Планирование экспериментов и выбор алгоритмов подготовки решений
Когда «докомпьютерная» модель готова, мы вспоминаем, зачем она нам нужна. Нам надо понять влияние факторов на поведение системы, разработать прогнозы, составить наилучшие планы. Здесь мы должны выбрать уже не модели, а процедуры управления моделями, алгоритмы исследования моделей и оптимизации планов. Обычно применяются методы рассмотренные в п.1.5: аналитические, численные, имитационные, эвристические, экспертные, оптимизационные и др. Выбор алгоритма оптимизации зависит от типа моделей: условной или безусловной оптимизации, линейные или нелинейные, статические или динамические, детерминированные или стохастические, целочисленные, дискретные и др.
Некоторые из этих методов мы применим в нижеследующих примерах моделирования.
Выбор программного обеспечения
Для реализации модели на компьютере необходимо выбрать программное обеспечение. Это могут быть прикладные программы, например табличные процессоры Ехсе1 или Lotus; пакет моделирования систем массового обслуживания GPSS, пакеты для моделирования экономической динамики ITHINK или Роversim, пакеты моделирования математических и технических систем Matlab, Маthcad и SIMULINK и многое другое. Почти всегда, даже в таких специализированных пакетах для решения социально-экономических задач как Excel, приходится программировать недостающие вам процедуры. Для этого специализированные пакеты имеют встроенные языки программирования. В MS Office это Visual Basic for Application, в Matlab-язык m-файлов, бухгалтерских системах разных поставщиков свои языки макросов.
Компьютерная реализация модели осуществляется в соответствии с правилами выбранного программного обеспечения. Вводятся формулы, функции, процедуры и данные модели. Разрабатывается программа интерфейса пользователя для управления моделью и вывода результата расчетов.
Подготовка плана численных и имитационных экспериментов. В зависимости от целей исследования или планирования намечается план модельных экспериментов. Составляется перечень и числовые значения параметров и входных переменных, для которых будут выполнены расчеты. Например, намечается просчитать показатели предприятия при различных ценах на товары, оценить прибыль инвестора при различных сочетаниях ценных бумаг в портфеле.
Подготовка исходных данных – начальных условий, эндогенных переменных, изменяемые внутри модели и экзогенных – внешних к модели переменных, задаваемые вне модели и воздействующие на нее. Например, налоговые ставки задаются законом и являются внешними по отношению к модели предприятия.
Начальные условия задаются в динамических моделях в основном как величины запасов ресурсов и фондов на момент планирования и моделирования.
Компьютерные расчеты при запуске модели результаты расчетов выводятся на экран и печать в виде таблиц и графиков.
Оценка результатов моделирования и отладка модели. Первые результаты почти всегда неверны, имеют большую погрешность, поэтому предусматривается этап отладки модели. Результаты моделирования сравниваются с поведением реального объекта, Степень совпадения результатов говорит об адекватности модели объекту. Модель почти всегда дорабатывается. Все этапы разработки модели многократно циклически повторяются. Трудоемкость отладки иногда в несколько раз превышает трудоемкость первоначальной разработки модели.
Эксплуатация готовой модели. Результаты моделирования по готовой модели применяются к реальному объекту для управления или заключений о его функционировании.
Разработка планов дальнейшего моделирования выполняется по оценке результатов для совершенствования модели ирасширения сферы ее применения.