Имитационное моделирование жизненного цикла товара на примере ООО "Стимул" (183695)

Посмотреть архив целиком














КУРСОВАЯ РАБОТА

по курсу

«Имитационное моделирование экономических процессов»


Тема:

"Имитационное моделирование жизненного цикла товара на примере ООО "Стимул""









Брянск 2010


Введение


В современном мире никакому предприятию не обойтись без моделирования различных ситуаций. Будь это экономические, политические или другие ситуации. Для этого можно применять современные методики и инструменты, снижающие временные затраты. Наиболее подходящим и эффективным является метод имитационного моделирования, основу которого составляет сценарный подход.

С помощью имитационных моделей можно проигрывать различные сценарии поведения потребителей, поставщиков, конкурентов, что во многом определяет развитие предприятия в будущем. Модели дают возможность проверить различные идеи, гипотезы и предположения относительно развития бизнеса, проанализировать последствия их реализации. Деятельность предприятия в модели воспроизводится посредством описания движения денежных потоков как событий, происходящих в различные периоды времени.

Моделировать экономические ситуации возможно с помощью программного продукта AnyLogic. Пакет моделирования AnyLogic поддерживает различные подходы моделирования. AnyLogic является одним из инструментов моделирования, позволяющим быстро создавать гибкие модели с агентами, взаимодействующими как друг с другом, так и со своим окружением. AnyLogic поддерживает все возможные способы задания поведения агентов – диаграммы состояний (стейтчарты), синхронное и асинхронное планирование событий.

Актуальность данной темы определяется необходимостью сравнения различных вариантов функционирования недетерминированных экономических процессов с помощью экспериментальных методов исследования.

Цель написания данной курсовой работы: имитационное моделирование деятельности фирмы жизненного цикла товара фирмы ООО «Стимул» с помощью программы AnyLogic.

Задачи написания данной курсовой работы:

  1. Изучить теоретический материал.

  2. Рассмотреть программный продукт AnyLogic.

  3. Построить имитационную модель жизненного цикла товара ООО «Стимул».

  4. Смоделировать несколько экономических ситуаций на рынке.

  5. Провести анализ полученных результатов.

Объектом исследования является деятельность компании ООО «Стимул».

Предметом исследования является изучение жизненного цикла товаров ООО «Стимул».

Методы исследования: монографический и имитационное моделирование.



  1. Теоретические основы имитационного моделирования


    1. Сущность понятия «имитационное моделирование»



Имитационное моделирование – это разработка и выполнение на компьютере программной системы, отражающей структуру и функционирование (поведение) моделируемого объекта или явления во времени. Такую программную систему называют имитационной моделью этого объекта или явления. Объекты и сущности имитационной модели представляют объекты и сущности реального мира, а связи структурных единиц объекта моделирования отражаются в интерфейсных связях соответствующих объектов модели. Таким образом, имитационная модель – это упрощенное подобие реальной системы, либо существующей, либо той, которую предполагается создать в будущем. Имитационная модель обычно представляется компьютерной программой, выполнение программы можно считать имитацией поведения исходной системы во времени.

В русскоязычной литературе термин «моделирование» соответствует американскому «modeling» и имеет смысл создание модели и ее анализ, причем под термином «модель» понимается объект любой природы, упрощенно представляющий исследуемую систему. Слова «имитационное моделирование» и «вычислительный (компьютерный) эксперимент» соответствуют англоязычному термину «simulation». Эти термины подразумевают разработку модели именно как компьютерной программы и исполнение этой программы на компьютере.

Итак, имитационное моделирование – это деятельность по разработке программных моделей реальных или гипотетических систем, выполнение этих программ на компьютере и анализ результатов компьютерных экспериментов по исследованию повеления моделей. Имитационное моделирование имеет существенные преимущества перед аналитическим моделированием в тех случаях, когда:

  • отношения между переменными в модели не линейны, и поэтому аналитические модели трудно или невозможно построить.

  • модель содержит стохастические компоненты.

  • для понимания поведения системы требуется визуализация динамики происходящих в ней процессов.

  • модель содержит много параллельно функционирующих взаимодействующих компонентов.

Во многих случаях имитационное моделирование – это единственный способ получить представление о поведении сложной системы и провести ее анализ.

Имитационное моделирование реализуется посредством набора математических инструментальных средств, специальных компьютерных программ и приемов, позволяющих с помощью компьютера провести целенаправленное моделирование в режиме «имитации» структуры и функций сложного процесса и оптимизацию некоторых его параметров. Набор программных средств и приемов моделирования определяет специфику системы моделирования – специального программного обеспечения.

В отличие от других видов и способов математического моделирования с применением ЭВМ имитационное моделирование имеет свою специфику: запуск в компьютере взаимодействующих вычислительных процессов, которые являются по своим временным параметрам – с точностью до масштабов времени и пространства – аналогами исследуемых процессов.

Имитационное моделирование как особая информационная технология состоит из следующих основных этапов:

  1. Структурный анализ процессов. Проводится формализация структуры сложного реального процесса путем разложения его на подпроцессы, выполняющие определенные функции и имеющие взаимные функциональные связи согласно легенде, разработанной рабочей экспертной группой. Выявленные подпроцессы, в свою очередь, могут разделяться на другие функциональные подпроцессы. Структура общего моделируемого процесса может быть представлена в виде графа, имеющего иерархическую многослойную структуру, в результате появляется формализованное изображение имитационной модели в графическом виде. Структурный анализ особенно эффективен при моделировании экономических процессов, где (в отличие от технических) многие составляющие подпроцессы не имеют физической основы и протекают виртуально, поскольку оперируют с информацией, деньгами и логикой (законами) их обработки.

  2. Формализованное описание модели. Графическое изображение имитационной модели, функции, выполняемые каждым подпроцессов, условия взаимодействия всех подпроцессов и особенности поведения моделируемого процесса (временная, пространственная и финансовая динамика) должны быть описаны на специальном языке для последующей трансляций.

  3. Построение модели (build). Обычно это трансляция и редактирование связей (сборка модели), верификация (калибровка) параметров.

  4. Проведение экстремального эксперимента для оптимизации определенных параметров реального процесса.


    1. Система моделирования моделирования AnyLogic TM


Пакет моделирования AnyLogic TM поддерживает различные подходы моделирования. В этой курсовой описывается агентный подход моделирования, успешно применяемый в различных сферах деятельности. При помощи агентов моделируют рынки (агент – потенциальный покупатель), конкуренцию и цепочки поставок (агент – компания), население (агент – семья, житель города или избиратель) и многое другое. Агентные модели позволяют получить представление об общем поведении системы, исходя из предположений о поведении ее элементов, при отсутствии знания о глобальных законах-то есть в наиболее общем случае. AnyLogic TM является единственным инструментом моделирования, позволяющим быстро создавать гибкие модели с агентами, взаимодействующими как друг с другом, так и со своим окружением. AnyLogicTM поддерживает все возможные способы задания поведения агентов – диаграммы состояний (стейтчарты), синхронное и асинхронное планирование событий.

Агентные модели в программе реализуются с помощью специальной Библиотеки агентного моделирования AnyLogic Agent Based Library. Она предоставляет возможность задания функциональности, которая часто требуется в агентных моделях. Библиотека находится в стадии разработки, и на данный момент она содержит только один объект – AgentBase, который, будучи добавлен в класс активного объекта агента, позволяет использовать различные временные и пространственные модели, задавать сети контактов агентов, а также другие важные свойства.

Агенты группируются в популяции. Агенты одной и той же популяции используют одинаковые:

  • Временную модель.

  • Пространственную модель.

  • Сеть.

  • Тип взаимодействия.

В одной модели может быть несколько популяций, причем каждая популяция может содержать объекты различных классов. Принадлежность агента той или иной популяции определяется параметром PopulationName объекта AgentBase. Популяция создается при создании первого агента, ссылающегося на ее имя. Она использует значения глобальных параметров из настроек объекта AgentBase этого агента. Агенты, созданные позднее, не будут иметь возможность изменять свойства этой популяции, но должны иметь совместимые настройки.

Инициализация сети и расположения агента внутри популяции производится при наступлении специального события, запланированного на момент времени 0; поэтому она затрагивает все объекты, уже созданные к тому времени при инициализации модели. Вот как это происходит:

  1. Если в качестве значения параметра DefaultNetwork не выбран тип ALL IN RANGE, то происходит создание сети

  2. Применяется заданное по умолчанию расположение (дискретное или непрерывное)

  3. Если в качестве значения параметра DefaultNetwork выбран тип ALL IN RANGE, то происходит создание сети.






Чтобы не видеть здесь видео-рекламу достаточно стать зарегистрированным пользователем.
Чтобы не видеть никакую рекламу на сайте, нужно стать VIP-пользователем.
Это можно сделать совершенно бесплатно. Читайте подробности тут.