Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
Wprowadzenie
9
•statyczne,gdzieczasniewpływanawynik,azegarsymulacjiniejestpotrzebny.Stan
systemuniejestzależnyodczasu,aatrybutysystemuniezmieniająsięwrazzczasem
symulacji,np.zagadnieniakombinatoryczneczymodelgrywruletkę,gdzienawynik
losowańniewpływaczas;
•stochastyczne,wktórychdużeznaczeniemająwystępującewnimzmiennelosowe,
któresterujązachowaniemprocesówiwystępowaniemdanychzdarzeń.Pewnezda-
rzenianastępująlosowo,więcnieistniejeżadenustalonymechanizmczęstościich
występowania.Ważnymelementemprzykonstruowaniutakiegomodelujestdobór
odpowiedniegogeneratorawartościlosowych.Przykłademzmiennychlosowych
wmodelumożebyćczasmiędzyprzybywaniemklientówwsystemieobsługilubczas
obsługiklientawokienku;
•deterministyczne,wktórychniewystępujązmiennelosowe,adziałaniemodelunie
opierasięnalosowychwystąpieniachpewnychzdarzeń.Cechyobiektówsązdefinio-
wanewcześniejlubobliczanenabieżącowedługzadanychwcześniejfunkcjimatema-
tycznych.Przykłademtakiegomodelumożebyćmodelanalizyfinansowejwarkuszu
kalkulacyjnym.
Wliteraturzeprzedmiotu(np.Matuszek,2016;Biniek,2002;Sokołowski,2010)
możnaznaleźćróżneklasyfikacjemetodsymulacjikomputerowej.Podstawowypodział,
którybierzepoduwagąsposóbzmianstanuwmodelowanymsystemieiodwzorowania
symulowanegoczasu,wyodrębniametodysymulacjiciągłej,dyskretnejimieszanej.Oczy-
wiściesymulacjamożebyćjednocześnienp.ciągłaistochastycznalubdynamiczna,sto-
chastycznaidyskretna,lubciągłaideterministyczna(Łatuszyńska,2011).Dodyspozycji
menedżerówjestdziświelenarzędzikomputerowych,m.in.TechnomatixPlantSimulation,
Matlab/Simulink,EnterpriseDynamics,Arena,FlexSim,Vensim,Excel/Solveriinne.
Modelowaniesymulacyjnejestprzydatnewwieludziedzinachnauki.Służydopozna-
niadanegoprocesupoprzezzastąpieniegouproszczonymukładem,któryodzwiercie-
dlajegowybranecechy.Procesmodelowaniasprowadzasiędowyznaczeniazależności
matematycznejmiędzywielkościąwyjściowąy,awielkościamiwejściowymix
1,x
2,x
3,…,
x
n.Wnajprostszejwersjijesttozapispostaci:y=f(x
1,x
2,x
3,…,x
n),gdzieyjestwielkością
wyjściowąbadanegosystemu,azmienne:x
1,x
2,x
3,…,x
n,sąwielkościamiwejściowymi.
Zmiennychwejściowychiwyjściowychmożebyćwięcejniżjedna,wszystkozależyod
stopniaskomplikowaniasystemu.Modelsymulacyjnymożnaporównaćdotzw.czarnej
skrzynki,któramożemiećnzmiennychwejściowychorazmzmiennychwyjściowych:
1
xx
1111
1
2
ł
x
n
1
o
modelsymulacyjny
1
11111
yy
1
2
ł
,
y
n
o
,
,
,
,
,
Optymalizacjaprocesumetodąsymulacjioznaczaznalezienienajlepszejkonfiguracji
zmiennychwejściowych,któreznajdująnajlepsząwartośćodpowiedzi(Garson,Maria,
1997).Optymalizacjapolegazwyklenamaksymalizacjilubminimalizacjiwybranegopara-
metru.Pozbudowaniukażdegomodelusymulacyjnegonależydokonaćjegowalidacji,
czyliocenyprzydatnościwwybranymzastosowaniu.Jeżeliokażesię,żemodelprawidłowo
odwzorowujerzeczywistość,todopierowtedymożnaprzystąpićdoprojektowaniaekspe-
rymentówidalszejanalizydanych.
OprogramowanieFlexSimjestnowymibardzoszybkorozwijającymsięnarzędziem.
Pierwszawersjasystemupojawiłasięnarynkuamerykańskimw2003roku.Byłtoprogram
