3. Хронологические данные по развитию методов им.

ИМ экономических процессов – разновидность экономико-математического моделирования. Однако этот вид моделирования в значительной степени базируется на компьютерных технологиях.

Многие моделирующие системы, идеологически разработанные в 1970-80-х гг., претерпели эволюцию вместе с компьютерной техникой и ОС (например: GPSS).

В конце 90-х появились принципиально новые моделирующие системы, концепции которых не могли возникнуть раньше - при использовании ЭВМ и ОС в 1970-80-х гг.

Периоды развития систем ИМ:

1. 1970-80-е гг. Впервые методы ИМ для анализа экономических процессов применил Т. Нейлор. На протяжении 2-х десятилетий попытки использовать этот вид моделирования в реальном управлении экономическими процессами носили эпизодический характер из-за сложности формализации экономических процессов.

Алгоритмические методы использовались эпизодически по следующим принципам:

- они были трудоемки для создания моделей сложных процессов, то есть требовались существенные затраты на программирование.

- при моделировании простых составляющих процессов, они уступали математическим решениям в аналитической форме, получаемых методами теории массового обслуживания. Аналитические модели существенно проще реализовались в виде компьютерных программ.

Сложность реализации экономических процессов и обилие противоречивых условий существования этих процессов приводят к следующему результату. Если воспользоваться алгоритмическим подходом при создании имитационной модели с использованием обычных языков программирования (Basic, Fortran и др.), то сложность и объем моделирующих программ будут очень велики, а логика модели слишком запутана. Для создания такой имитационной модели требуется значительный период времени.

Поэтому ИМ применялось в научной деятельности.

В середине 70-х гг. появились первые достаточно технологичные инструментальные средства ИМ, обладающие собственными языковыми средствами.

Самое мощное из них – система GPSS. Она позволяла создавать модели контролируемых процессов и объектов в основном технического или технологического назначения.

2. 1980-90-е гг.

Системы ИМ более активно стали использоваться в 80-е гг., когда в разных странах применялось более 20 различных систем. Наиболее распространенными были системы GASP-IV, SIMULA-67, GPSS-V и SLAM-II, которые, однако, имели много недостатков.

3. 1990-2000-е гг.

В поколении систем ИМ 90-х гг. можно выделить следующие распространенные пакеты:

- Process Charter-1.0.2 (компания «Scitor», Менло-Парк, Калифорния, США);

- Powersim-2.01 (компания «Modell Data» AS, Берген, Норвегия);

- Ithink-3.0.61 (компания «High Performance Systems», Ганновер, Нью-Хэмпшир, США);

- Extend+BPR-3.1 (компания «Imagine That!», Сан-Хосе, Калифорния, США);

- ReThink (фирма «Gensym», Кембридж, Массачусетс, США);

- Pilgrim (Россия).

4. Основные определения теории им.

ИМ реализуется посредством набора математических инструментальных средств, специальных компьютерных программ и приемов, позволяющих с помощью ПК провести целенаправленное моделирование в режиме «имитации» структуры и функций сложного процесса и оптимизацию некоторых его параметров. Набор программных средств и приемов моделирования определяет специфику системам моделирования - специального ПО.

В отличие от других видов и способов математического моделирования с применением ЭВМ ИМ имеет свою специфику: запуск в ПК взаимодействующих вычислительных процессов, которые являются по своим временным параметрам - с точностью до масштаба времени и пространства - аналогами исследуемых процессов.

ИМ как особая информационная технология состоит из этапов:

1. Структурный анализ процесса.

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 ИМ в графическом виде.

Структурный анализ особенно эффективен при моделировании экономических процессов, где 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 ИМ, функции выполняемые каждым подпроцессом, условия взаимодействия всех подпроцессов и особенности поведения всего моделируемого процесса (временная, пространственная и финансовая динамика) должны быть описаны на специальном языке для последующей трансляции.

Для этого существуют различные способы:

- описание вручную на языке типа GPSS, Pilgrim, VBasic. Последний очень прост, на нем можно запрограммировать элементарные модели, но он не подходит для разработки реальных моделей сложных экономических процессов, так как описание модели средствами Pilgrim компактнее аналогичной алгоритмической модели VBasic в 10-100 раз;

- автоматизированное описание с помощью компьютерного графического конструктора во время проведения структурного анализа, т.е. с очень небольшими затратами на программирование. Такой конструктор, создающий описание модели, имеется в составе системы моделирования в Pilgrim.

3. Построение модели.

Обычно это трансляция и редактирование связей (сборка модели) верификация (калибровка) параметров.

Трансляция осуществляется в различных режимах:

- в режиме интерпретации, характерном для системы типа GPSS, Slam-II, ReThink;

- в режиме компиляции (характерен для системе Pilgrim)

Каждый режим имеет свои особенности:

- режим интерпретации проще в реализации. Специальная универсальная программа-интерпретатор на основании формализованного описания модели запускает все имитирующие подпрограммы. Данный режим не приводит к получению отдельной имитационной программы, которую можно было бы передать или продать заказчику.

- режим компиляции сложнее реализуется при создании моделирующей системы. Однако это не усложняет процесс разработки модели. В результате можно получить отдельную моделирующую программу, которая работает независимо от системы моделирования в виде отдельного программного продукта.

Верификация (калибровка) параметров модели выполняется в соответствии с легендой, на основании которой построена модель, с помощью специально выбранных тестовых примеров.