Моделирование основывается на подобии систем или процессов, которое может быть полным или частичным. Основная цель моделирования - прогноз поведения процесса или системы. Ключевой вопрос моделирования: «Что будет если……?».
Общая классификация моделей представлена на рис. 3.
Рис. 3. Общая классификация моделей
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;
использовать опыт и знания высоко квалифицированных специалистов на не престижных, опасных и скучных рабочих местах.
{SITELINK-S46}назад{/SITELINK} {SITELINK-S19}в содержание{/SITELINK} {SITELINK-S92}в{/SITELINK}{SITELINK-S92}перед{/SITELINK}
|