Рассмотрим три аспекта процедуры построения модели: определение формирующих модель компонентов, проверка модели на адекватность и надежность, уточнение параметров модели и измерение ее основных характеристик. Компоненты модели. Структуру имитационной модели в большинстве случаев удобно описывать, определяя содержание фигурирующих в ней динамических процессов и результатов функционирования имитируемой системы. Динамические процессы в рассмотренной выше имитационной модели фондовой биржи включают последовательные моменты заключения сделок мистером N, который придерживается определенного правила принятия
312 решений, учитывая при этом факторы, определяющие изменения уровня цен на акции. Результаты рассматриваемой деятельности определяются количеством акций, которыми обладает N, суммой имеющихся у него наличных и его общим капиталом. Результаты функционирования реальной системы, как правило, атрибутированы (т. е. имеют вполне определенный физический смысл). Так, например, когда цена акции известна, пакет акций, которым располагает N, имеет денежное выражение. Кроме того, наблюдаются атрибутивные связи, устанавливающие способ суммирования результатов функционирования системы. Например, полный капитал мистера N состоит как из имеющихся у него наличных, так и из его пакета акций. В любой момент времени имитационная модель находится в некотором вполне определенном состоянии. Состояние системы характеризуется не только результатами, полученными к текущему моменту времени, но нередко включает в себя и некоторые ретроспективные данные. Так, например, состояние системы в начале любого дня при имитировании фондовой биржи описывается вчерашним уровнем цен на акции, направлением изменения позавчерашней цены на одну акцию, числом имеющихся у N акций и суммой наличных, которыми он располагает. Модель может учитывать также экзогенные события, т.е. изменения, не обусловленные предысторией имитируемого процесса. Например, в случае имитационного моделирования фондовой биржи мистер N независимо от результатов применения выбранной им стратегии может в день 21 «ввести в игру» дополнительно 1000 у.е. (за счет имеющихся у него сбережений). Зная состояние системы и ее динамику, можно определить «действия» и состояния системы во все последующие моменты времени. Имитационные модели, обладающие эволюционной структурой, часто называют каузальными. Отметим, что при построении каузальной модели необходимо знать, каким образом система функционирует в пределах каждого отрезка времени рассматриваемого периода. Например, в случае имитирования фондовой биржи каждый день, прежде всего, необходимо определить цену одной акции, после чего вырабатывается решение относительно целесообразности либо приобретения, либо продажи акций (либо принимается решение ничего не предпринимать). На практике цена акций на бирже может несколько раз меняться в течение дня, так что построенная нами
313 модель представляет собой лишь грубое приближение к действительности. В модели предполагается также, что если мистер N продает свои акции, то он в конце дня получает за них наличными; аналогичным образом, если мистер N покупает акции, то он оплачивает их наличными в конце того же дня. В действительности подобного рода биржевые сделки не всегда завершаются так быстро. Адекватность и надежность модели. Позволяет ли модель разобраться в существе имитируемого процесса и можно ли с ее помощью прийти к надежным умозаключениям? В конечном счете, поскольку имитационная модель может описывать реальные явления лишь приближенно, ее следует оценивать по возможности проведения на ее основе анализа управляющих решений, представляющих собой предмет конкретного операционного исследования. Определив цель имитационного эксперимента, операционист строит каждый элемент модели с надлежащей степенью детализации и точности. Здесь необходимо сделать предостережение. Опытные специалисты по имитационному моделированию утверждают, что даже для начинающего операциониста не представит труда построить модель из отдельных компонентов, каждый из которых будет соответствовать действительности, однако после «сшивания» отдельных частей получаемая в результате модель может вести себя не так, как имитируемая реальная ситуация. Поэтому не следует слепо предполагать, что имитационная модель как единое целое является в достаточной степени точной только потому, что каждая из состав- ляющих ее частей, рассматриваемая изолированно от других, пред- ставляется вполне адекватной описываемому процессу. Это предосте- режение особенно важно по той причине, что цель имитационного моделирования заключается в воспроизведении поведения всей функциональной системы в целом, а не отдельных ее частей. Параметры и измеряемые характеристики модели. Абстрактное описание элементов имитационной модели – это только полдела. Необходимо еще собрать достаточно данных, которые описывали бы эти элементы полно и адекватно. Недостаток в такого рода данных может повлечь за собой необходимость пересмотра самого способа построения модели. Особую осторожность следует проявлять в тех случаях, когда используются данные, полученные путем экстраполяции, а также в тех случаях, когда измеряемые характеристики не стационарны. Необходимо также проявлять внимательность при имитировании явлений циклического (или периодического) характера. В тех
314 случаях, когда такого рода явления действительно имеют место, при выборе переменных, подлежащих измерению в процессе эксперимента, следует быть весьма осмотрительным. Если, например, учитывать только «конечные значения», то может оказаться, что получаемое решение будет отличаться сильной чувствительностью к степени точности задания имитируемого планового периода. Применение имитационных моделей в большинстве случаев сопряжено с учетом случайных событий. Так, например, в имитационных моделях очередей к числу случайных переменных относятся время поступления заявки на обслуживание и время обслуживания; в моделях управления запасами такого рода переменными являются уровни спроса и сроки поставок; в моделях же, описывающих научно-исследовательские и опытно- конструкторские работы, случайными оказываются события, связанные с открытиями новых видов продукции. При имитировании такого типа процессов нередко приходится проигрывать процесс на модели тысячи и десятки тысяч раз с тем, чтобы адекватно отразить закономерности соответствующего распределения вероятностей.
Ви переглядаєте статтю (реферат): «Особенности процедуры построения модели» з дисципліни «Математична економіка»
