CC BY
25
• розмфи шрифту попиши Оуги максималышми, алс зяЬсзнечупачи розмпцення да-них пишовшно до вишеназваних пункпв;
• жовтнм кольором вн;илякл ься комфки, в ЯК1 проводиться ВВ1Д даних;
• все, то треба, максимально коментусгься, а та кож наводиться дов1дков1 дат;
• для виконаимя д|й використовуються макрос». ям включаются кнопками з в1д-повщними написами;
• шл час нрофамування, в нсршу чергу, використовуються вбудоваш cTaTHCTinnii функнн Г.ХСГ.1 так'1 як знаходження серсдпього. juiciicpcit. пайбшыпого, иан-
меншого значснь BiiñipMi, ранжування i т. in.; • на bcíx cTopiiiKax, ям neo6xi;uio лрукувати, вставляются кнопки друку. Загальна схема алгоритму створення профам в EXCRL показана на рис.1
Bíkiio 1 Bíkiio 2 Bíkiio 3 Bíkiio 4
Bxvmi ;iani KoMcinapi 11ро\нжков! результати Huniji рстультапв розрахунмв KoMcurapi Иинщ результат розрахунмв У ПИГЛЯД1 Л1Я1рам KoMcurapi
Khoiikh управлшня Кнопки управлтня Кнопки управлшня Кнопки управлшня
Рис. I. Загальна схема створення програм в EXCEL
За наведеними принципами створеш программ статистичпого, регресив-ного анал!зу та математичного нланування експерименту, hkí ycninmo використовуються в навчальних предметах "Оспови науковнх дослшжень" та "Проекту-вання деревообробного устаткування".
УДК 630*3: 338 Ст. вшсх. Л Л Загвойська - УкрДЛТУ
1М1ТЛЦ1ЙНЕ МОДЕЛЮИЛПНЯ У ДОС .¡ИДЖЕИШ СКЛЛДИИХ
СИСТЕМ
Илеться про застосування ÍMÍTnniünoro для пипчсиня напрямюв розвитку бюлопч-них систем, досл1джсння мроцест функцюнупаиня скиадних tcxhímiwx систем, а «¡лтак onTHMiiani'í менеджмепгу иих систем. Полпкпься ириклали застосувания пього шлхолу моделювання до оптим1'зацп менеджменту одно- та рпновкових насаджень. удосконален-ня органпап" автоматнзованнх виробпичих систем. Нказупься на нсобхшш'сть ознайом-лення стулеттв ¡з ним потужним наукогшм incipyMcmapirM.
L. Zahvoyska - USUFÍVJ Simulation in discovering complex systems
F'aper deals with cases of application simulation in discovering complex system behavior and later optimizing their management. Two examples arc introduced more precisely. One of them is forest management optimizing and the other is nuilti stage transfer line management optimizing. F.nabling students in familiarizing with simulation is stressed.
Сучасна наука покликана вирмпувати дедал1 складшип проблемн, яю по-стають перед людством, водпочас ефектнвтеть i'x вирппепня мае кардинальний
5.1нформ:ний1н технологи raityii 235
вплив на його подальший розвиток. Тому дуже важлнво иавчати студент!в нових прогресивних шструмент1в дослщжень, яю е ефективними для досшдження широкого класу явищ i npouecie.
1.(мггацшне модслювання та його методология
Багатограншсть реального CBiiy юбернетика описуе за допомогою термшу система i розр1зняе системи за складшстю та наявшстю фактора випадковост1. Усвщомлюючи неможлив1сть опису складних систем, а вщтак i Yx поведшкн, Ki-бернетика пропонуе термш "чорна скринька", аби у такий cnoci6 обминути труд-пони Yx опису.
Як системи бюлопчного походження, так i системи штучш, мають складну структуру, вони характеризуються великою кшьюстю елемент1в, динамшшстю зв'язмв м1ж ними i тдвладтстю дп збурювалышх фактор!в. Анаттично описати взаемод1ю р!зномаштних факторт, що визначають структуру й особливост! функ-цюнування цих систем, просто неможливо. Найбшьш Д1евим i точним шструмен-том дослщження у таких випадках стае ¡м1тащйне моделювання.
За своею суттю ¡мггацшне моделювання — це замша дослщжувано! системи YY адекватним к1бернетичним аналогом та подальше дослшження його поведшки. Тому незмшним засобом реал1зац!У ¡мггацшних моделей е обчислювальна техшка, стр1мкий розвиток якоУ, пщсилений штелектуагпзашею програмного забезпечен-ня, створюе широк1 можливост1 для штенсивного використання ¡м1ташйного моделювання у практищ наукових дослщжень.
Найбшын важпивими аспектами застосування ¡м^ташйного моделювання
[31 е:
• дослщження границь i структур систем з метою розв'язания конкретних проблем;
• виявлення та анагнз критичних елеменпв, складопих i точок у дослщжуваних системах i процесах;
• синтез та оцнжа запропонованих piuieiib;
• прогнозування i планування розвитку досгиджуваних систем.
Зокрема, якщо предметом досгпджень е бюлопчш системи, вщдалеш у про-CTopi або 4aci, то адекватна ¡м1ташйна модель дозволить вивчати Yx, хоча у реаль-них умовах це неможливо. Коли ж заходить мова про проектування, то ¡м-1тацшие моделювання дозволяе вивчити поведшку техшчних систем без Yx побудови. Воно дозволяе дослщжувати системи без втручання у сам процес Yx функцшпування, шо е особливо цшним, коли таке втручання е небезпечним, надто дорогим або може вивести систему за меж1 нормального функцюнування чи зруйнувати.
Таким чином, ¡мгашйне моделювання використовуеться для проектування, анашзу та оцшки функцюнування системи р!зномаштно7 прнроди: бюлопч-них, економ1чних, сошальних, комершйних, виробничих, транспортних i т.д. Ви-вчення заруб1жного доевщу говорить про те, що ¡м^тацшш методи, поряд ¡з стати-стичними, е найбшьш поширеними засобами TeopiY управлшня i досл1джешн опе-ращй в ynpaanimn промисловими шдприемствами та оргашзашями.
Вщправною точкою !м1тацшного моделювання е прииущення, що поведш-ку 6yflb-RKoY системи можна описати динамжою м сташв, кожей з яких характеризуемся рядом параметр1в.
Переб1г часу в iMiTauifiiiHX моделях можна вщображати двома способами: постшно збшьшувати час на одну i ту ж величину {fixed-time incrementing), а та-236 До 125-р1ччя УкрДЛТУ
кож моделювати окрем1 под ¡У (next-event incrementing). И iMiTauiiiiuix моделях можна враховувати вплив випадкових фактор1в на nepeöir пронесу, що дозволяе на-близитн к'|бериетичну модель до реальноУ системи.
Основними етапами ¡мпашйного моделювання зпдноз |3|е:
• формулювання проблемы: опис доайджуваноУ проблем и i внзначення шлеи доел ¡дження;
• ртробка модели: лопко-математичнин опис модсльопаиоУ системи кшповщно до формулювання проблемн;
• подготовка даних: ¡дентифжашя, спенифмашя та 36ip даних;
• трансляция модель представления комн'ютсрно-реалпованоУ верен модели
• вериф!кац1я: перев1рка коректносп ирофам;
• валМащя: oiiiiiKa нсобх1дноУ точное! i моделювання и адекватносп модел1 реаль-нш систему
• стратегЫне i тактичпе планування: внзначення умов проведения машинного експерименту з iмiraniйiгою моделлю;
• експерыментування: прогон кптацшноУ модел) на 1IK для о'фимання необхщноУ шформаии.
• Аналп релультат'т: пияченпя результатов ¡мпашйного експерименту для пшго-пування ВИСНОВК1В i рекомендашй шодо nupiшеиия проблем».
• Реал'паи}я i документування: рсал1зашя рекомендашй, офнманих на ociioßi ¡mi-тани, i складання документ но модел1 та и використанню.
Виконуючи iMiTauiHTie моделювання, дослщник може отрнмати будь-яку, необхщну йому ¡нформашю шодо стану системи. IV точгпсть визначаеться насам-перед pißiieM адекватност1 модел1 та умовами проведения експерименту. 1м1ташй-не моделювання дозволяе нам бшмпу свободу дш, осюльки не ставить вимог до форми математичних залежностей, дозволяе вшьно ноеднувати детермшоваш i винадков1 чинники. 1 хоча воно не мютить процедури оптимпашУ, але дозволяе з'ясувати наслщки обрапоУ стратеги повед'шки. Воно, образно кажучи, дозволяе принести реальний св1т до лабораторП" науковця.
Вищесказане можна шдсумувати, зашачившн, то на сьогодш '|м1тацнше моделювання е одним и найпотужннпих i найдешевших метод1в досгндження складних систем, а тому дал1 розглянемо доевщ його застосування у св1товш та втшзнянш нрактиш наукових дослщжень.
2. iMirauiniie моделювання у дослщжент внробничих iipoucciß
1Це у 70-80 pp. втнзняш економюти вказували на тенденшю до зниження фондов1ддач-1 у всьому народному господарст кра'пш, вона ж нроявлялася i в eKoiioMini каштагнетичних краУн. I тут нроявлялася не лише д1я закону спадаючоУ В1ддач1. Критичним фактором було те, що об'еднуючи внробниче обладнання у технолопчш потоки, автоматизоваш лит та гнучю виробнич1 системи, HOTpiÖHO ретельно продумати Ух оргашзашю. (накше низькопродуктивне ненадише облад-нання блокуватнме роботу не лише суаднього високопродуктивного обладнання, а й ycie'i' JiiniV чн потоку. Для вибору оптимально!" оргашзашУ таких послщовних внробничих систем нами було використано шдходи ¡мггацншого моделювання |1|. Отримаш результати показали, що лише завдяки оптималыий эргажзацн послщовних внробничих систем можна шдвищити продуктившеть Ух функшонуван-ня на 3-13%, залежно вщ кшькосп об'еднуваннх верстал в. KpiM того, застосування iMiTanifmoro моделювання дозволило зрозум*1Ти природу утворе! ня так званих "вузькнх Micub", внробити i nepenipuTH правила Ух усунення. Hi правила е релева-5.1мформлц|Пм1 технологи rajiyii 237
Аналопчт шдходи япомських вчепнх до досл1дження ефективносп режи-м'ж функцюнування автоматнзованих лппй внкладет у |7|, а америкаиських до-слщниюв ефективносп роботи обслуговуючих систем - у робот! |5|.
3. (мпашйне моделюваипя у дослщжсшм бюлопчних систем
Приклад використаиня детермшованоУ ¡м1ташйноУ моделц реал1зованоУ за принципом поспиного приросту часу, для вибору оптимально! стратепУ менеджменту рвновжових лконасаджень описаний американським економ^стом Виоп§о1гпо I. |4|. Пя модель дозволяс простежитн ефектившсть стратепУ менеджменту через динамжу стану лконасадження. Критеркм оцшки ефективност1 менеджменту вибрано тепершшю варткть л1сонасадження. Модель дозволяе розра-хувати промжок часу, на якому теперппня варпсть лконасаджень досягае максимального значения, визначити оптимальний режим вирубування, його перюдич-жсть та штенсивтсть, а також виконати сенситивний анал13 отриманих даних. 1люстрашею застосувапня ¡м1ташйних моделей для вибору оптимально! стратепУ менеджменту л'юонасаджень в умовах ризнку може бути подпшо-ор1ентована сто-хастична модель, що описуе розвиток лконасаджень у репонах, де часто виника-ють пожеж1 |4|. Для опнсу таких випадкових подш, як пожеж1, використано випа-дкову величину, яка розпод*1лена за експоненцшним законом. У шй модел1 вар-ткть Л1су теж е стохастичною величиною (рис. 3), тому для отримання точного и значения проводиться сер!я к1бернетичних експерименлв, а для УУ аналву викори-стовуються статистичш методи. 3 рис. 3, що вщображас результати моделювання, легко внбрати краишй перюд рогацн, котрий дае з 95 % р1внем ймов!'рносп мак-симальну теперпнню варткть лконасадження. Однак потребно иам'ятати, що у даному раз1 мова йде про середне значения, на практиш ж можлив1 винадки, коли ¡ндивщуалый значения виходять поза меж1 показаних ¡нтервашв.
Середш значения га 95% штервали дов1р'я зпачень вартост1 л1сонасоджень
250
х 200
1 <50
Mill Мах
х
о и
^ 100
- Сер
J3 (U
а
0
20
40
>0
llepioji poraiiii
Рис. 3. Залезкшсть тепертшьоН япртоспп лконасаджеиня eld nepiody ротацп
Ця модель дозволяе вибрати з певним р!внем ímob¡phoctí оптимальну стратегию менеджменту люонасаджень ¡з врахуванням впливу випадкових чинни-kíb, простежити, як змпноеться ця стратепя 3í змиюю природних умов míchcboctí, дозволяе менеджеру вибирати ртень наджносп розрахунюв з урахуванням мого ставлення до ризику.
Висиовки ,
3 часу першого застосування датським математиком Ерлангом ímobi'phíc-них шдход!в до питань дослшження ефективносп функцюнування систем масо-вого обслуговування пройшло чимало часу. Тепер ¡М1тацжне моделювання е по-ширеним шструментом вивчення та анатзу складних систем, незалежно вш Ух походження. Тому у npoueci навчання студенлв методологи наукових дослщжень необхщно велику увагу звертати на освоения ними цього сучасного нотужного й ушверсального ¡нструментар5ю.
Лггература
1. Дудюк ДЛ., Максим!в В.М., Сорока Л.Я., Загвойська Л Д. та in. кпташйне моделювання птучких автоматизованих лний у лковиробннчому комплекс!. (1996). Д.Л. 1СДО, - К.: 1992.
2. Лаврнк B.I. Методи математичного моделювання в еколопТ. — К.: Ф'посоцюпетр, 1998.
3. Прицкср А. Введение в имитациоиное моделирование и язык СЛАМП.М.: - Мир. 1987.
4. Ruongiorno J-, Gilíes Л. Forest management and economics. Macmillan publishing company. New York. 1987.
5. Carroll Л.М. Simulation using personal computer, 1985.
6. Koenigsberg E. Production lines and internal storage. Management Science. 5, 1956.
7. Okamura K., Yamashina II. Analysis of in-process bulTers for multi-stage transfer line systems. Int. J. Prod. Res. 1983. Vol. 21. No 2, p. 183-195.
8. Zahvoyska L. Analysis of multi-stage transfer line systems using simulation. Report prepared for the International symposium. Prague. 1999._
УДК 658.527.011.56 Доц. Р.Я. Ор1ховсьний, к.т.п. - УкрДЛТУ
ЗАСТОСУВАННЯ ПРИНЦИШВ 1М1ТАЦ1 ИНОГО МОДЕЛЮВАННЯ
ДЛЯ ОЗРОБКИ АЛГОРИ ГМ1В I ПРОГРАМ ОПТИМ13АЦП
ТЕХНОЛОГ1ЧНИХ Л1Н1Й ФАНЕРНОГО ВПРОБНИЦТВА
Розглядаються иитання застосування приннншв ¡мкашйного моделювання для до-слщження роботи гибких автоматизованих ninifí фанерного виробництва i oiiTHMÍ3aniV ïx струюури i параметр1в.
Doc. R. Ya. Orikhovsky— USUFWT
Application of the principles of simulation for creation software for optimization of technological lines in the plywood production
The problems of use of tire simulation principles for research of work of flexible transfer lines in the plywood production and for optimization theirs structure and parameters are considered.
Фанерне виробництво, як дослщжуваний об'ект, складае собою складну систему, для якоУ неможливо сформулювати единий критерж оптимальности що всесторонньо характеризував би систему i дозволяв би оциповати i портнювати за його допомогою p¡3hí вар1анти pirnenb. Значна кшьюсть фактор1в, зв'язмв, сто-
240 До 125-Р1ЧЧЯ УкрДЛТУ
