CC BY-NC-ND
93
Н.Б. Кобелев,
д.э.н., профессор кафедры экономико-математических методов и моделей Всероссийского заочного финансово-экономического института.
За последние 15-20 лет имитационное моделирование (ИМ) стало основным способом поддержки принятия стратегических и оперативных решений, при проектировании инженерно -технологических и бизнес-систем. Большинство крупных компаний в развитых странах, до принятия серьезного решения по тому или иному вопросу, (в том числе о развитии или создании какого-либо предприятия, производства, вложения средств) осуществляет интеллектуальный анализ всего комплекса вопросов. Любой успешный и грамотный руководитель, знает, что он хочет осуществить и ставит перед своей командой определенные цели и задачи. Однако выбор путей достижения поставленных целей и задач далеко не однозначный, поэтому применяется специальная поддержка принятия решений.
Посмотрим как мировые лидеры развивают финансовую сферу, те или иные отрасли: авиационную, космическую, автомобильную, металлургическую и т.п. Сначала они осуществляют системный анализ (СА) и ИМ проблемы — что делать, где делать, какой должен быть объём производства и финансовые затраты, какое необходимое оборудование, технологии и рабочая сила и каков будет получен эффект (прибыль, освоение рынка и т.п.). Без интеллектуального анализа проводимого специализированными
экспертными и исследовательскими учреждениями на основе проигрывания вариантов на имитационных моделях никто не начинает вложение средств на расширение или модернизацию производства, выпуск нового продукта, завоевание рынка.
Гигантская работа по методологии и методике ИМ, проделанная российскими и зарубежными учеными, носит уникальный характер. Особая роль в развитии ИМ принадлежит советским ученым. Член-корр. АН СССР Н.П. Бусленко и группа его последователей: Аверкин А.М., Гне-денко Б.В., Коваленко И.Н., Соколов Г.А., Шрейдер Ю.А., Юркевич О.М. и др. стали заниматься ИМ с середины 50-х гг. [1—4].
Первая большая работа по основам имитационного моделирования Н.П. Бусленко и Г.А. Шрейде-ра вышла в 1961г. [3]. Н.П. Бусленко в 50-х гг. был директором оборонного НИИ, который проектировал системы управления зенитным огнем на основе применения ИМ и использовал имитационные подходы при решении военно-тактических задач. Работа группы Н.П. Бусленко, Д.И. Голенко, И.М. Соболя, В.Г. Страговича и Ю.А. Шрейдера, опубликованная в 1962 г. в книге «Метод статистических испытаний» [2], подробно излагает методы исследования случайных процессов, а также примеры и способы их применения для различных
сложных объектов. Монография Н.П. Бусленко «Математическое моделирование производственных процессов на цифровых вычислительных машинах» [1], вышедшая в 1964г., — фундаментальный труд по ИМ больших систем. В этой работе и в ряде статей (например, «К теории сложных систем» (1963г.) впервые введено понятие «агрегата» как элементарной модели сложной системы и разработана теория моделирования сложных систем [5]. Здесь речь идёт не только о создании имитационных программ и языков, а главным образом о теории ИМ сложных систем
Суть теории ИМ изложена Н.П. Бусленко в монографии «Моделирование сложных систем», вышедшей в 1968г.: «Метод имитационного моделирования позволяет решать задачи исключительной сложности: исследуемая система может одновременно содержать элементы непрерывного и дискретного действия, быть подверженной влиянию многочисленных случайных факторов сложной природы, описываться весьма громоздкими соотношениями и т.д. В настоящее время существует большое число примеров, когда соответствующая сложная система без особого труда исследуется этим методом, в то время как для исследования другими методами она оказывается недоступной. Метод ИМ не требует создания специальной аппаратуры для каждой новой задачи и позволяет легко изменять значения параметров, исследуемых систем и начальных условий... Результаты моделирования позволяют вскрыть закономерности процесса, существенные с точки зрения автоматизированного управления, определить потоки управляющей информации и обосновать выбранный алгоритм управления. По данным моделирования может быть оценена эффективность различных принципов управления, вариантов построения управляющих систем, а также работоспособность и надежность...
Необходимо отметить, что в практическом отношении методика исследования сложных систем также требует дальнейшей разработки. Для того, чтобы метод моделирования был удобен для практического применения нужна унификация моделирующих алгоритмов и их частей (подалгоритмов), описывающих различные элементы сложных систем. Чтобы не строить заново модель для каждой сложной системы проводится выделение важнейших классов сложных систем, и создаются унифицированные модели для классов в целом. В частности, значительный интерес представляет класс агрега-тивных систем, состоящий их элементов, называемых агрегатами, и соответствующие ему универсальные имитационные модели, способные
настраиваться на любой объект из этого класса.. В настоящее время существуют комплекты программ, реализующие на ЭВМ универсальные имитационные модели».
В более формальном виде и с учетом его работ теоретические основы ИМ можно представить в виде определенных постулатов.
1. Любая сложная система (объект) может быть разбита на элементарные блоки — агрегаты.
2. Агрегат — это элементарный блок или элементарная модель (кирпичик), имеющая входы, выходы, состояния и параметры. Из этих кирпичиков собирается модель сложной системы посредством установления определенных связей между агрегатами при помощи матрицы связей.
3. Агрегат имеет унифицированное описание и типовую схему функционирования. Функционирование агрегата обеспечивается универсальной автоматизированной имитационной моделью (УАИМ). Программный пакет УАИМ реализует единую для всех типов агрегатов типовую имитационную процедуру.
4. Агрегаты разбиваются на различные классы: кусочно-линейные, кусочно-непрерывные и др., которые обобщают различные математические схемы — схемы: дифференциальных уравнений, систем массового обслуживания, конечных автоматов, марковских процессов и т.п. В этой связи агрегаты и системы из агрегатов можно разложить на определенные классы, представляющие собой собрание различных математических моделей с унифицированным описанием.
5. Системотехник составляет модель своего объекта выбирая из имеющейся библиотеки различных классов моделей те, которые его интересуют. При этом ему не нужно ничего программировать, т.к. имеется запрограммированная однажды типовая имитационная процедура УАИМ.
Предложенная Н.П. Бусленко совокупность идей, обобщенная выше в виде постулатов, предвосхитила многие современные направления ИМ. По сей день эти идеи не реализованы до своего логического конца и не осознаны нынешним поколением специалистов, бизнесом и государственными структурами. Сегодня эти яркие идеи закладываются в основу современной российской школы ИМ и используются в работах [10—12].
Таким образом, в 60-х 70-х гг. в России интенсивно шли работы по осмыслению проблем ИМ и созданию соответствующих языков программирования. Языки ИМ в этот период также создавались и в России. Например, в ЦЭМИ под началом Е.И. Яковлева [6] создан имитационный транслятор с языка СИМУЛА, а группой Н.П. Бусленко имитационный язык УАИМ (универсальная автоматизированная имитационная модель).
Развитие ИМ за рубежом началось после выхода книги К.Д. Токера «Искусство имитации» [7] в 1963 г., а затем в 1966 г. работ Т.Х. Нейлора, Д.Л. Балинтфи, Д. С. Бардика и К. Чу «Методы машинной имитации» [8]. В 1968 г. появилась книга Д.Х. Майлза и Д.Г. Кокса «Основы имитации» [9]. Эти работы акцентируют внимание на создание специализированных языков имитации предназначенных для моделирования сравнительно простых систем. Для них постановка задачи и формализация не представляют сложности. Вопросы моделирования больших систем на Западе в то время не стояли, т.к. объекты рыночной экономики того периода развивались самостоятельно, а в целом, экономика и её отдельные части не подвергались планированию и детальной структуризации.
В настоящее время положение с применением ИМ существенно изменилось. В индустрии имитационного компьютерного моделирования за рубежом произошел бурный рост заказов на эти работы, например, в США, начиная с нескольких млн. долларов в год в начале 80-х гг., и заканчивая миллиардами долларов в 1988 г. Сегодня затраты бюджета США на компьютерное ИМ составляют десятки миллиардов долларов в год.
ИМ принимаемых решений, проектов развития и технологий постоянно применяется компаниями ARCO, Boeing, Compaq, Kaiser Aluminium, Kimberly-Clark, Mars, SAIC, Sandia National Labs, Tropicana, Xerox, CSX, GE, GM, IBM, Intel, Lockheed, MCI, Motorola, Nortel, 3M, UPS, General Motors, Ford, Standart Oil, Crey Research, Apple Computer, Volvo, General Dynamics и многих других, а также Агенством национальной безопасности США, НАСА, Военно-воздушными силами США, Вооруженными силами США, Военно-морскими силами США и другими национальными ведомствами.
Наша страна последние 15—20 лет не может пользоваться этим интеллектуальным преимуществом, которое называется ИМ сложных систем и включает в себя системный анализ, программно-целевое управление или формализацию (СА) и модельный синтез оценки принимаемых решений.
Девяностые годы существенно задержали развитие и внедрение ИМ в нашей стране. Научные работы российских ученых по ИМ не издавались, а разрушенное хозяйство не имело сил и средств на применение их на практике. Появление в последнее десятилетие большого количества западной литературы по ИМ сыграло двоякую роль. С одной стороны, у бизнес сообщества стал появляться интерес к применению ИМ и это хорошо, а с другой — западная схема применения ИМ в России оказалась малоприменимой.
Западный подход сталкивается с трудностями восприятия во-многом из-за отсутствия поддержки и должного развития собственных школ в области ИМ. Заимствование терминологии программных решений, логики и технической реализации ИМ не находит адекватного отклика у российских профессиональных сообществ. Необходима собственная база исследования подобного рода.
Российские специалисты, начиная примерно с конца девяностых годов возобновили интенсивные исследования по ИМ. В 2003, 2005 и 2007 гг. проведены национальные конференции по ИМ, которые показали возможности российской школы ИМ и, в том числе, причины отставания применения ИМ в России. Каковы же причины отставания?
Применяемость современных модельных методов поддержки принятия решений в различных сферах деятельности характеризует общий интеллектуальный уровень подготовки решения, следовательно, эффективность принимаемых решений. Развитость такого инструментария оценивается показателем «электронная готовность» страны или развитие «электронного правительства». Регулярный мониторинг тенденций интеллектуального развития, проводимый в рамках специальной программы ООН по 159 странам в 2005 г. поставил электронную готовность России на 126 место. Это свидетельствует о крайне негативном положении с применением современных модельных методов поддержки принятия решений в различных сферах деятельности и высоком уровне коррупции. Коэффициент корреляции уровня электронной готовности и уровня коррупции соответствует 0,9.
Причина низкого уровня электронной готовности в нашей стране — разрушение национальных сетевых структур в промышленности, науке, образовании и т.п. Действующие ранее бизнес объекты потеряли ориентацию в экономическом пространстве с позиции управления и финансирования их развития. Существующие ранее автоматизированные системы разрушены, а новые не созданы. Управление сложными бизнес-объектами
и планирование их развития в современном мире оказалось невозможным без модельных оценок принимаемых решений.
Для анализа сложных бизнес процессов в развитых странах используются специальные интеллектуальные технологии, основу которых составляет ИМ. Для реализации этих технологий создаются особые аналитические группы, в составе которых появились специалисты по постановкам задач, т.е. системотехники или люди обеспечивающие СА. Эти группы очень дорогие, занимаются поддержкой принятия решений по различным типам объектов, которая заключается в изучении объекта при помощи СА, его программно-целевой формализации под определённый симулятор, моделировании и оценке результатов.
В настоящее время для поддержки современных технологий Япония, США и страны еврозоны тратят на новые исследования и разработки 2,5—3, 2,5 и 1,9% ВВП соответственно и примерно 10% этих средств идет на разработку и применение современных модельных методов (интеллектуальные технологии), что несопоставимо с затратами России.
Наша страна по различным причинам сегодня не в состоянии тратить миллиарды долларов на применение западных интеллектуальных технологий и организацию дорогостоящих групп по ИМ, а без этого интеллектуального потенциала нормальное развитие страны не состоится.
Задача выхода из создавшегося положения поставлена российскими специалистами примерно в 2000 г. и к 2003 г. на первой национальной конференции ИММОД-2003 сформулированы основные направления ее решения и получены первые результаты. В качестве основной цели было принято снижение на порядок затрат на реализацию имитационных моделей и обеспечение их массового применения в малом и среднем бизнесе.
Достижение этой цели лежит на пути создания специальных языков пользователя, не требующих от постановщика задач владения симуляционными пакетами программ; типизации и создания библиотек элементов, из которых пользователь мог бы как из конструктора, составлять самостоятельно необходимые ему имитационные модели и трансляторов с языка пользователя на тот или иной си-муляционный пакет, [10]. Последняя национальная конференция по ИМ, состоявшаяся в октябре 2007 г., отражает определенное движение в указанном направлении.
В программе насчитывалось 114 докладов. Из них по теории ИМ — 50%; применении ИМ в: экономике — 17%; науке — 11%; промышленности — 10%;
транспорте — 8%; сельском хозяйстве — 2%; медицине и военном деле — по 1%.
Значительное количество научных работ по ИМ связано с нерешенностью вопросов не в программных симуляторах, а с предварительным анализом объектов и их формализацией по различным аспектам: качественным показателям, надежности, устойчивости, методам анализа, построению специальных алгоритмов группировки, поиска, визуализации результатов и т.п.
Особенно большие затруднения возникают на начальной стадии разработки ИМ, т.е. СА объекта и его формализации. Эти этапы для ИМ разработаны наиболее слабо. Поэтому перейти от сложного объекта на какую-либо симулятивную модель трудно. Объект хорошо знают его владельцы, а симуля-ционные пакеты — программисты. Разрыв в знаниях очень велик — с одной стороны, огромная специфика объекта, а с другой, — весьма сложная структура симулятора.
На Западе это решают специальные группы за весьма большие деньги. В нашей стране таких денег и групп нет. Следствие этого — низкая применяемость ИМ при решении сложных проблем или моделировании сложных объектов, т.е. в отсутствие массового применения.
В пленарных докладах на ИММ0Д-2007 доложены определенные результаты по достижению поставленных целей [11—12]. Рассмотрим некоторые из них.
Так, группой авторов [11] разработан Имитационный комплекс моделирования (ИКМ) со специальным языком пользователя (ЯАП). Этот язык не требует у пользователя каких-то специальных знаний и осваивается за 1—2 недели. Овладев им, пользователь может строить самостоятельно любые ИМ. Ему не нужно их затем программировать, т.к. разрабатывается один раз транслятор УИМ-1 с языка пользователя на любой симулятор ^РББ и т.п.). На рис.1 показана последовательность построения ИМ объекта на основе ЯАП и универсальной имитационной процедуры или транслятора УИМ-1.
Суть данного подхода заключается в следующем.
1. Пользователь — специалист объекта моделирования — делает постановку задачи моделирования и проводит СА своего объекта расчленяя его на элементы на основе терминологии данного объекта. Элементы, на которые расчленяется объект, выполняют определенные функции от простейших (арифметические, логические, массового обслуживания и т.п.) до сложных (типовые: цех, склад, предприятие, структура управления и т.п.). Задача
пользователя при СА заключается в расчленении своего объекта на такого типа элементы, которые лежат в специальной библиотеке данного класса объектов. Элементы такой библиотеки заранее запрограммированы и могут использоваться любым пользователем.
2. Когда элементы выбраны, пользователь, применяя определенную методику, составляет структуру своей модели из этих элементов, соединяя их при помощи матрицы связей. Построение структуры является программно-целевой формализацией объекта. Полученная структура должна отображать все материальные и информационные потоки, имеющиеся место при функционировании моделируемого объекта (рис.1).
3. Теперь нужно оживить полученную структуру и получить определенное виртуальное отображение процессов, протекающих в объекте, которые
интересуют пользователя. Для этого полученная структура вводится в специальный имитационный транслятор УИМ-1 (универсальная имитационная модель), который реализует типовую имитационную процедуру. Этот транслятор может быть реализован на любом симуляционном пакете (GPSS, Any Logic, Си и т.п.). Общая схема ИКМ описана в [10].
На ИММОД-2007 сформулированы общие желаемые направления развития ИМ в России.
1. Разработка Национального проекта. Обеспечить возможность выхода из кризисного состояния и повысить интеллектуальность принимаемых решений, позволит реализация национального проекта «Повышение интеллектуальности принимаемых решений во всех сферах деятельности и на всех уровнях управления за счет усиления электронной готовности страны». Для решения этого вопроса
Объект, проблема
Системный анализ объекта (СА)
□
Все элементы типовые
Элементы
Типовой элементарный блок (ЕЭБ)
*1-
*2-
Ak
$1, S2,■■ ■ SP
a1, a2, ■ ■ ■ ap
Х1
*2
Программно-целевая формализация (ПЦФ)
Все ТЭБ запрограммированы на выполнение какой-то операции:
♦ суммирование;
♦ логические действия;
♦ функциональное преобразование;
♦ типовая СМО;
♦ переключатель связей и т.п.
Все ТЭБ соединяются при помощи задаваемой матрицы связей
Типовая имитационная процедура УИМ-1 реализует программно-целевую формализацию -модель, записанную на языке пользователя
n
n
Xi = (Ak К2-Щ, t У1 = (Ak, j, £i, £2,...Zi, t
Xi X2 ■■■xn
У1 1 0 1
У2 1 1 0
-Ун 0 1 0
Рис. 1. Схема построения имитационной модели объекта с типовой формализацией и типовой процедурой имитации
необходимо создание государственного национального центра ИМ при Администрации Президента России. Этот центр должен заниматься теоретическими вопросами и координировать развитие имитационных методов в различных областях деятельности.
2. Целесообразно развернуть государственные программы по внедрению ИМ во всех важнейших отраслевых разрезах, как это сделано в США.
3. Особо следует отметить подготовку кадров в области ИМ. К сожалению, российская школа ИМ, имеющая хорошие традиции и исходную базу, также слаба, как и наша экономика. Необходимо срочно ввести во всех вузах страны обязательные предметы по разделам ИМ.
4. Дальнейшее развитие страны может начаться, если мы восстановим собственную школу ИМ и позаимствуем опыт развитых стран в программном обеспечении и многих других прикладных направлениях ИМ. Только в этом случае можно говорить об эффективной реализации национальных проектов и внедрении передовой техники и технологий на наших хозяйственных объектах. Без этого деньги и благие намерения будут потрачены без должного эффекта, т.к. уровень сложности принимаемых решений не
сопоставим с возможностями наших экспертов и советников, не обладающих сравнительной оценкой принимаемых решений без проигрывания вариантов на имитационной модели. Отрицательные последствия многих состоявшихся решений без проигрывания вариантов известны. Это касается и развития авиастроения, электронной техники, космоса, автомобилестроения, судостроения, металлургии, монетизации льгот и т.п.
В 2009 г. планируется проведение конференция ИММ0Д-2009. По своему тематическому охвату и глубине рассмотрения проблем она должна превзойти ИММ0Д-2007, на которой сделано 114 докладов, представленных более чем 205 авторами. Интерес и объем научных и прикладных работ по ИМ, в том числе по заказам коммерческих компаний, демонстрирует тенденцию к значительному росту. Все это позволяет говорить о новой волне развития науки России и нового подходу к борьбе за конкурентоспособность бизнеса РФ. Конференции ИММОД, наши коммерческие и информационные партнеры намерены максимально содействовать ИМ в России, создавая площадку для коммуникаций специалистов, организации исследований и прикладных хозяйственных проектов. ■
Литература
1. Бусленко Н.П., Шарагина З.И. «Математическое моделирование производственных процессов на цифровой вычислительной машине», - М., «Физматгиз», 1964.
2. Бусленко Н.П. и др. «Метод статистических испытаний (Метод Монте-Карло)» под ред. Ю.А.Шрейдера, «Физматгиз», 1962.
3. Бусленко Н.П., Шрейдер Ю.А. «Метод статистических испытаний и его реализация на цифровых вычислительных машинах», - М., «Физматгиз», 1961.
4. Бусленко Н.П., Юркевич О.М. «Об операциях над агрегатами в сложных системах», Изв. АН СССР, «Техническая кибернетика», №2, 1969.
5. Бусленко Н.П. «Моделирование сложных систем», М., «Наука», 1968.
6. Яковлев Е.И. «Машинная имитация», М., «Наука», 1975.
7. Tocher K.D. «She art of simulation», 1963.
8. Naylor T.H., Balintjy J.L., Burdick D.S., Chu K. «Computer simulation techniques», 1966.
9. Mize J.H., Cox J.G. «Essentials of simulation», 1968.
10. Кобелев Н.Б. Введение в общую теорию имитационного моделирования. Пособие для разработчиков имитационных моделей и их пользователей. Издание «Принт-Сервис», М., 2007.
11. Власов С.А., Девятков В.В., Кобелев Н.Б. Методология, технология и принципы программной реализации имитационных приложений. С.-П., ФГУП ЦНИИ технологии судостроения, 2007.
12. Девятков В.В., Кобелев Н.Б., Емельянов А.А., Половников В.А., Плотников А.М. Имитационное моделирование как основной способ поддержки принятия решений в современном мире. Об организации имитационных исследований в России. С.-П., ФГУП ЦНИИ технологии судостроения, 2007.
