Портал GPSS.RU

Наталья Лычкина

lnn130159@mail.ru

 

 

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 етоды 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-
тель

 Построение моделей

Анима-
ция

Эксперимент

Страти-
фикация

Идео-
графический режим конструиро-
вания моделей

Построе-
ние моде-
лей через програм-
мирова-
ние

Верифи-
кация в реальном времени

Средства для обра-
ботки вх./вых. статистики

Анализ чувстви-
тельности

Опти-
мизация

Arena

Rockwell Software

Да

Да

Да

Нета

Да

Да

Да

Иерархические многоуровневые структуры

Extend

Imagine That, Inc.

Да

Да

Да

Да

Да

Да

Да

Иерархические многоуровневые структуры

GPSS/H
Prof

Wolverine Software Corporation

Нет

Да

Да

Нет

Да

Нет

Нет

-

GPSS World for Windows

Minuteman Software

Нет

Да

Да

Нета

Нет

Да

Да

-

Pro
Model

Pro
Model Corporation

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.