CC BY
1
УДК 004.438
https://doi.org/10.35546/kntu2078-448L2022.3.6
ОГЛЯД ПРОГРАМНИХ ЗАСОБ1В 1М1ТАЦ1ИНОГО МОДУЛЮВАННЯ
В робоmi даеться огляд сучасних программних засобiв iмiтацiйного моделювання та Их можливостей стосов-но дослiдження механiзмiв функцiонування та управлiння виробничими системами. Представлено важливiсть iмiтацiйного моделювання при проектуванн складних систем.
Одним 1з найперспективнших напрямiв планування та управлiння виробництвом е iмiтацiйне моделювання (1М), яке дае змогу отримати якiснi та кiлькiснi оцтки можливих на^дюв прийнятих рiшень. 1мтацтне моделювання може забезпечити вирiшення р1зноматтних завдань до^дження: - визначення реального алгоритму роботи конкретноI системи з урахуванням iмовiрнiсних характеристик окремих елементiв i сигналiв; -розраху-нок статистичних характеристик (середне, максимальне та мiнiмальне значення, коефiцiент використання); - оптимiзацiя структури або параметрiв до^джувано'1 системи; - пошук збоИв i збоИв у реальнш системi та Их причин; - створення комп'ютерних дшових ^ор як компонентiв систем пiдтримки прийняття рiшень.
Метою iмiтацiйного моделювання е вiдтворення поведтки до^джувано'1 системи за результатами анализу найбшьш iстотних зв'язюв мiж и елементами.
Будь-яка iмiтацiйна модель - це программа або комп'ютерна установка, яка описуе структуру i поведтку реально'1 системи в часi за допомогою тформацтних технологш. Так моделi допомагають отримати статистику про функцiонування системи на основi вхiдних даних, отриманих системою. Ц моделi можуть бути створен за допомогою программного забезпечення, систем комп'ютерного моделювання. У данш роботi ми розгляда-емо iмiтацiйне моделювання на прикладi дискретно-подiевого моделювання.
В роботi наведено результати дослiдження ринку прикладних программ iмiтацiйного моделювання з точки зору можливостi та доцiльностi використання останнiх при оптим1зацИ техтчного обслуговування альсько-господарсько'1 технки. До^джено основш етапи розвитку программ iмiтацiйного моделювання та особливостi модифкування прикладних программ на даних етапах. Розглядаються ргзн программи iмiтацiйного моделювання, як доцшьно застосовувати при проектуванн та оптимгзаци агропромислових комплекав.
Ключовi слова: iмiтацiйне моделювання, система, проектування, алгоритм, засоби.
The work provides an overview of modern simulation software tools and their capabilities in relation to researching the mechanisms of functioning and management of production systems. The importance of simulation modeling in the design of complex systems is presented.
One of the most promising areas ofproduction planning and management is simulation modeling (IM), which allows obtaining qualitative and quantitative estimates of the possible consequences of decisions made. Simulation modeling can provide a solution to a variety of research tasks: - determination of a real algorithm for the operation of a specific system, taking into account the probabilistic characteristics of individual elements and signals; - calculation of statistical characteristics (average, maximum and minimum values, utilization ratio); - optimization of the structure or parameters of the studied system; - searching for failures and malfunctions in the real system and their causes; - creation of computer business games as components of decision support systems.
The purpose of simulation modeling is to reproduce the behavior of the studied system based on the results of the analysis of the most significant connections between its elements.
Any simulation model is a program or computer installation that describes the structure and behavior of a real system in time with the help of information technologies. Such models help to obtain statistics about the functioning of the system based on the input data received by the system. These models can be created using software, computer simulation systems. In this work, we consider simulation modeling on the example of discrete-event modeling.
overview of simulation modulation software
The paper presents the results of the market research of applied simulation modeling programs from the point of view of the possibility and expediency of using the latter in optimizing the maintenance of agricultural machinery. The main stages of the development of simulation programs and the peculiarities of modifying application programs at these stages are studied. Various simulation programs are considered, which are expedient to use in the design and optimization of agro-industrial complexes.
Key words: simulation modeling, system, design, algorithm, tools.
Постановка проблеми
1мгтацшне моделювання - метод дослщження, при якому система, що вивчаеться, замiнюeться моделлю з достатньою точшстю, яка описуе реальну систему, з яко! проводяться експерименти з метою отримання шфор-мацп про цю систему. 1мгтацшне моделювання системи передбачае, що процес функцюнування системи вщтво-рюеться за допомогою алгоритму, який реалiзуеться за допомогою комп'ютера. 1мгтацшне моделювання застосо-вуеться, коли неможливо побудувати аналгтичну модель системи. Таку модель можна «програти» в чай, як для одного випробування, так i задано! !х множини. При цьому результати будуть визначатися випадковим характером процесiв. За цими даними можна отримати достатньо стшку статистику. Експериментування з моделлю називають iмiтацiею (iмiтацiя - це збагнення сутi явища, не вдаючись до експериментiв на реальному об'екп).
Актуальнiсть ще! теми складаеться в тому, що iмiтацiйне моделювання на комп'ютерi - це один iз найпотуж-нiших засобiв дослiдження, зокрема, складних динамiчних систем. Як i будь-яке комп'ютерне моделювання, воно дае можливють проводити обчислювальнi експерименти з системами, яш ще проектуються, i вивчати системи, натурнi експерименти з якими, через мiркування безпеки або дорожнеч^ не доцiльнi. У той же час, завдяки сво!й близькосп до фiзичного моделювання, це метод дослщження доступний бiльш широкому колу користувачiв [1].
ан&^з останшх дослщжень i публiкацiй
За останнi 15-20 рошв iмiтацiйне моделювання стало одним iз найпоширенiших iнструментiв дослвдження складних систем та процеав. Нинi ринку програмного забезпечення для iмiтацi! пропонуеться понад 50 потуж-них програмних засобiв iмiтацiйного моделювання [2]. Усього ж ринку шформацшних технологiй фкуруе близько 150 програмних продуктiв, дозволяють проводити iмiтацiйнi експерименти [2, 3]. Диапазон та рiзноманiтнiсть такого програмного забезпечення продовжують зростати, вiдбиваючи тенденцш сталого попиту на нього.
Постановка завдання
Мета даного даслiдження - розглянути рiзнi методи, що використовуються для iмiтацiйного моделювання, видiлити галузi застосування таких систем, а також показати новi шляхи та тенденцп !х розвитку
Виклад матерiалу дослщження
Iмiтацiйна модель - логiко-математичний опис об'екта, який може бути використаний для експериментування на комп'ютерi з метою проектування, аналiзу та оцшки функцiонування об'екта.
До iмiтацiйного моделювання вдаються у випадках, коли:
- дорого чи неможливо експериментувати на реальному об'екп;
- неможливо побудувати аналгтичну модель: у системi е час, причинш зв'язки, наслiдки, нелшшносп, сто-хастичнi (випадковi) змiннi;
- необхвдно зiмiтувати поведiнку системи у чай.
Мета iмiтацiйного моделювання полягае у вщтворенш поведiнки дослщжувано! системи на основi резуль-татiв аналiзу найiстотнiших взаемозв'язк1в мiж l! елементами або шшими словами - розробщ симулятора (англ. simulation modeling) дослвджувано! предметно! галузi для проведення рiзних експериментiв.
Iмiтацiйне моделювання дозволяе iмiтувати поведiнку системи у часi. Причому плюсом е те, що часом у моделi можна керувати: уповшьнювати у разi швидкоплинних процесiв i прискорювати для моделювання систем з повшьною мiнливiстю. Можна iмiтувати поведiнку тих об'ектiв, реальнi експерименти з якими дороп, неможливi чи небезпечш.
Областi застосування iмiтацiйного моделювання:
- бiзнес процеси;
- бойовi дi!;
- динамiка населення;
- дорожнш рух;
- IТ-iнфраструктура;
- математичне моделювання iсторичних процесiв;
- лопстика;
- пiшохiдна динамiка;
- виробництво;
- ринок та конкуренцiя;
- сервiснi центри;
- ланцюжки поставок;
- вуличний рух;
- управлшня проектами;
- економжа охорони здоров'я;
- екосистеми.
Особливютю виршення завдань планування та управлiння виробництвом е необхвдшсть облiку при ix виршенш безлiчi змiнниx величин, що характеризують ринковi умови, що постiйно змiнюються. Один Í3 найперспективнiшиx напрямiв розв'язуваних завдань - iмiтацiйне моделювання, що дозволяе отримати якiснi та кшькюш оц1нки можли-вих наслiдкiв керованих рiшень. У роботах багатьох авторiв зазначаеться, що iмiтацiйнi методи - найпоширенiшi засоби теорй' управлiння та дослвдження операцiй в управлiннi промисловими шдприемствами та органiзацiями. Це пояснюеться тим, що вони дають шструментальну шдтримку аналiзу функцiонування з метою вдосконалення виробничих та управлiнськиx процеав, скоординовано! та контрольовано! роботи вах подсистем.
Iсторiя розвитку iмiтацiйного моделювання визначила кшька поколiнь програмних засобiв, еволюцiя яких може бути подана у виглядi послвдовно! змiни шести поколшь [3, 4]:
1. Перше поколшня (1950-тi рр.) - Програмування моделей мовами високого рiвня без будь-яко! спещально! пiдтримки. Програми для завдань моделювання розроблялися на основi ушверсальних мов, таких як FORTRAN та ALGOL.
2. Друге поколшня (1960-ri рр.) - спещальна тдтримка моделювання у виглядi вiдповiдниx виразiв мови, генераторiв випадкових чисел, засобiв представлення результатiв.
1960-1965 р.р. - з'явилися першi мови моделювання: GPSS (мова транзакпв), SIMULA (мова процеав), SIMSCRIPT (мова подiй), CSL (мова робп), SOL, GASP, SLA;
1965-1970 гг. - створено друге поколшня мов моделювання: GPSS V, SIMSCRIPT II.5, SIMULA 67, GASP-IV.
3. Трете поколшня (1970-ri рр., CADSIM, DEMOS, ACSL, MODEL-6, GEAR...) - можливють комбiнованого безперервно-дискретного моделювання. Розвиток вже розроблених мов та засобiв моделювання, орiентований на пiдвищення ефективносл процесiв моделювання та перетворення моделювання на бшьш простий та швид-кий метод дослiдження складних систем. Системи автоматизаци моделювання, розробленi у 1960-1970-ri роки. (Simula, SLAM), були ще надто складнi для широкого кола користувачiв, насамперед через складшсть текстово! форми опису моделi та ввдсутшсть програмних реалiзацiй ефективних чисельних методiв.
4. Четверте поколiння (1980-т рр., SLAM II PC System Animation, PC Model SIMFACTORY, GPSS PC, XCELL) - орiентацiя на конкретш областi застосування, можливiсть ашмаци. Розробка iмiтацiйниx систем, що мютять iнтерфейс непрограмуючого користувача, вxiднi та вихвдш аналiзатори, можливiсть анiмацü' процесу iмi-тацiйного моделювання. Перенесення програмного забезпечення для iмiтацiйного моделювання на персональш ЕОМ з використанням засобiв графiчного iнтерфейсу (для вiзуалiзацil та ашмаци процеав моделювання).
5. П'яте поколшня (1990-i рр., SIMPLEX II, SIMPLE++) - графiчний штерфейс, штегроване середовище для створення та редагування моделей, планування експериментiв, управлiння моделюванням та аналiзу результатiв. Розробка засобiв технолопчно! пiдтримки процесiв розподiленого iмiтацiйного моделювання на мультипроцесор-них ЕОМ та мережах.
6. Шосте поколiння (к1нець 1990-х - наш час, Arena, AutoMod, Anylogic) - штегроваш системи iмiтацiйного моделювання, у яких розвиваються найважливiшi особливостi засобiв п'ятого поколiння.
Програмнi засоби iмiтацiйного моделювання, як1 використовуються для розробки iмiтацiйниx моделей виробничих систем, можна роздiлити на чотири групи [5]:
1. Програмування комп'ютерно! моделi за допомогою унiверсальниx мов (наприклад C++, Delphi, Pascal). Динамшу системи описують рiвняннями, як1 кодують у програму, потiм проводять розрахунок рiвнянь та вста-новлюють зв'язок вихвдних величин iз вxiдними.
2. Програмування комп'ютерно! моделi iз застосуванням спецiалiзованиx мов моделювання (наприклад, GPSS, AnyLogic), написаних унiверсальними мовами. Динамiка системи вщображаеться взаемодiею елементiв моделi у чай та простора Спецiалiзованi мови iмiтацiйного моделювання компактнi та мають широке коло додат-к1в, проте потребують спецiальноl подготовки користувача, який мае написати програму в термшах мови для конкретного об'екта моделювання.
3. Побудова комп'ютерних моделей та проведення iмiтацiйниx експериментiв за допомогою спецiалiзованиx комп'ютерних середовищ (наприклад, Arena, AnyLogic, GPSS World, VisSim).
1мгтацшш середовища не вимагають програмування у виглядi послiдовностi команд. Замiсть написання програми користувачi складають модель iз бiблiотечниx графiчниx модулiв та/або заповнюють спецiальнi форми. Як правило, iмiтацiйне середовище забезпечуе можливiсть вiзуалiзацii процесу iмiтацü', дозволяе проводити сценар-ний аналiз та пошук оптимальних ршень.
4. Включення засобiв iмiтацiйного моделювання у стандартнi математичнi комп'ютерш системи (наприклад, пакет Simulink системи Matlab, Mathcad, Maple). Це програмш середовища, призначенi для виконання рiзноманiтниx
математичних i техтчних розрахуншв, що надають KopnciyBaHeBi шструменти для роботи з формулами, числами, графшами, текстом, включають засоби для управлшня змiнними, введениям i виведенням даних, а також забез-печет графiчним iнтерфейсом.
Модель являе собою спрощене вiдображения реальностi - це менш детальне, менш складне, менш докладне ввдтворення реально iснyючого об'екта, системи або феномена, процесу.
1снуе цiлий ряд популярних систем iмiтацiйного моделювання рiзного класу - ввд простих програм, призначених для установки на персональному комп'ютер^ до потужних систем, що включають бiблiотеки бшьшосп наявних на ринку комyнiкацiйних пристро1в i дозволяють в значнiй мiрi автоматизувати дослвдження мереж1, яка вивчаеться.
Для iмiтацiйного моделювання використовуеться величезна к1льк1сть програмних продyктiв, таких як: Aimsun (Розробник: компанiя TSS - Transport Simulation Systems, S.L, Iспанiя), AnyLogic (Розробник: The AnyLogic Company (XJ Technologies), Arena (Розробник: Rockwell Automation Inc., Wexford, PA, США.), AutoMod (Розробник: Brooks Automation, США) , AweSim (Розробник: Symix Systems Inc., США).
Але нами б№ш детально буде розглянута одна з найбшьш поширених i доступшших програм, що використо-вуються при дискретно-подiевомy моделюваннi, - GPSS.
GPSS (General Purpose Simulation System) - система моделювання складних об'ектiв загального призначення. Спочатку розроблювалась i тдтримувалась компанiею IBM. Наразi iснyють верси рiзних розробник1в, найсу-часнiша з яких - GPSS World - вер^ GPSS для персональних ЕОМ та ОС Windows, що розроблена компашею Minuteman Software.
GPSS World е об'ектно-орiентованою мовою. Можливостi вiзyального представлення шформацп мови GPSS World дозволяють спостертати та фiксyвати внутршш механiзми фyнкцiонyвания моделей. Iнтерактивнiсть мови GPSS World дозволяе одночасно дослщжувати та управляти процесами моделювання.
Практичним прикладом застосування iмiтацiйного моделювання може бути модель служби технiчного обслуговування сшьськогосподарсько! техиiки. Майстерня техшчного обслуговування сшьськогосподарсько! технiки характеризуеться як система масового обслуговування з обмеженою шльшстю постiв n, в якш забезпечуеться тех-нiчне обслуговування сшьськогосподарсько! технiки. Цю модель можна представити як багатоканальну систему з оч^ванням, де вiд комбайнiв або тракторiв надходить потiк замовлень на обслуговування. Служба техтчного обслуговування альськогосподарсько! техшки включае в себе n поспв обслуговування. Кожен пост може обслу-говувати по однiй машинi або виконувати один запит на обслуговування. Кожен запит, що надходить на обслуговування, включаеться в чергу, осшльки групи обслуговування зайнятi попередшм запитом, i чекае, поки один iз постiв завершить роботу. Якщо запит надходить i е вшьний пост, то запит негайно пщключаеться до вiльного посту i машина отримуе технiчне обслуговування.
Основними параметрами, що характеризують дiяльнiсть майстернi техшчного обслуговування, е: ймовiрнiсть того, що вс посади будуть вiльнi або зайняп; математичне очiкyвання довжини черги; коефщенти, що вщобра-жають зайнятють та стан простою постiв техтчного обслуговування.
Нижче наведений код програми в пакетi GPSS (рис. 1).
ИИй WMJ - |№М1р| ЩО* 11
ИЗ Е'И Edf I'f* if^wiä л.гий« ^dp
n^u i * a 3 v *?
Id Mr
ЕСТ ЕШ
ClAiLt
(MS lid t
j inTrncnuiicTE nuxcimimi :плш па й<-^тугооумлпя jcepiailit ч»с eflenyrfltywi;«« ;nn.--f-Mirs notTii at ™гш a iiac (viKiTiKf-fl дПиутушн
ягаяАГЕ ,„зя
МЛМС: (Iittueai i»l { 1,1, i/Io> |
оож s-
ЁЗПГЕ* Fine
5IFKT Or
iDVMCE (ЕжрсядаЩ^О.Хг])
1ZAVZ hji
liüfiTES ,43",'
jeiiliite 1h
ispp&i rent In на iii-TTi стакан
: iiciyriiy^üjtj: «¡mini
ЗйТСПИЦ Lü äwtfmdi t=.', ÜVI'JAIDL Tu itanrawE i
CTiCi iic Hüiiy n vtpai
Рис. 1. Код програми в naKeTi GPSS
И ops*»*! - 'uflind «>л1 i.rm пеи*"1 П M
■ гц [ш sunn ¥мм [tri . ' >
□ItflBl .*[! мй <a f 4/
jcid mm cwtj uftkï ëhtini | avt .¿(яг. avi. гги* ще. | -si îetiî
а ц li 511 a lî.tlï t-.t-^t »,114 ï
^гмаи рп, чл. m, ffi^. Btlt, (t^it
ks: t ' » » i ¿il i g.m » il
yipit к1д* îtt.mv, falli; snttf гтесс1кт ch.i
Tt
_ - m.g» «i ji.ti
- 'iî.ikmi t ]
mp va^lt
lch u.s«
he Î.HH
IF г. in
TTt JCil f AI Bfil iïJ& шипит rivi^rth 'лист
is о ls j 4
t « lff.-iî t 1 >
s ï hfl.hf f f 7
h y ) f 1
i) '-' jî 1 1
ii 4 KVTtl К t t
;) « tét,14 il l t
2j с Bt.lH JJ О t it
г..h* ™н «Ifot <1 ç tT^ia» №
Рис. 2. Результата, отримаш при моделюванш роботи машинно-тракторно'1 станци
На OCHOBÎ отриманих результапв проводить оптимiзацiю роботи майстернi.
В даному випадку можна побачити, що при п'яти постах обслуговування 20 одиниць техшки протягом мюяця коефщент завантаження майстернi складае 99,9%, час простою техшки - 9,3 год. Тому для оптимiзацiï роботи машинно-тракторно1 майстерш i зменшення часу простою слщ додати ще пости обслуговування
Система GPSS добре тдходить для моделювання процесiв масового обслуговування. Однак ця система мае кiлька недолЫв: перший i3 них полягае в тому, що GPSS дозволяе моделювати лише один пристрш. Якщо в моделi е два або бшьше паралельно працюючих об'ектiв, то таку модель необх1дно моделювати за допомогою шлькох паралельно працюючих пристро1'в. 1ншим недолiком е вiдсутнiсть графiчних даних, що позбавляе можливосл вiзуального представления моделi в реальностi, а також ускладнюе процес обробки iнформацiï. Крiм того, в цiй програмi дуже складно представити процеси обробки шформацп у виглядi алгоритму.
Висновки
На основi проведеного дослвдження обгрунтована доцшьшсть застосування iмiтацiйного моделювання в при-кладних пакетах при моделюваннi агропромислових комплексiв.
Iншi методи, так1 як математичш, фiзичнi та iншi, е мало застосовуваними для моделювання складних систем, до яких можна ввднести сiльськогосподарськi пiдприемства. Причинами цього е складнють реалiзацiï даних метсдов та коштовнiсть.
Сформульованi основнi вимоги до прикладних пакетiв i критерп 1'х вибору при проведеннi iмiтацiйного моделювання.
Список використано!' л1тератури
1. Томашевський В.М. Моделювання систем. К.: Видавнича група BHV, 2005. 352 с.
2. Ситник В. Ф., Орленко Н.С. 1мгтацшне моделювання: навч. пойб. Кшв : КНЕУ 1998. 232 с.
3. Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. Киев: Издательская группа BHV, 2004. 847 с.
4. Братушка С.М. 1мггацшне моделювання як шструмент дослвдження складних економiчних систем. Вюник Украïнськоï академiï баншвсько1 справи, 2009. № 2(27), С. 113-118.
5. Жерновий Ю.В. 1мп,ацшне моделювання систем масового обслуговування: практикум. Львiв : ЛНУ iменi 1вана Франка, 2007. 307 с
6. Томашевський В.Н., Жданова О.Г., Жолдаков О.О. Виршення практичних завдань методами комп'ютерного моделювання: Навч. пойбник. К.: «Корншчук», 2001. 268 с.
7. Лубко Д.В., Шаров С.В., Зшов'ева О.Г. Проектування iмiтацiйноï моделi роботи технолопчно1' лiнiï при-бирання гною на тваринницькш молочнiй фермi. Вчеш записки Таврiйського нацiонального унiверситету iм. В.1. Вернадського. Серiя: Техиiчнi науки, 2022. Том 33(72) № 3. С. 56-60.
8. Соколовський Я. I., Шабатура Ю.В., Виклюк Я.1. та iн. Моделювання систем в середовищi GPSS World: навч. пойб. Львiв : Новий Свiт, 2020. 288 с.
9. Шамрш Р. В. 1штацшне моделювання eK0H0Mi4Hm систем: програмш засоби та напрями Гх вдоскона-лення. Eкономiка та держава, 2016. № 1. С. 35-39.
10. Боев, В. Д. Концептуальне проектування систем в AnyLogic i GPSS World. 2014. URL: http://www.intuit.ru/ studies/courses/4818/ 1066 / info
References
1. Tomashevskyi, VM. (2005), Modeling of systems. Kyiv: BHV
2. Sytnyk, V. F. & Orlenko, N.S. (1998) Simulation modeling: Tutorial. Kyiv: KNEU
3. Kelton, V. & Lou, A. (2004) Simulation modeling. Kyiv: BHV
4. Bratushka, S.M. (2009). Simulation modeling as a tool for the study of complex economic systems. Bulletin of the Ukrainian Academy of Banking, 2(27), 113-118.
5. Zhernovyi, Yu.V. (2007), Simulation modeling of mass service systems: workshop. Lviv : LNU imeni Ivana Franka
6. Tomashevskyi, V.N., Zhdanova, O.H. & Zholdakov, O.O. (2001), Solving practical problems using computer modeling methods: Tutorial. K.: "Korniichuk".
7. Lubko, D.V, Sharov, S.V, & Zinovieva, O.H. (2022) Designing a simulation model of the technological line of manure cleaning on a livestock dairy farm// Scientific notes of the Tavri National University named after V.I. Vernadskyi, Series: Technical sciences, Vol. 33(72) No. 3.
8. Sokolovskyi, Ya. I., Shabatura, Yu.V., Vykliuk, Ya.I. & other (2020), Modeling systems in the GPSS World environment: Tutorial. Lviv : Novyi Svit
9. Shamrin, R.(2016),"Simulationmodeling ofeconomicsystems:softwaretoolsandareasofimprovement",Ekonomika ta derzhava, vol. 1, 35-39.
10. Boiev, V. D. (2014), Conceptual design of systems in AnyLogic and GPSS. URL: http://www.intuit.ru/studies/ courses/4818/ 1066 / info
