CC BY
89
НОВЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И КАЧЕСТВО ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ
УДК 37.022
А. А. Ханова, А. А. Семейкина Астраханский государственный технический университет
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ СТУДЕНТАМИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СПЕЦИАЛЬНОСТЕЙ
Моделирование является общепризнанным средством познания действительности. Однако слишком часто в нашей жизни эксперименты ставятся на реальных системах, будь то экономика страны, отдельная организация или система управления сложным перекрестком. Лицо, принимающее решение, надеется при этом на свою проницательность, интуицию и удачу. Чаще всего это не приводит к эффективным управленческим решениям, поскольку причины и следствия в сложных системах разнесены во времени и пространстве, и человеку трудно предсказать, какие последствия вызовет то или иное решение. В тех случаях, когда для оценки принимаемых решений эксперимент с реальными системами невозможен или слишком дорог, используется моделирование.
На младших курсах студенты изучают математику в экономике - экономико-математический анализ и моделирование: симплекс-методы, методы потенциалов, множители Лагранжа, игры фон Неймана и т. п., используя математические пакеты MathCad, SPSS. Однако студентам, как правило, не хватает практики моделирования. В области создания новых систем моделирование является средством исследования важных характеристик будущей системы на самых ранних стадиях ее разработки. С помощью моделирования возможно исследовать узкие места будущей системы, оценить производительность, стоимость, пропускную способность - все ее главные характеристики еще до того, как система будет создана. С помощью моделей разрабатываются оптимальные операционные планы и расписания функционирования существующих сложных систем. В организационных системах имитационное моделирование становится основным инструментом сравнения различных вариантов управляющих решений и поиска наиболее эффективного из них как для решений внутри цеха, организации, фирмы, банка, так и на макроэкономическом уровне.
Современный уровень компьютерного парка Астраханского государственного технического университета (АГТУ), специализированное лицензионное программное обеспечение (Arena, Matlab), приобретаемое университетом для лабораторных занятий, позволяют применять технологии моделирования для анализа предметной области в рамках учебных дисциплин студентами экономических специальностей АГТУ. Для специальности «Прикладная информатика в экономике» учебным планом предусмотрена дисциплина «Имитационное моделирование экономических процессов», которая в полной мере позволяет показать студентам, как современные технологии моделирования используются для исследования сложных экономических объектов.
Имитационное моделирование - это построение модели, учитывающей время выполнения функций. Полученную модель можно «проиграть» во времени и получить статистику происходящих процессов так, как это было бы в реальности. В имитационной модели изменения процессов и данных ассоциируются с событиями. «Проигрывание» модели заключается в последовательном переходе от одного события к другому. Часто имитационные модели строятся для поиска оптимального решения в условиях ограничения по ресурсам, когда другие математические модели оказываются слишком сложными. Это открывает широкие возможности по применению методов имитационного моделирования по учебному плану специальности «Прикладная информатика в экономике» не только в дисциплине «Имитационное моделирование экономических процессов», но и в ряде других дисциплин: «Вычислительные системы, сети и телекоммуникации», «Банковские информационные технологии в системах электронных расчетов» и пр.
Широкому внедрению метода имитационного моделирования на практике препятствует необходимость создавать программные реализации имитационных моделей, которые воссоздают в модельном времени динамику функционирования моделируемой системы. В отличие от традиционных методов программирования имитационное моделирование требует перестройки принципов мышления. Поэтому усилия разработчиков программных средств имитации направлены на упрощение программных реализаций имитационных моделей, для чего создаются специализированные языки и системы. Основное назначение всех этих средств - уменьшение трудоемкости создания программных реализаций имитационных моделей и экспериментирования с моделями [1].
В настоящее время в сфере информационных технологий имитационное моделирование переживает второе рождение. В [2] приведена подробная классификация пакетов, предназначенных для создания имитационных моделей. Ниже мы хотели бы поделиться опытом использования некоторых пакетов имитационного моделирования в учебном процессе.
1. Система GPSS World - мощная универсальная среда компьютерного моделирования общего назначения, разработанная для профессионалов в области моделирования. Модели систем на GPSS могут быть записаны в виде блок-схем или представлены в виде последовательности строк программы, эквивалентных блок-схеме. В язык моделирования GPSS входят специальные средства для описания динамического поведения систем через изменение состояний в дискретные моменты времени, т. е. время моделирования изменяется случайно от события к событию. Система GPSS представляет собой одновременно и язык, и транслятор.
2. Matlab - широко распространенный в вузах РФ математический программный инструмент. Особый интерес для экономистов представляет инструмент Simulink, разработанный специально для моделирования динамических систем. Он имеет библиотеку стандартных графических блоков со встроенными математическими функциями. В процессе моделирования нельзя производить изменения структуры модели, но возможно изменение параметров блоков [3]. Иногда Matlab/Simulink называют инструментом графического или визуального программирования. Студент или исследователь выбирает из библиотеки блоки в окно информационной модели, соединяет их линиями, отображающими движение материальных, финансовых и информационных потоков между объектами.
3. Arena позволяет строить имитационные модели, проигрывать их и анализировать результаты такого проигрывания. Поскольку имитационное моделирование является универсальным средством оптимизации процессов, модели с помощью Arena могут быть построены для самых разных сфер деятельности - производственных технологических операций, складского учета, банковской деятельности, обслуживания клиентов в ресторане и т. д. и т. п.
Имитационная модель Arena включает в себя следующие основные элементы: источники и стоки (Create и Dispose), процессы (Process) и очереди (Queue). Источники - это элементы, от которых в модель поступает информация или объекты. Скорость поступления данных или объектов от источника обычно задается статистической функцией. Сток представляет собой устройство для приема информации или объектов. Понятие очереди близко к понятию хранилища данных - это место, где объекты ожидают обработки. Время обработки объектов (производительность) в разных процессах может быть разным. В результате перед некоторыми процессами могут накапливаться объекты, ожидающие своей очереди. Тип очереди в имитационной модели может быть конкретизирован. Очередь может быть похожа на стек - объекты, пришедшие в очередь последними, первыми отправляются на дальнейшую обработку (LIFO). Альтернативой стеку может быть последовательная обработка, когда первыми на дальнейшую обработку отправляются объекты, пришедшие первыми (FIFO). Могут быть заданы и более сложные алгоритмы обработки очереди. Процессы - это аналог работ в функциональной модели. В имитационной модели может быть задана производительность процессов.
Выбор студентами специальности «Прикладная информатика в экономике» пакета Arena 8.0 (фирма Rockwell Software) для изучения технологий имитационного моделирования определен его следующими преимуществами: интуитивно понятный редактор блок-схем для описания процессов; автоматическая анимация блок-схем; средства контроля за выполнением операций; графический редактор для создания графиков работы персонала и использования ресурсов, а также прибытия клиентов или других элементов системы; возможность создания отчетов с использованием генератора отчетов Crystal Reports.
Создавать имитационные модели без предварительного анализа бизнес-процессов не всегда представляется возможным. Действительно, не поняв сути бизнес-процессов предприятия, бессмысленно пытаться оптимизировать конкретные технологические процессы. Рассмотрим примеры использования пакета Arena для моделирования в области экономики. В результате моделирования для каждой задачи разработаны функциональные диаграммы SADT (IDEF.0) бизнес-процессов предметной области и диаграммы вариантов использования, блок-схемы моделей бизнес-процессов, анимационные схемы, управляющие формы для ввода информации в модели, а также настроены различные варианты отчетов с использованием генератора отчетов Crystal Report.
Имитационное моделирование кредитных операций банка. В России стремительно развивается система кредитования. В последнее время существенно вырос спрос на эту услугу, и все больше банков готовы ее предоставить. В условиях сильной конкуренции планирование кредитных операций является особо значимым для успешной работы банка. Именно поэтому изучение услуги кредитования и повышение эффективности работы банка по данному виду активных операций являются актуальными и значимыми в настоящее время.
Входной информацией для моделирования являются: статистика поступления заявок по каждому виду кредита (экспресс-кредит, овердрафт, автокредит, кредит на неотложные нужды), отчеты о качестве кредитных портфелей, данные о ресурсах банка.
Имитационная модель кредитных операций банка позволит определить: загруженность банковских сотрудников при оформлении кредита; влияние интенсивности поступающих заявок на процедуру кредитования; степень загруженности касс, принимающих к оплате различные виды платежей; влияние ввода нового вида кредита на загруженность сотрудников, время оформления других видов кредитования, движение финансовых потоков.
Имитационная модель кредитных операций банка позволяет оценить влияние ввода нового вида кредитования на загруженность ресурсов банка, на время оформления других видов кредитования. Диаграмма вариантов использования приведена на рис. 1. Имитационная модель разработана студенткой группы ДИЭ-51 Ю. Черемискиной.
Рис. 1. Диаграмма вариантов использования для имитационной модели кредитных операций банка
Имитационная модель организации профосмотра в медицинском учреждении. Эффективность работы отделения профосмотра можно охарактеризовать множеством показателей, таких как среднее время нахождения пациента в отделении, среднее время ожидания в очередях, загруженность персонала. Имитационная модель отделения профосмотра медицинского учреждения построена с целью оценить качество обслуживания пациентов и проанализировать влияние на качество обслуживания возможных изменений количества людей, находящихся в регистратуре, а также самого процесса обслуживания. С помощью имитационной модели можно также проверить эффект от перепрофилирования помещений и структурных преобразований. Входная информация для анализа: статистика прибытия пациентов, время обслуживания для каждого
шага процесса обслуживания пациентов: в регистратуре; в процедурном кабинете; у остальных врачей; графики работы всех ресурсов: процедурный кабинет, флюорография, регистратура и специалисты; среднее время передвижения пациентов между кабинетами; детальный план помещений.
Модель позволила получить оценки показателей эффективности функционирования процесса проведения профосмотра в поликлинике (табл. 1).
Таблица 1
Показатели эффективности функционирования процесса проведения профосмотра
в поликлинике
Показатель Отдел Среднее время обслуживания, мин Среднее время ожидания в очереди, мин Максимальное время ожидания в очереди, мин Коэффициент использования, %
Регистратура 2,09 5,42 15,76 33,5
Процедурный 3,03 0 0 10
Инфекционист 3,26 2,02 7,34 52
Флюорография 3,25 0 0 17
Хирург 3,24 2,25 6,12 52
Невропатолог 3,24 1,96 5,63 52
ЛОР 3,23 2,31 6,59 52
Окулист 3,24 4,75 11,34 52
Терапевт 3 0,81 2,32 48
Зав. отделением 2,83 0,67 2,11 45
Примечание. Общее время обслуживания - 30 мин; общее время ожидания - 47 мин; общее время перемещения -10 мин; общее время нахождения в системе - 87 мин.
Анимационная схема имитационной модели отделения профосмотра приведена на рис. 2. Имитационная модель разработана студенткой ДИЭ-41 Е. Гомоненко.
Имитационная модель складских операций морского порта. Модель, созданная с целью минимизации количества складских операций и организации сортового размещения грузов на складе морского порта, позволяет проанализировать оптимальную схему размещения грузов на основе ЛБС-ХУ2 анализа. Функциональная диаграмма 8ЛБТ (ГОЕР.0) складских процессов морского порта показана на рис. 3. Имитационная модель разработана студентом ДИЭ-51 А. Филипповым (выпуск 2005 г.).
Рис. 3. Функциональная диаграмма SADT (IDEF.0) складских процессов
морского порта
Имитационная модель перегрузочных работ. Модель, созданная с целью исследования влияния грузопотока на погрузочно-разгрузочную технику порта, позволяет провести анализ информации о загруженности перегрузочной техники; анализ состояния перегрузочной техники; определить критический грузопоток; подготовить специализированные отчеты о перегрузочных работах. Имитационная модель перегрузочных работ содержит в себе ряд субмоделей: разгрузка на 7-м причале, прибытие и убытие поезда, отход судов, прибытие судов и др. Блок-схема субмодели разгрузки на 7-м причале, выполненная в системе имитационного моделирования Arena, показана на рис. 4. Имитационная модель разработана студентом ДИЭ-51 А. Дьячковым (выпуск 2005 г.).
Рис. 4. Блок-схема субмодели «Разгрузка на і-м причале»
Имитационная модель ресурсного обеспечения морского порта (ресурсы - погрузочноразгрузочные механизмы, трудовые ресурсы, транспортные ресурсы). Модель позволяет оценить эффективность использования имеющегося количества кранов, тепловозов, количества персонала, задействованного на погрузочно-разгрузочных работах, а также влияние выхода ресурсов из строя и метеорологических факторов на функционирование морского порта. В результате была разработана схема, позволяющая эффективно использовать ресурсы морского порта при разных режимах его работы. Имитационная модель разработана студентом ДИЭ-51 П. Кишкиным (выпуск 2005 г.).
Для проверки адекватности разработанных имитационных моделей были использованы результаты моделирования и статистические данные. Здесь приведены результаты проверки на адекватность имитационной модели ресурсного обеспечения морского порта. В указанный период на территории морского порта функционировали все краны. Метеорологические и прочие факторы, такие как туман, ветер, отключение электроэнергии, сбои в работе персонала, на работу порта влияние не оказывали. Сравнение статистических показателей работы порта за апрель 2005 г. и показателей, полученных в результате моделирования, представлено в табл. 2.
Таблица 2
Сравнение моделируемых и статистических показателей работы морского порта
Показатель Данные модели Статистические данные Отклонение, %
Количество прибывших вагонов, шт. 2 330 2 465 5,5
Количество разгруженных вагонов, шт. 1 745 1 770 1,4
Количество погруженных кораблей, шт. 40 38 5
Объём прибывших грузов, т 79 181 80 000 1,02
Объём разгрузки, т 59 317 60 000 1,12
Объём отгруженных грузов, т 56 200 57 000 1,4
Таким образом, отклонение статистических показателей работы морского порта и показателей, полученных в результате моделирования, находится в диапазоне 1-5 %, что позволило сделать вывод об адекватности построенной имитационной модели.
Достоинство компьютерных имитационных моделей заключается в полной управляемости модели и условий эксперимента, что невозможно в условиях натурного эксперимента. Недостаток состоит в том, что они субъективнее натуральных моделей. Можно заложить в лабораторную модель нереальные связи, а значит, получить неверные выводы. Но другого инструмента у экономиста практически нет. Риск неадекватности модели остается. И все же имитационные модели достовернее отражают основные положения описательных моделей теоретических курсов, позволяют студенту быстро манипулировать факторами и связями, видеть и понимать последствия возможных решений или неподконтрольных менеджеру событий.
Эти образовательные технологии, уже применяемые в образовательном процессе в АГТУ, дают возможность выпускать специалистов нового качественного уровня, не только знающих методы математического моделирования в теории, но и умеющих применять их для решения задач регионального уровня.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Томашевский В., Жданова Е. Имитационное моделирование в среде GPSS. - М.: Бестселлер, 2003. - 416 с.
2. Имитационное моделирование экономических процессов / А. А. Емельянов и др. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.
3. Дьяконов В. П. Matlab 6/6.1/6.5 + Simulink 4/5 в математике и моделировании. Полное руководство пользователя. - М.: СОЛОН-Пресс, 2003. - 576 с.
Статья поступила в редакцию 1.12.2006
IMITATING MODELLING OF A DATA DOMAIN BY THE STUDENTS OF ECONOMIC SPECIALITIES
A. A. Khanova, A. A. Semeykina
The application of imitating modelling technology in the educational process enables to let out the experts of a new qualitative level, knowing the methods of mathematical modelling in the theory, and able to apply them to solve the problems of a regional level. The students of Astrakhan State Technical University (ASTU) have constructed imitating models of bank credit operations, in medical establishment, warehouse operations, imitating models of a seaport and its resource maintenance, etc. The modern level of computer stock of ASTU, specialized license software (Arena, Matlab) bought for laboratory researches, allows to apply modelling technologies to analyze of a data domain within the limits of subjects by the students of economic specialities of ASTU.
