2.2. Моделирование в логистике. Экспертные системы в логистике

Изоморфные модели – это модели, которые включают все характеристики объекта оригинала, способны 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. Этапы аналитического моделирования:

разработка математические модели в виде алгебраических уравнений или дифференциальных уравнений или др.;

решение уравнений и получение результатов;

проверка модели на адекватность, т.е. соответствие теоретических результатов практике.

Имитационное моделирование – основано на имитации реальных процессов, как правило с применением процедуры случайного случая. Исследуемый процесс разыгрывается многократно в результате полученный набор реализации процесса, далее этот набор используется как статистический материал.

Основное достоинство имитационной модели – можно моделировать любые системы, процессы, любые закономерности.

Недостатки: высокая стоимость, требуется высоко квалифицируемый персонал, эти модели не тиражируются, велика вероятность ложной имитации.

Под экспертными системами понимаются компьютерные программы, которые помогают специалистам принимать решения в некоторой предметной области. Экспертные системы могут накапливать знания и опыт специалистов экспертов работ в разных областях.

Применение экспертных систем позволяет:

принимать быстрые и качественные решения по управлению материальными потоками;

готовить опытных специалистов за короткое время;

сохранять и пополнять «ноу-хау» компании;