Компьютерное моделирование – метод представления объекта, который отличается от реального, но очень приближен к действительности. С помощью такого моделирования, в теории, возможно изучать физико-химические, биологические, химические законы и эксперименты, которые невозможно провести в реальной жизни.
Преимущества компьютерного моделирования:
- Свободно и доступно в использовании.
- Можно рассчитывать и создавать такие объекты, которые в реальных условиях невозможны.
- С помощью компьютерного моделирования возможно не только наблюдать, но и предсказывать результаты экспериментов.
- Находить оптимальную форму и конструкцию не создавая пробных деталей.
- Эксперименты без риска для здоровья человека и не представляет опасности для природы.
- Возможность обзора объекта со всех сторон.
Недостатки компьютерного моделирования:
- Заблуждение о том, что моделирование может качественно обнаруживать новые явления. Т.к. должно быть подтверждение в реальных условиях и в реальных экспериментах.
- Модельный анализ уменьшает возможные объяснения. Из объекта моделирования можно «выжать» только то, что входит в рамки модели.
Компьютерное моделирование – это моделирование, которое исследует модели в теории, не имеет подтверждения и доказательств природных явлений в реальных условиях. То есть вместе с теорией должна идти и практика, чтобы исследователь мог сравнивать результаты сразу в двух направлениях и оценивать качество модели.
Информационные технологии. Другие материалы
Источник
В чем заключается ценность компьютерного моделирования
Мощности сегодняшних компьютеров открывают новый способ оценить влияние множества идей на эффективность организации, с учетом как сложности, так и неопределенности организации и влияния внешней среды. Из-за присущей сложности и неопределенности, любое решение, даже самое разумное, как могло казаться в момент его принятия, может легко привести к очень негативным результатам.
Одним из столпов TOC является аксиома / убеждение, что каждая организация по своей сути проста. На практике это означает, что лишь немногие переменные действительно ограничивают производительность организации даже при значительной неопределенности.
Использование симуляторов могло бы устранить кажущуюся сложность системы и принимать относительно простые правила для ее правильного управления. Другими словами, симуляторы можно и нужно использовать, чтобы выявить простоту. Раскрытие простых правил особенно ценно во время перемен, независимо от того, является ли изменение результатом внутренней инициативы или внешнего события.
Моделирование может быть использовано для достижения двух разных целей:
Медиапособие Виктора Вальчука «Конфликт сторон»
На предприятиях нередко возникают ситуации, когда интересы сторон расходятся. Одна сторона предпочитает одни действия и решения, а другая сторона — другие. Для таких ситуаций всегда можно построить диаграмму разрешения конфликта. Как всегда, конфликт имеет место быть вследствие того, что у одной или у обеих сторон имеются ошибочные убеждения. Их обнаружение позволяет найти прорывное решение.
Медиапособие для тех, кто хочет развить свои управленческие навыки и вывести карьеру на новый уровень, но не хватает времени. Включает полный разбор инструмента ТОС «Грозовая туча» для верного решения конфликта сторон (в т.ч. 2,5 часа видеолекций курса «Директор по трансформации»).
1. Обеспечение понимания причинно-следственных связей в определенных ситуациях и влияние неопределенности на эти ситуации
Понимание достигается посредством серии симуляций выбранной четко определенной среды, которая показывает существенную разницу в результатах между различными решениями. Эффективный обучающий симулятор должен доказать, что существует четкий причинно-следственный поток, который приводит к решению результата.
Само открытие идей и концепций является специальным дополнительным подмножеством обучающего симулятора. Оно требует способности принимать много разных решений, если логика фактических результатов ясна.
2. Помощь в принятии сложных решений путем детального моделирования конкретной среды
Это позволяет пользователю тестировать различные параметры, представляющие различные альтернативы, и получить надежную картину распределения результатов. Задача состоит в том, чтобы смоделировать среду таким образом, чтобы она сохраняла основную сложность и хорошо отображала все ключевые переменные, которые действительно влияют на производительность.
Я начал свою карьеру в TOC с компьютерной игры (The OPT Game), цель которой была «научить менеджеров думать», а затем продолжил разработку различных симуляторов. Хотя большинство симуляторов были предназначены для обучения TOC, я разработал два инструмента моделирования для конкретных сред, предназначенных для ответов на конкретные управленческие вопросы.
Мощности сегодняшних компьютеров таковы, что разработка широкомасштабных симуляторов, которые могут быть приспособлены к различным средам и в конечном итоге поддерживать очень сложные решения, абсолютно возможна. Мой опыт показывает, что основная библиотека функций таких симуляторов должна разрабатываться с нуля, поскольку использование общих модулей, предоставляемых другими разработчиками, замедляет моделирование до такой степени, что они становятся непригодными для использования. Руководители должны принимать очень много решений очень быстро. Это означает, что вспомогательная информация должна быть легко доступна. Быстрота является одним из важнейших необходимых условий для широкомасштабного моделирования, которое служит эффективным инструментом помощи в принятия решений.
Д-р Алан Барнард, один из самых известных экспертов TOC, также является создателем полного симулятора цепи поставок. Сначала он определяет управленческую потребность, чтобы убедиться, что новые общие правила ТОС, лежащие в основе потока продуктов, будут работать действительно хорошо. Но также необходимо определить правильные параметры, такие как соответствующие буферы и время пополнения, и это может быть достигнуто путем моделирования.
Существует огромное количество других решений, которые мог бы поддерживать хороший широкомасштабный симулятор. Основная способность моделирования состоит в том, чтобы изобразить поток, например, поток продуктов через цепочку поставок, поток материалов через производство, поток проектов или поток денег, поступающих и исходящих. Моделируемый поток характеризуется своими узлами, политикой и неопределенностью. Чтобы оказывать помощь в принятии решения, необходимо смоделировать несколько потоков, которые взаимодействуют друг с другом. Только если поток продукта, поток заказов, денежный поток и поток мощности (покупательная способность) моделируются вместе, может быть определена суть целостного бизнеса. Симулятор должен позволять легко вводить новые идеи, такие как новые продукты, которые конкурируют с существующими продуктами, чтобы создавать модель достаточно быстро.
Для многих решений присущая простота, как утверждает доктор Голдратт, дает возможность достаточно хорошо прогнозировать влияние предлагаемого изменения на результат. Экономика прохода определяет процесс проверки новых идей как вычисление пессимистического и оптимистического воздействия этой идеи на результат организации. ТОС полагается на возможность получить достаточно хорошие вычисления в отношении общего влияния на продажи и потребления мощности для прогнозирования (ΔT – ΔOE).
Однако иногда организация сталкивается с событиями или идеями с более широкими последствиями, такими как влияние на срок выполнения заказа или возникновение эффекта «домино», когда некий случай вызывает последовательность неудач, поэтому необходимо использовать более сложные способы поддержки решений. Такие дополнительные осложнения в прогнозировании полных потенциальных последствий новых идей могут быть преодолены путем моделирования ситуации с внедрением изменениями и без изменений. Моделирование является последней надеждой, когда прямые вычисления слишком сложны.
Предположим, что моделируется относительно большая компания с несколькими производственными площадками в разных местах по всему миру, а также с ее транспортными линиями, клиентами и поставщиками. Все ключевые потоки, включая денежные транзакции и время, являются частью моделирования. Это обеспечивает инфраструктуру, в которой различные идеи относительно рынка, операций, проектирования и снабжения могут быть тщательно проанализированы, что позволяет спрогнозировать влияние на чистую прибыль. Когда вводятся новые продукты, определить начальный уровень запасов в цепи поставок сложно из-за его высокой зависимости от прогноза. Каждое решение должно быть проверено в соответствии с пессимистическими и оптимистическими предположениями, и, таким образом, руководство может принять разумное решение, которое учитывает несколько возможных экстремальных моделей поведения на рынке.
Такая симуляция может оказать большую помощь, когда произойдет внешнее событие, которое нарушает обычное поведение организации. Например, предположим, что один из поставщиков пострадал от цунами. Несмотря на то, что запасов хватит на следующие четыре недели, необходимо как можно скорее найти альтернативы, а также понять потенциальный ущерб для каждой принятой альтернативы. Проверка такого рода сценариев «что-если» легко сделать с таким симулятором, раскрывающим реальные финансовые последствия каждой альтернативы.
Другие важные области, которые могут использовать симуляцию для проверки различных идей, – это авиа- и судоходные компании. Ключевой проблемой при эксплуатации транспорта является не только вместимость каждого транспортного средства, но и его точное местоположение в определенное время. Любая задержка или сбой создает эффект домино для других миссий и ресурсов. Проверка экономической целесообразности открытия новой линии должна включать возможное влияние такого эффекта домино. Разумеется, эксплуатация транспортных средств, если они могут быть ограничением, должна стать целью для проверки различных сценариев путем моделирования. Проверка различных вариантов политики динамического ценообразования, известная как управление доходами, также имеет смысл.
Хотя преимущества могут быть велики, нужно знать об ограничениях. Моделирование основано на предположениях, которые открывают путь к манипуляциям или просто к ошибкам. Давайте различать две разные категории причин провала.
- Баги и ошибки в переданных параметрах. Это сбои в программном обеспечении моделирования или неправильные входные данные, представляющие ключевые параметры, запрошенные программой моделирования.
- Неудача моделирования по отображению истинной реальности. Невозможно смоделировать реальность, как она есть. Слишком много параметров. Таким образом, нам необходимо упростить реальность и сфокусироваться только на параметрах, которые имеют или могут иметь при определенных обстоятельствах существенное влияние на производительность. Например, нереально смоделировать подробное поведение каждого отдельного человеческого ресурса. Однако мы можем смоделировать поведение больших групп людей, таких как сегменты рынка и группы поставщиков.
Еще одной проблемой им вызовом является моделирование стохастического поведения различных рынков, конкретных ресурсов и поставщиков. Когда фактическая стохастическая функция неизвестна, существует тенденция использовать общие математические функции, такие как распределение по Гауссу или Пуассону, даже если они не соответствуют конкретной реальности.
Таким образом, модели должны подвергаться тщательной проверке. Первый большой тест должен отображать текущее состояние. Действительно ли он представляет текущее поведение? Поскольку для сравнения смоделированных результатов с текущими результатами состояния должно быть достаточно интуиции и данных, это является важной вехой в использовании симулятора для помощи в принятии решений. В большинстве случаев в начале возникают отклонения из-за багов в ПО и ошибок входных данных. Как только модель кажется достаточно надежной, необходимо провести более тщательные тесты, чтобы обеспечить ее способность прогнозировать будущую производительность при определенных допущениях.
Поэтому, хотя относиться к моделированию нужно с осторожностью, мы можем добиться больше, лучше понимая влияние неопределенности и тем самым повышая производительность организации.
Источник
Преимущества компьютерного моделирования
Компьютерное моделирование
в профессиональной деятельности (лекции заочники 2017)
Модель можно определить как упрощенное представление (отображение) реального объекта или процесса, которое создается для более глубокого изучения действительности. Модель есть материально или теоретически сконструированный объект, который заменяет (представляет) объект исследования в процессе познания, находится в отношении сходства с последним и более удобен для исследования.
Метод исследования, базирующийся на разработке и использовании моделей, называется моделированием. Необходимость моделирования обусловлена сложностью, а порой и невозможностью прямого изучения реального объекта (процесса). Значительно доступнее создавать и изучать прообразы реальных объектов (процессов), т.е. модели.
Моделирование представляет собой один из основных методов познания, является формой отражения действительности и заключается в выяснении или воспроизведении тех или иных свойств реальных объектов, предметов и явлений с помощью других объектов, процессов, явлений, либо с помощью абстрактного описания в виде изображения, плана, карты, совокупности уравнений, алгоритмов и программ.
Возможности моделирования, то есть перенос результатов, полученных в ходе исследования модели, на оригинал, основаны на том, что модель в определенном смысле отображает (воспроизводит, моделирует, описывает, имитирует) некоторые интересующие исследователя черты объекта. Моделирование как форма отражения действительности широко используется не только в науке и технике, но искусстве, и в повседневной жизни.
Принято различать следующие виды моделирования:
─ концептуальное моделирование, при котором совокупность уже известных фактов или представлений относительно исследуемого объекта или системы истолковывается с помощью некоторых специальных знаков, символов, операций над ними или помощью естественного или искусственного языков;
─ физическое (натурное) моделирование, при котором модель и моделируемый объект представляют собой реальные объекты или процессы единой или различной физической природы, причем между процессами в объекте-оригинале и в модели выполняются некоторые соотношения подобия, вытекающие из схожести физических явлений;
─ структурно-функциональное моделирование, при котором моделями являются схемы (блок-схемы), графики, чертежи, диаграммы, таблицы, рисунки, дополненные специальными правилами их объединения и преобразования;
─ математическое (логико-математическое) моделирование, при котором моделирование, включая построение модели, осуществляется средствами математики и логики;
─ имитационное (компьютерное) моделирование, при котором логико-математическая модель исследуемого объекта представляет собой алгоритм функционирования объекта, реализованный в виде программного комплекса для компьютера.
В настоящее время под компьютерной моделью чаще всего понимают:
─ условный образ объекта, описанный с помощью взаимосвязанных компьютерных таблиц, блок-схем, диаграмм, графиков, рисунков, анимационных фрагментов, гипертекста и т. д. и отображающий структуру элементов объекта и взаимосвязи между ними. Компьютерные модели такого вида мы будем называть структурно-функциональными;
─ программу или программный комплекс, позволяющий с помощью последовательности вычислений и графического отображения их результатов воспроизводить (имитировать) процессы функционирования объекта, системы объектов при условии воздействия на объект различных, как правило, случайных, факторов. Такие модели мы будем далее называть имитационными.
Компьютерное моделирование — метод решения задачи анализа или синтеза сложной системы на основе использования ее компьютерной модели. Суть компьютерного моделирования заключена в получении количественных и качественных результатов по имеющейся модели. Качественные выводы, получаемые по результатам анализа, позволяют обнаружить неизвестные ранее свойства сложной системы: ее структуру, динамику развития, устойчивость, целостность и др. Количественные выводы в основном носят характер прогноза некоторых будущих или объяснения прошлых значений переменных, характеризирующих систему.
Предметом компьютерного моделирования могут быть: экономическая деятельность фирмы или банка, промышленное предприятие, информационно-вычислительная сеть, технологический процесс, любой реальный объект или процесс, например процесс инфляции, и вообще – любая сложная система. Цели компьютерного моделирования могут быть различными, однако наиболее часто моделирование является центральной процедурой подготовки и принятия решений экономического, организационного, социального или технического характера.
Компьютерная модель сложной системы должна, по возможности, отображать все основные факторы и взаимосвязи, характеризующие реальные ситуации, критерии и ограничения. Модель должна быть достаточно универсальной, чтобы описывать близкие по назначению объекты, и в то же время достаточно простой, чтобы позволить выполнить необходимые исследования с разумными затратами.
Компьютерное моделирование является неотъемлемой частью экономических процессов. Крупнейшие компании пользуются моделированием потому, что оно позволяет достаточно правильно распланировать и разработать весь производственный процесс. Любая компания стремится к тому, чтобы получить максимальный доход от продаж реализуемой продукции. Реализация продукции происходит через рынки, в которых действует свои принципы. Рыночная информация лежит в основе всей системы рыночного управления, т.е. рыночная информация является основой принятия хозяйственных решений.
Компьютерное моделирование позволяет реально оценить возможности предприятия, повысить конкурентоспособность своей продукции, проанализировать возможность производства продукции, себестоимость товаров, прибыль, которую можно получить от реализации.
Модельное описание может использоваться для систематического планирования деятельности фирмы. Компьютерное моделирование помогает планированию расходов средств фирмы на основе расчетов, показывающих возможный финансовый результат, позволяет исследовать и устранять негативные факторы, влияющие на доход фирмы.
Моделирование представляет собой один из основных методов познания, является формой отражения действительности и заключается в выяснении или воспроизведении некоторых свойств реальных объектов, процессов с помощью других объектов, процессов.
Экономико-математические модели отражают наиболее существенные свойства реального объекта или процесса с помощью системы уравнений. Единой классификации экономико-математических моделей также не существует, хотя можно выделить наиболее значимые их группы в зависимости от признака классификации.
По степени агрегирования объектов моделирования, масштабу различают модели:
По учету фактора времени различают модели:
В статических моделях система описана в статике, применительно к одному определенному моменту времени. Это как бы снимок, срез, фрагмент динамической системы в какой-то момент времени. Динамические модели описывают систему в развитии.
По цели создания и применения различают модели:
· систем массового обслуживания;
В балансовых моделях отражается требование соответствия наличия ресурсов и их использования.
Наиболее распространены эконометрические модели, представляющие собой системы регрессионных уравнений. В данных уравнениях отражается зависимость эндогенных (зависимых) переменных от экзогенных (независимых) переменных. Данная зависимость в основном выражается через тренд (длительную тенденцию) основных показателей моделируемой экономической системы. Эконометрические модели используются для анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов с использованием реальной статистической информации.
Оптимизационные модели позволяют найти из множества возможных (альтернативных) вариантов наилучший вариант работы системы, производства, распределения или потребления. Ограниченные ресурсы при этом будут использованы наиболее эффективным образом для достижения поставленной цели.
Сетевые модели наиболее широко применяются в управлении проектами. Сетевая модель отображает комплекс работ (операций) и событий и их взаимосвязь во времени. Обычно сетевая модель предназначена для выполнения работ в такой последовательности, чтобы сроки выполнения проекта были минимальными. В этом случае ставится задача нахождения критического пути. Однако существуют и такие сетевые модели, которые ориентированы не на критерий времени, а, например, на минимизацию стоимости работ.
Модели систем массового обслуживания создаются для минимизации затрат времени на ожидание в очереди и времени простоев каналов обслуживания.
Имитационная модель наряду с машинными решениями содержит блоки, где решения принимаются человеком (экспертом). Вместо непосредственного участия человека в принятии решений может выступать база знаний. В этом случае ЭВМ, специализированное программное обеспечение, база данных и база знаний образуют экспертную систему. Экспертная система предназначена для решения одной или ряда задач методом имитации действий человека, эксперта в данной области.
По учету фактора неопределенности различают модели:
· детерминированные (с однозначно определенными результатами);
· стохастические (с различными вероятностными результатами).
По типу математического аппарата различают модели:
· линейного и нелинейного программирования;
· теории массового обслуживания и т.д.
Процесс построения модели называется моделированием. Существует несколько приемов моделирования, которые можно условно объединить в две большие группы: материальное (предметное) и идеальное моделирование.
· Материальное моделирование выполняется на основе модели, воспроизводящей основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого объекта. Основными разновидностями материального моделирования являются физические и аналоговые моделирования.
· Идеальное моделирование носит теоретический характер и бывает интуитивным и знаковым.
Ø Интуитивное моделирование основано на интуитивном представлении об объекте исследования. Например, жизненный опыт каждого человека можно считать его интуитивной моделью окружающего мира.
Ø Знаковым называется моделирование, использующее в качестве моделей знаки какого-либо вида (схемы, графики, чертежи, формулы, наборы символов и т. д.), и включающее совокупность законов, по которым можно оперировать с выбранными знаками и их совокупностями.
· Важнейшим видом знакового моделирования является математическое моделирование, при котором исследование объекта осуществляется посредством модели, сформулированной на языке математики, и использованием тех или иных математических методов. Классическим примером математического моделирования является описание и исследование основных законов механики И. Ньютона средствами математики.
Модель можно определить как упрощенное представление (отображение) реального объекта или процесса, которое создается для более глубокого изучения действительности. Модель есть материально или теоретически сконструированный объект, который заменяет (представляет) объект исследования в процессе познания, находится в отношении сходства с последним и более удобен для исследования.
Возможности моделирования, то есть перенос результатов, полученных в ходе построения и исследования модели, на оригинал, основаны на том, что модель в определенном смысле отображает (воспроизводит, моделирует, описывает, имитирует) некоторые интересующие исследователя черты объекта.
Преимущества компьютерного моделирования
Компьютерное моделирование имеет следующие преимущества:
· дает возможность рассчитать параметры эффектов, изучение которых в реальных условиях невозможно либо очень затруднительно по различным причинам;
· позволяет моделировать и изучать явления, предсказываемые любыми теориями;
· является экологически чистым и не представляет опасности для природы и человека;
· доступно в использовании.
Основное преимущество компьютерного моделирования заключается в том, что оно позволяет не только пронаблюдать, но и предсказать результат эксперимента при каких-то особых условиях. Благодаря этой возможности метод нашел применение в экономике и многих других сферах.
Основные функции компьютера при моделировании:
Ø вспомогательный инструмент для решения задач обычными вычислительными средствами, алгоритмами, технологиями;
Ø средство постановки и решения новых задач, не решаемых традиционными средствами, алгоритмами, технологиями;
Ø средство конструирования компьютерных обучающе-моделирующих сред;
Ø средство моделирования для получения новых знаний;
Разновидностью компьютерного моделирования является вычислительный эксперимент.
Дата добавления: 2018-05-01 ; просмотров: 5453 ; Мы поможем в написании вашей работы!
Источник
