкции и наборы
понятий, взятые непосредственно из предметной области исследований.
В современных системах моделирования появляется некоторый инструментарий для создания
стратифицированных моделей [1].
Стратификация систем, являясь общим принципом системного моделирования,
реализуется в технологии имитационного моделирования либо путем детализации,
итерационной процедуры эволюции имитационной модели, - либо путем создания
комплекса взаимосвязанных моделей, с
развитыми информационными и имплицитными связями между моделями.
Стратифицированные модели представляют собой машинно-ориентированные понятия, предполагающие конструирование баз
данных и знаний, над которыми определены вычислительные процессы решения задач
системного анализа и принятия решения. Разработчики систем моделирования
используют различные подходы для реализации стратифицированных моделей. Ряд
программных продуктов, такие как AUTOMOD, ProModel, TAYLOR, WITNESS и др. поддерживают интеграцию моделей на основе
создания вложенных структур. В системах Arena, Extend реализован подход к стратификации, основанный
на построении иерархических многоуровневых структур.
Наиболее перспективным является
структурно-функциональный подход, реализованный, например, в системах
моделирования Ithink, Rethink, базирующийся на
методологии структурного анализа и проектирования. При такой технологии есть
возможность для реализации нескольких уровней представления моделей, - высоко-уровневое представление в виде блок-схем, с
использованием CASE- средств, а на нижнем
уровне модели могут отображаться,
например, потоковыми схемами и диаграммами.
Новая методология научного исследования в
компьютерном моделировании,
предполагающая организацию и проведение вычислительного эксперимента на
имитационной модели, требует серьёзной математической и информационной
поддержки процесса системного
моделирования, особенно в части вычислительных процедур, связанных с
планированием эксперимента, оптимизацией, организации работы с большим объёмом
данных в процедурах принятия решений. Многие системы моделирования обеспечены
средствами для интеграции с другими программными средами, осуществляют доступ к
процедурным языкам, связанным с кодом имитационной модели, для реализации
специальных вычислений, доступа к базам данных (подход Simulation Data
Base). В более мощных пакетах осуществляется интеграция
через дополнительное программное обеспечение со специализированными блоками
различного назначения. Это могут быть блоки анализа входных данных, гибкие
средства анализа чувствительности, позволяющие осуществлять многократные
прогоны с различными входными данными (в системах GPSS/H-PROOF, ProModel и др.). Перспективно создание систем моделирования с функционально
широкими, ориентированными на специфику имитационного моделирования, блоками
оптимизации (в этом смысле показательны системы WITNESS, TAYLOR).
Более подробную информацию о современных системах
моделирования можно найти в [4].
1. Лычкина Н.Н. Технологические возможности современных систем
моделирования
(статья), Банковские технологии,
выпуск 9, 2000г.,
2. Лычкина
Н.Н. Учебная программа дисциплины «Имитационные системы принятия экономических
решений» для студентов специальности
«Информационные системы в управлении» -07.19.00, ГУУ.М., 2000г.
3.
Методические указания к практическим занятиям по дисциплине «Системный
анализ»/Сост. Лычкина Н.Н., ГУУ М., 1998,20с.
4. Swain, J.J. «Power Tools
for Visualization and Decision-Making», OR/MS Today, February 2001 –Simulation
Software Survey.
Распечатано
с портала GPSS.RU
© Лычкина Н.Н., 2002 г.