Разработка методик и алгоритмов объектно-ориентированного моделирования автоматизированных производственных логистических процессов на основе Е-сетей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат наук Смирнов, Дмитрий Петрович

• Смирнов, Дмитрий Петрович
• кандидат наук
• 2017

Оглавление диссертации кандидат наук Смирнов, Дмитрий Петрович

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ МОДЕЛИРОВАНИЯ АПЛП

1.1. Анализ современных технологий моделирования АПЛП

1.2. Методы и средства моделирования АПЛП

1.2.1. Сравнительный анализ методов моделирования АПЛП

1.2.2. Современные инструментальные средства моделирования АПЛП

1.2.3. Анализ достоинств и недостатков математических аппаратов, используемых для моделирования

1.3. Современные требования к средствам моделирования АПЛП

1.4. Цели и задачи диссертационной работы

Выводы по главе 1

ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ФОРМАЛЬНОГО АППАРАТА ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ АПЛП

2.1. Требования к формальному аппарату для моделирования АПЛП

2.2. Разработка методики имитационного объектно-ориентированного моделирования (ООМ) АПЛП

2.2.1. Описание математического аппарата для ООМ на основе модифицированных Е-сетей

2.2.2. Основные компоненты объектно-ориентированной модели

2.2.3. Способ организации связей компонентов в ООМ

2.2.4. Разработка методики ООМ

2.3. Разработка предметно-ориентированного языка описания ООМ

2.4. Разработка способа определения и структуры начальных параметров ООМ

Выводы по главе 2

ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА СРЕДСТВ ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ АПЛП

3.1. Типовые модели распределенных производственных логистических процессов

3.2. Определение функциональных возможностей средств ООМ АПЛП

3.3. Исследование и разработка алгоритма сетевого ООМ АПЛП

3.3.1. Разработка алгоритма сетевого ООМ АПЛП

3.3.2. Исследование эффективности алгоритма сетевого ООМ распределенных производственных процессов

3.4. Методика сопровождения АПЛП

Выводы по главе 3

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ООМ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ И СОПРОВОЖДЕНИЯ АПЛП

4.1. Разработка основных структурных компонентов программного комплекса ООМ

4.2. Разработка инструментальных средств проведения имитационных экспериментов и анализа результатов

4.2.1. Объектная интерпретация языка OOMDL

4.2.2. Результаты практического внедрения разработанных средств в программный комплекс ООМ «АП^т»

4.3. Разработка модели АПЛП в распределенной складской сети предприятия

4.3. Результаты экспериментальных исследований логистических процессов в распределенной складской сети предприятия

Выводы по главе 4

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. АКТЫ ВНЕДРЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ 2. СИНТАКСИС ЯЗЫКА ОПИСАНИЯ МОДЕЛИ OOMDL

ПРИЛОЖЕНИЕ 3. ПРАВИЛА ОПРЕДЕЛЕНИЯ НАЧАЛЬНЫХ ЗНАЧЕНИЙ МОДЕЛИ

ПРИЛОЖЕНИЕ 4. МОДЕЛЬ АПЛП В РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СКЛАДСКОЙ СЕТИ ПРЕДПРИЯТИЯ

ПРИЛОЖЕНИЕ 5. ОПИСАНИЕ МОДЕЛИ ПРОЦЕССА РАЗГРУЗКИ ДОСТАВЛЕННЫХ НА СКЛАД ТОВАРОВ НА ЯЗЫКЕ OOMDL

ПРИЛОЖЕНИЕ 6. ПАТЕНТЫ И СВИДЕТЕЛЬСТВА ОБ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ НА АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММЫ, ПОЛУЧЕННЫЕ С УЧАСТИЕМ АВТОРА ДИССЕРТАЦИИ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методик и алгоритмов объектно-ориентированного моделирования автоматизированных производственных логистических процессов на основе Е-сетей»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы диссертации. В настоящее время одним из условий успешного функционирования современного предприятия является использование автоматизированных производственных логистических процессов (АПЛП). Основная их задача заключается в максимальном снижении временных задержек на различных этапах производства и в способности подстроиться под изменяющиеся внутренние и внешние условия, влияющие на предприятие. Для проектирования, анализа и исследования АПЛП используется виртуальное моделирование. Связано это с тем, что проведение экспериментов на реальных объектах требует больших финансовых и трудовых затрат.

Имитационное моделирование дает возможность описывать поведение АПЛП с помощью динамических моделей. Однако увеличение размера исследуемой системы повышает сложность ее моделирования, общее понимание внутренних взаимодействий различных процессов ухудшается, внесение изменений требует больших временных затрат. При этом повторное использование модели или ее части (в случае модернизации производства или анализа его текущего состояния) является трудоемкой задачей. Решением данных проблем является возможность представления сложных систем с применением декомпозиции, разделяя систему на отдельные процессы в виде набора библиотечных компонентов, и автоматизированная поддержка актуальных данных о моделируемых объектах. На данный момент существуют различные исследования по применению объектно-ориентированного подхода в имитационном моделировании. Существенный вклад в развитие данного направления внесли отечественные ученые Ю.Б. Сениченков, Ю.Б. Колесов, А.В. Борщев, А.В. Приступа, О.А. Змеев, И.В. Стеценко, А.А. Мицель, Е.Б. Грибанова, В.И. Гурьянов, К.Ю. Войтиков, А.Н. Моисеев, а также зарубежные исследователи Джеф Ротенберг, Джеффри А. Джонс, Стивен Д. Робертс, M.D. Rossetti, В. Aylor, R. Jacoby, A. Prorock, A. White и др. Работы И.В. Стеценко, C. Lakos, H. Xu, посвящены объединению

математического аппарата моделирования сетей Петри и объектно-ориентированного подхода, в которых предлагаются различные варианты в представлении частей сети или отдельных ее компонентов в виде объектов. Данному направлению необходимо развитие, поскольку специфика производственных логистических процессов требует использования формального аппарата, состоящего из простого набора базовых элементов, с возможностью подробно описывать производственные операции небольшим их количеством, что пока невозможно сделать существующими объектно-ориентированными представлениями сетей Петри.

Помимо эффективного построения модели, необходима организация ее взаимодействия с реальными объектами для оперативного получения информации об изменениях различных параметров, что позволит заранее спрогнозировать возможные последствия применения тех или иных действий.

В связи с вышесказанным актуальной является проблема сложности анализа и управления АПЛП.

Объектом исследования в данной работе являются АПЛП.

Предмет исследования - методики и алгоритмы имитационного моделирования автоматизированных логистических процессов и производств.

Исходя из анализа существующих в данной области проблем, были сформулированы следующие цели и задачи работы.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности анализа и управления АПЛП на основе разработки методик и алгоритмов имитационного моделирования с применением объектно-ориентированного подхода.

В соответствии с указанной целью в работе решаются следующие задачи:

- аналитический обзор существующих современных

автоматизированных систем управления логистическими процессами;

- формализация проблемы, анализ современных методик и алгоритмов моделирования АПЛП;

- разработка методики имитационного объектно-ориентированного моделирования (ООМ) на основе модифицированных E-сетей;

- выбор математического аппарата для описания структуры моделируемых систем;

- разработка предметно-ориентированного языка описания для моделирования распределенных АПЛП;

- реализация программного комплекса имитационного моделирования с поддержкой объектно-ориентированного языка описания;

- методика сопровождения АПЛП;

- верификация разработанных методик и алгоритмов.

Методы исследования. Поставленные задачи в диссертационной работе решались с использованием методов системного анализа, теории графов, теории массового обслуживания, а также методов разработки предметно-ориентированного языка и программирования сложных систем.

Научная новизна. Диссертационные исследования позволили получить следующие новые научные результаты.

1. Разработана новая методика имитационного ООМ на базе модифицированных Е-сетей, позволяющая сократить описание модели по сравнению с временными цветными сетями Петри в среднем на 20%, увеличивая возможность повторного использования отдельных частей модели.

2. Предложена методика сопровождения АПЛП, позволяющая ускорить процесс анализа и повысить точность оценки сложившейся ситуации, с возможностью получения актуальных данных с погрешностью расчета временных показателей равной 4%.

3. Выявлены преимущества разработанного алгоритма сетевого ООМ распределенных процессов для программного комплекса

имитационного моделирования в сравнении с современным алгоритмом Петри-объектного моделирования.

4. Разработан предметно-ориентированный язык OOMDL, представляющий собой средство для применения методики ООМ и имеющий Си-подобный синтаксис.

5. Разработан программный комплекс «АПзш» на основе методики имитационного ООМ с поддержкой языка OOMDL, решающий задачи моделирования АПЛП и описывающий работу программного обеспечения и различных систем массового обслуживания.

6. Обоснована возможность применения методики имитационного ООМ на типовых моделях АПЛП и выявлено повышение эффективности в сравнении с временными цветными сетями по числу основных узлов на 28%; по количеству связей между компонентами на 35%; снижение времени на разработку модели на 20%.

Практическая значимость работы. Получены следующие практические результаты.

1. Методика сопровождения АПЛП применима для внедрения в различные виды предприятий и позволяет предсказывать результаты при изменении рабочего процесса.

2. Алгоритм сетевого ООМ распределенных процессов для программного комплекса имитационного моделирования, позволяющий проводить эксперименты с объектно-ориентированной моделью реальной системы на основе модифицированных Е-сетей.

3. Предложенные алгоритмы и методики, реализующие модели производственных логистических систем любой сложности и позволяющие создавать библиотеки моделей отдельных процессов для возможности повторного их использования.

4. Разработанный программный комплекс имитационного моделирования эффективно используется для исследования и поддержки различных производственных логистических систем, что подтверждено её

успешным внедрением в логистические отделы склада компаний ООО «КОСМОС», ООО «Сокол-Т».

5. На основе разработанной методики ООМ создана, программно реализована и верифицирована имитационная модель АПЛП.

6. Результаты работы применимы для использования их в других средствах имитационного моделирования (таких, как Anylogic), эффективно используя проработанный формальный аппарат, упрощая процесс моделирования автоматизированных распределенных систем.

7. Разработаны и исследованы модели АПЛП в распределенной складской сети предприятия, позволившие выявить узкие места функционирования автоматизированных процессов, тем самым повысив производительность на 15% и снизив влияние негативных факторов на 40%.

Достоверность научных результатов. Достоверность полученных научных результатов подтверждается созданием программного комплекса имитационного моделирования и внедрением его в работу автоматизированных систем управления технологическими процессами и производствами для проведения исследования и анализа работы производственных логистических складских процессов.

Личный вклад автора. Все положения, выносимые на защиту, и программное обеспечение разработаны автором лично. Основные положения, выносимые на защиту.

1. Формализация процесса управления производственными логистическими потоками современными автоматизированными системами.

2. Методика имитационного ООМ, разработанная на базе модифицированных Е-сетей, которая позволяет сократить описание моделей в среднем на 20% по сравнению с временными цветными сетями Петри.

3. Разработанный предметно-ориентированный язык OOMDL для описания АПЛП и алгоритм сетевого ООМ распределенных процессов для программного комплекса имитационного моделирования.

4. Разработанная методика сопровождения АПЛП, которая позволяет получать актуальные данные с погрешностью расчета временных показателей равной 4%.

5. Программный комплекс на основе предложенной методики имитационного ООМ для проектирования и исследований АПЛП.

6. Результаты верификации предложенных решений.

Апробация и внедрение результатов работы. Работа выполнена при поддержке Минобрнауки России - Соглашение номер 14.578.21.0085, уникальный идентификатор соглашения КРМЕЕ157814Х0085. Основные результаты работы были апробированы на всероссийских, международных научно-технических конференциях, описание которых представлено в списке литературы. Имеются 2 свидетельства о государственной регистрации программного обеспечения, а также 1 патент на полезную модель, в которых использовались разработанные автором алгоритмы. Разработанный программный комплекс внедрен в логистические отделы склада компаний ООО «КОСМОС», ООО «Сокол-Т», а также включен в учебный процесс НИУ «МИЭТ».

По теме диссертационной работы опубликовано 15 научных работ, среди которых 6 статей напечатаны в научных журналах, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией Министерства образования и науки Российской Федерации для публикации основных научных результатов диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 100 наименований и 6 приложений. Помимо этого, имеются акты о внедрении программного комплекса «АПзш». Основная часть диссертации представлена на 1 44 страницах, включая 42 рисунка и 6 таблиц.

Краткое содержание работы.

Во введении обосновывается актуальность темы исследования и характеризуется степень ее разработанности; конкретизируются цель и задачи исследования; определяется методологическая и теоретическая основа исследования; сформулированы научная новизна, теоретическая и практическая значимость исследования, а также положения, выносимые на защиту; представлено краткое содержание диссертации.

В первой главе проводится анализ современных технологий моделирования, рассматриваются методы и средства исследования и анализа АПЛП. Формулируются основные проблемы использования имитационного моделирования на предприятиях.

Вторая глава посвящена разработке формального аппарата для ООМ АПЛП, который должен соответствовать современным требованиям. В данном случае под формальным аппаратом понимается набор из следующих составляющих: математический аппарат, набор компонентов моделирования, методика моделирования, язык описания модели.

Третья глава посвящена исследованию и разработке средств ООМ АПЛП. Выделяются основные типовые модели элементарных процессов производственных логистических систем. Определяются необходимые функциональные возможности программного комплекса ООМ. Предложен алгоритм сетевого ООМ и методика сопровождения АПЛП.

Четвертая глава посвящена практической реализации программного комплекса имитационного моделирования «АПзш», апробации предложенных методик и представлению экспериментальных результатов.

В заключении приведены основные выводы и результаты, полученные при выполнении диссертационной работы.

В приложениях представлены: синтаксис языка моделирования; правила определения начальных параметров модели; схема модели логистических процессов в распределенной складской сети предприятия; копии актов о внедрении результатов диссертационной работы; патенты и

свидетельства об интеллектуальной собственности на алгоритмы и программы, полученные с участием автора диссертации.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ МОДЕЛИРОВАНИЯ АПЛП

1.1. Анализ современных технологий моделирования АПЛП

В настоящее время успешность предприятия зависит от многих факторов: стоимость и качество производимых товаров или оказываемых услуг, скорость организации и модификации производства, эффективный маркетинг, оптимально выстроенная транспортная и производственная логистика, правильно подобранное время выхода на рынок и т.п. В связи с тем, что технологии постоянно развиваются, производства расширяются, компаниям приходится совершенствовать свои процессы и перестраивать внутреннюю логистику, чтобы не потерять конкурентоспособность. Для этого внедряют новые технические разработки, методы и системы управления, изменяют внутреннюю структуру предприятия [1]. Одним из важных направлений является развитие средств анализа и исследования АПЛП, которые используются для оценки текущей ситуации и прогнозирования результатов, в случае возникновения каких-либо структурных изменений. В основном для получения этой информации используется моделирование, которое представляет производственные процессы так, как они проходят или будут проходить в действительности [2].

На данный момент существует множество технологий и методов моделирования, направленных на исследование и осуществление предварительного анализа АПЛП. На рис. 1.1 представлены основные технологии и методы моделирования, используемые при проектировании автоматизированных производственных систем (АПС).

Технологии моделирования можно разделить на четыре группы: аналитическое, имитационное, натурное, комбинированное. Каждая группа имеет свои преимущества и недостатки при моделировании различных объектов. Ниже приведено сравнение технологий и методов, направленное на определение наиболее применимых для описания и анализа АПЛП.

Рис. 1.1. Технологии и методы моделирования АПС Аналитическое моделирование представляет собой технологию описания функционирования системы с помощью функциональных отношений (алгебраических, дифференциальных и интегральных уравнений) или логических условий [3]. Аналитическое моделирование включает в себя точные методы [4], использующие уравнения не выше второго порядка; приближенные методы [5], основаны на тех же уравнениях, что и точные методы, но с применением их для описания многомерных систем с учетом некоторых допущений; эвристические методы [6], представляют способы решения задач моделирования при отсутствии достаточной информации об исследуемом объекте. Достоинствами аналитического моделирования являются возможность выявления общих теоретических закономерностей [7] и многократность использования полученных формальных решений. Однако исследовать внутренние процессы систем с помощью данной технологии возможно, только если известны математические зависимости между искомыми данными и начальной информацией о состоянии системы, ее параметрах и переменных. В большинстве своем такие зависимости можно определить только для достаточно простых систем. Помимо этого, при описании сложных процессов часто возникают различные математические проблемы, требующие упрощение первоначальной модели, что снижает точность полученных в дальнейшем результатов. Аналитические методы также не дают возможности исследовать внутреннюю структуру системы и

взаимодействия между ее различными объектами, поскольку данные методы отражают только связь между входными и выходными параметрами.

Технология имитационного моделирования позволяет описывать системы с помощью динамических моделей, в которых внутренние процессы представлены с учетом параметра времени и возможных влияний внешних факторов, а различного рода взаимодействия регулируются установленным набором правил, в совокупности образующих алгоритм функционирования данной системы. Имитационное моделирование имеет несколько основных методов представления модели [8]: агентное моделирование, в основном используемое для описания децентрализованных систем, где модель состоит из отдельных объектов (агентов), каждый из которых обладает индивидуальным поведением, при этом имея некоторые связи с другими объектами; дискретно-событийное моделирование, рассматривающее различные процессы как набор последовательно возникающих событий; системная динамика, применяемая для определения общей стратегии на длительные промежутки времени при исследовании сложных и крупных объектов за счет определения причинно-следственных связей, возможных задержек и влияния воздействий внешних факторов. Данная технология позволяет описывать широкий класс объектов, представляя процессы так, как они выглядят в исследуемой системе. Имитационные модели не имеют возможности формировать решение в том же виде, что и аналитические модели. Они лишь служат средством для исследования поведения реального объекта в изначально указанных условиях [9].

При натурном моделировании исследуемый объект заменяется соответствующим ему другим материальным объектом, обладающим подобными характеристиками, которые необходимы для получения схожих результатов. Натурное моделирование может представлять собой научный эксперимент, комплексные испытания или производственный эксперимент [10]. Характерными особенностями научного эксперимента являются использование средств автоматизации и различных средств обработки

данных, а также наличие возможности внесения изменений исследователем в процесс его проведения. Комплексные испытания являются разновидностью эксперимента, в процессе которого проводятся многочисленные повторения испытаний для выявления закономерностей, связанных с различными характеристиками исследуемых объектов. Производственный эксперимент основан на обобщенном опыте, накопленном в ходе производственного процесса и собранном в виде статистической информации [11]. Натурное моделирование хоть и является довольно наглядным представлением исследуемой системы, однако в большинстве своем оно не является применимым, поскольку не позволяет экспериментировать с установкой различных условий, так как смена этих условий требует больших временных и финансовых затрат.

Комбинированное моделирование является объединением технологий имитационного и аналитического моделирования. При построении подобных моделей производится декомпозиция процессов системы за счет разделения их на отдельные подпроцессы, для которых могут использоваться аналитические модели. Остальные части системы описываются с помощью имитационного моделирования. Данная технология позволяет описывать особый класс объектов, которые не могут быть представлены с помощью одной из объединенных в ней технологий моделирования. К недостаткам можно отнести сложность построения таких моделей, поскольку необходимо правильно разбивать исследуемый объект на части, в зависимости от используемых методов моделирования и установки переходов между этими методами.

В табл. 1.1 представлена сравнительная характеристика технологий моделирования, применимых для анализа и исследования АПЛП. Поскольку процесс моделирования зависит от многих условий, в данной таблице для наглядности представлено сравнение технологий моделирования относительно друг друга, выраженное некоторым усредненным представлением об их возможностях.

Таблица 1.1. Сравнительная характеристика технологий моделирования

АПЛП

Аналитическое моделирование Имитационное моделирование Натурное моделирование Комбинированное моделирование

Наглядность (читаемость) создаваемой модели Низкая Высокая Высокая Средняя

Применимость для описания различных производственных процессов Низкая Высокая Высокая Высокая

Скорость построения модели Средняя Высокая Низкая Средняя

Скорость получение результатов моделирования Высокая Высокая Низкая Высокая

Возможность и скорость изменения условий и параметров моделирования Средняя Высокая Низкая Средняя

Способ представления модели Функциональные отношения и логические условия Логико-математическое описание объекта Материальный объект Логико-математическое описание объекта с включенными в него функциональными отношениями

В результате проведенного краткого анализа существующих и используемых на данный момент технологий моделирования можно сделать вывод, что наиболее подходящей для исследования и анализа АПЛП является технология имитационного моделирования, поскольку она позволяет: создавать схожие по свойствам и структуре модели различных объектов; изменение параметров и условий в построенных моделях не требует больших временных и финансовых затрат; процесс проведения имитационного эксперимента является простым и наглядным. Также данная технология моделирования позволяет учитывать наличие в исследуемом процессе дискретных и непрерывных объектов, случайные внешние воздействия, нелинейные характеристики [7], что дает возможность использовать метод имитационного моделирования при проектировании сложных АПС.

1.2. Методы и средства моделирования АПЛП

1.2.1. Сравнительный анализ методов моделирования АПЛП

Задача имитационного моделирования заключается в создании модели, способной воспроизводить поведение исследуемой системы на основе имеющейся информации об ее внутренних взаимодействиях и функциональных возможностях. Полученная имитационная модель представляет собой симулятор, созданный для проведения экспериментов с использованием различных входных параметров.

Независимо от типа имитационной модели (стохастическая или детерминированная, дискретная или непрерывная и т.д.), ее построение состоит из нескольких основных этапов [12], применимых для моделирования АПЛП.

Определение проблемы и целей имитационного моделирования. Этап включает в себя составление информативного описания исследуемого процесса или системы.

Создание концептуальной модели и выбор метода формализации. Данный этап выполняется системным аналитиком по ранее составленному описанию объекта исследования.

Формализация имитационной модели. Результатом этапа является формальное описание исследуемого объекта.

Программная реализация (непосредственно создание имитационной модели). Выполнение данного этапа начинается с выбора средств необходимых для имитационного моделирования, далее идет алгоритмизация, составление программы и ее отладка.

Верификация имитационной модели. Включает в себя различные виды и способы тестирования на соответствие поведения модели поведению реального объекта.

Работа с имитационной моделью, проведение экспериментального исследования. На данном этапе в задачи исследователя входит составление

плана эксперимента, подбор входных параметров, установка ограничений и условий. Результатом является набор выходных параметров.

Анализ полученных результатов. Выходные параметры интерпретируются, и по полученным результатам исследуются возможности реального объекта.

Построение модели АПЛП по этапам можно представить в виде алгоритма, схема которого изображена на рис. 1.2.

Выполнение первого и второго этапа не зависит от математических методов и алгоритмов, применяемых для моделирования процесса или системы, однако реализация остальных этапов различается.

В разделе 1.1 были выделены основные методы, используемые в технологии имитационного моделирования: агентное моделирование, системная динамика, дискретно-событийное моделирование.

Агентное моделирование представляет собой метод, который исследует поведение отдельных децентрализованных объектов (агентов), тем самым определяя поведение всей системы. В данном случае метод применим для таких систем, в которых динамика функционирования и взаимодействий определяется не установленными законами и правилами, а наоборот, деятельность объектов системы задает эти законы и правила. В основном используют агентный метод моделирования в научных или учебных целях для исследования различных социальных групп и взаимоотношений между ними. Использование этого метода в качестве средства анализа производственных процессов не является эффективным и применимым в большинстве случаев, поскольку предприятия обычно имеют четкие регламенты проводимых работ, нормативы, АПС и централизованное управление отдельными процессами. В настоящий момент идут попытки объединения данного метода с более традиционными для понимания взаимодействия между процессами различной природы [13]. Применительно к предприятиям такой метод можно использовать во взаимодействии с поставщиками, в изучении рынка потребления и т.п.

Рис. 1.2. Схема алгоритма организации имитационного моделирования

АПЛП

Однако для этого требуются знания об отдельных агентах, и сам процесс моделирования сильно усложняется. При всем этом метод является перспективным и продолжает развиваться благодаря следующим учёным:

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Смирнов, Дмитрий Петрович, 2017 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Ребрин Ю.И. Основы экономики и управления производством. -Таганрог: ТРТУ, 2000. - 145 с.

2. Вендров А.М. Методы и средства моделирования бизнес-процессов // Информационный бюллетень. 2004. № 10 (137). - 32 с.

3. Гультяев А.В. Визуальное моделирование в среде МАТЬАВ: учебный курс. - Спб.: Питер, 2000. - 432 с.

4. Собкин Б.Л. Автоматизация проектирования аналого-цифровых приборов на микропроцессорах. - М.: Машиностроение, 1986. - 128 с.

5. Ту Ю.Т. Современная теория управления. - М.: Машиностроение, 1971. - 472 с.

6. Джонс Дж. К. Методы проектирования. - М.: Мир, 1986. - С. 325-326.

7. Васильев К.К., Служивый М. Н. Математическое моделирование систем связи: учебное пособие. - Ульяновск: УлГТУ, 2008. - 170 с.

8. Колесов Ю.Б. Объектно-ориентированное моделирование сложных динамических систем. - СПб.: СПбГПУ, 2004. - 239 с.

9. Духанов А.В. Имитационное моделирование сложных систем: курс лекций. - Владимир: ВлГУ, 2010. - 115 с.

10. Родионов И.Б. Теория систем и системный анализ: курс лекций [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://victor-safronov.ru/systems-analysis/lectures/rodionov.html.

11. Кириличев Б.В. Моделирование систем: учебное пособие - М.: МГИУ, 2009. - 274 с.

12. Лычкина Н Н. Имитационное моделирование экономических процессов: учебное пособие для слушателей программы еМВ1. - М.: Академия АйТи, 2005. - 164 с.

13. Карпов Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5. - СПб: БХВ-Петербург, 2006. - 400 с.

14. Panzarasa P., Jennings N. R. Cognition and Multi-Agent Interaction: From cognitive modelling to social simulation. - Cambridge University, 2006. P. 401-408.

15. Wooldridge M. Multiagent Systems: a Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence. - Cambridge MA: The MIT Press, 1999. 585 p.

16. Поспелов Д.А. Многоагентные системы - настоящее и будущее // Информационные технологии и вычислительные системы. 1998. №1. -С. 14-21.

17. Акопов А.С. Имитационное моделирование: учебник и практикум для академического бакалавриата. - М.: Юрайт, 2014. - 389 с.

18. Forrester J. W. Some basic concepts in system dynamics. - Massachusetts Institute of Technology Sloan school of management, 2009. 17 p.

19. Sterman J. D. Business Dynamics Systems Thinking and Modeling for a Complex World. - The McGraw-Hill Companies, 2000. 1008 p.

20. Roberts E. B. Making System Dynamics Useful: A Personal Memoir, System Dynamics Review. - Massachusetts Institute of Technology Sloan school of management, 2007. P. 119-136.

21. Сидоренко В.Н. Системная динамика. - М.: ТЕИС, 2002. - С. 568-570.

22. Gordon G. A general purpose systems simulation program // Proceedings of the December 12-14, 1961, eastern joint computer conference: computers -key to total systems control. 1961. P. 87-104.

23. Schriber T. The Nature and Role of Simulation in the Design of Manufacturing System // Simulation in Computer Integrated Manufacturing. - The Society for Computer Simulation, 1987. P. 5-18.

24. Schulze T., Lorenz P., Hinz V. Simulation und Visualisierung 2000. SCS, Ghent, 2000.

25. Карпухин И.Н. Исследование и реализация систем дискретно-событийного имитационного моделирования на основе графовых

моделей: дис. канд. техн. наук: 05.13.11 / Карпухин Илья Николаевич. -М., 2013. - 321 с.

26. Подкрытов Д.И. Разработка отказоустойчивых мульти-агентных средств имитационного моделирования систем с дискретными событиями: дис. канд. техн. наук: 05.13.11 / Подкрытов Дмитрий Игоревич. -Новосибирск, 2012. - 114 с.

27. Змеев О.А., Приступа А.В. Разработка объектно-ориентированного программного комплекса имитационного моделирования систем массового обслуживания // Вестник ТГУ. 2004. № 284. - С. 171-173.

28. Приступа А.В. Разработка программного комплекса имитационного моделирования СМО на основе объектно-ориентированной модели дискретно-событийного метода: автореф. дис. канд. техн. наук: 05.13.11 / Приступа Андрей Викторович. - Томск, 2006. - 18с.

29. Змеев О.А., Лезарев А.В. Шаблон объектного проектирования для реализации функциональности процесса моделирования в имитационных моделях систем массового обслуживания // Вестник ТГУ. 2002. № 275. - С. 108-111.

30. Войтиков К.Ю., Змеев О.А., Моисеев А.Н. Объектный подход к проблеме проектирования подсистемы нормативно-справочной информации // Обработка данных и управление в сложных системах. -Томск: ТГУ, 2002. №4. - С. 13-20.

31. Колесов Ю.Б., Мартин-Виллалба К., Сениченков Ю.Б., Уркия А. Гибридные системы. Сравнительный анализ языков моделирования Modelica и Model Vision Language. // Университетский научный журнал. 2014. №8. - С. 87-96.

32. Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Использование визуальной среду Rand Model Designer для разработки промышленных приложений // Университетский научный журнал. 2014. №8. - С. 112-123.

33. Колесов Ю.Б. Объектно-ориентированное моделирование систем массового обслуживания с помощью Rand Model Designer 7 [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.mvstudium.com/downloads/modelingQueuingRMD7.pdf.

34. Борщев А.В. Практическое агентное моделирование и его место в арсенале аналитика // Exponenta Pro. 2004. № 3-4. - 14 с.

35. Rothenberg J. The Nature of Modeling [Electronic resource] // RAND [official website]. URL: https: //www.rand.org/content/dam/rand/pubs/notes/2007/N3027.pdf (accessed: 19.09.2016).

36. Rothenberg J. Object-Oriented Simulation: Where Do We Go from Here? [Electronic resource] // RAND [official website] URL: http://www.rand.org/content/dam/rand/pubs/notes/2009/N3028.pdf (accessed: 19.09.2016).

37. Joines J. A., Roberts S. D. An introduction to object-oriented simulation in C++ // Proceedings of the 29th conference on Winter simulation. IEEE Computer Society. 1997. P. 78-85.

38. Joines J. A., Roberts S. D. Simulation in an object-oriented world // Proceedings of the 31st conference on Winter simulation: Simulation - a bridge to the future. 1999. P. 132-140.

39. Harmon P., Wolf C. Business Process Modeling Survey [Electronic resource] // BPTrends [Official website]. URL: http://www.bptrends.com/bpt/wp-content/surveys/Process_Modeling_Survey-Dec_11_FINAL.pdf

40. Борщев А.В. Имитационное моделирование: состояние области на 2015 год, тенденции и прогноз [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://simulation. su/uploads/files/default/2015-immod- 14-22.pdf

41. Зайцев Д.А., Шмелева Т.Р. Моделирование телекоммуникационных систем в CPN Tools. - Одесса: ОНАС, 2008. 68 с.

42. Громова А.А., Кондратьев В.В., Пинаев Д.А. Организационный дизайн. Решения для корпораций, компаний, предприятий: мультимедийное

учебное пособие / Под ред. В.В. Кондратьева. - М.: ИНФРА-М, 2010. -111 с.

43. Гилл А. Введение в теорию конечных автоматов. Пер. с англ. / Пархоменко П. П. - М.: Наука, 1966. - 272 с.

44. Мотвани Р., Ульман Д., Хопкорфт Д. Введение в теорию автоматов, языков и вычислений. Пер. с англ. / Под ред. Ставровского А. Б. -М.:Вильямс, 2002. - 528 с.

45. Будаева А.А. Моделирование систем: учебное пособие для студентов направления 230100. - Владикавказ: СКГМИ, 2013. - 73 с.

46. Бочаров П.П., Печинкин А.В. Теория массового обслуживания: учебник. - М.: РУДН, 1995. - 529 с.

47. Котов В.Е. Сети Петри. - М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1984. - 160 с.

48. Розенблюм Л.Я. Сети Петри. - М.: Известия академии наук СССР. Техническая кибернетика. 1983. №5. - 40 с.

49. Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем. Пер. с англ. / Горбатова В.А. - М.: Мир, 1984. - 264 с.

50. Илюшечкина Л.В., Костин А.Е. Модифицированные E-сети для исследования систем распределённой обработки информации // Автоматика и вычислительная техника. 1988. №6. - С. 27-35.

51. Лелюк В.А. Совершенствование бизнес-систем. Методы, инструментарий, опыт: учебное пособие. Пер. с укр. / Лелюк В.А. - Х: ХНАГХ, 2011. - 438 с.

52. Алексенцева О.Н., Бочаров Е.П. Имитационное моделирование экономических процессов: учебное пособие. - Саратов, 2014. - 160 с.

53. Harmon P., Wolf C. The state of business process management [Electronic resource] // BPTrends [Officiai website]. URL: http://www.bptrends.com/bpt/wp-content/uploads/BPTrends- State-of-BPM-Survey-Report.pdf.

54. Плотников А.М., Рыжиков Ю.И., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Анализ современного состояния и тенденции развития имитационного моделирования в Российской Федерации (по материалам конференций "имитационное моделирование. Теория и практика" (ИММОД)). -Труды СПИИРАН. 2013. №2. - С. 42-112.

55. Бухалков М.И., Родионов В.Б., Туровец О.Г. Организация производства и управление предприятием: учебное пособие. - М.: ИНФРА-М. 2011. 3-е изд. - 506 c.

56. Nutt G. J. The formulation and application of evaluation nets, Ph.D. dissertation. University of Washington. 1972.

57. Engelfriet J., Rozenberg G. Elementary net systems. In lectures on Petri nets I: basic models, ser. lecture notes in computer science // Springer Berlin Heidelberg. 1998. Vol. 1491. P. 12-121.

58. Костин А.Е. Модели и алгоритмы организации распределенной обработки данных в информационных системах: докт. дис. М.: МИЭТ, 1989. - 221 с.

59. Kostin A. E. Microsim - E-net tool for modeling networks and distributed data processing systems // Proc. of the first symposium on computer networks. - Istanbul, 1996. P. 34-46.

60. Гагарина Л.Г., Илюшечкина Л.В., Костин А.Е. Исследование локальной вычислительной сети Ethernet с использованием модифицированных Е-сетей // Известия вузов. Электроника. - М: МИЭТ, 2002. № 2. - С. 72-78.

61. Гагарина Л.Г., Чудайкина С.А. Логистические системы и сети Петри // Оборонный комплекс. - М.: ВИМИ. 2004. №3. - С. 24-27.

62. Илюшечкина Л.В. Разработка средств моделирования для исследования систем распределённой обработки информации: дис. канд. техн. наук: 05.13.01 / Илюшечкина Людмила Валентиновна. - М., 2002. - 240 с.

63. Костина С.А. Моделирование логистических процессов в распределённых производственных системах сетями Петри: дис. канд.

техн. наук: 05.13.06 / Костина Светлана Александровна. - М., 2005. -212 с.

64. Rzecki K. Using the Evaluation Nets Modeling Tool Concept as an Enhancement of the Petri Net Tool // Proceedings of the Fedcsis. - Krakow, 2013. P. 1007-1012.

65. Ефремов А.А. E-сетевое моделирование надежности последовательно-параллельных технических систем с восстановлением // Известия ТПУ. - Томск, 2006. №7. - С. 97-101.

66. Казимир В.В., Серая А.А. Модели верификации планов ликвидации аварий на угольных шахтах // Математические машины и системы. -Киев: ИПММС НАНУ, 2012. №1. - С. 129-138.

67. Гагарина Л.Г., Смирнов Д.П. Объектно-ориентированное моделирование производственных процессов сетями Петри // Оборонный комплекс -научно-техническому прогрессу России. - М.:ВИМИ, 2016. №2. - С. 3439.

68. OMG Unified Modeling Language [Electronic resource] Version 2.5 // OMG [Official website]. URL: http://www.omg.org/spec/UML/2.5.

69. Смирнов Д.П. Разработка формального аппарата для имитационного моделирования автоматизированных производственных процессов на базе расширенных сетей Петри // «Микроэлектроника и Информатика-2016». 23-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. - М.: МИЭТ, 2016. - С. 174.

70. Смирнов Д.П., Янакова Е.С. Методика имитационного объектно-ориентированного моделирования автоматизированных производственных процессов на базе модифицированных Е-сетей // Оборонный комплекс - научно-техническому прогрессу России. - М.: ВИМИ, 2016. - С. 15-21.

71. Смирнов Д.П. Способ моделирования распределенных автоматизированных процессов и производств // Фундаментальные исследования. - М.: Академия Естествознания, 2016. №2. - С. 94-98.

72. ISO/IEC 14977 : 1996(E) [Electronic resource] // The university of Cambridge. URL: https://www.cl.cam.ac.uk/~mgk25/iso-14977.pdf.

73. Associating Style Sheets with XML documents [Electronic resource] Version 1.0 // W3C [Official website]. URL: https://www.w3.org/TR/xml-stylesheet/

74. Алешин Л.И., Максимов Н.В. Информационные технологии: учебное пособие. - М.: МФПА, 2004. - 561 с.

75. Алесинская Т.В. Основы логистики. Общие вопросы логистического управления: учебное пособие. - Таганрог: ТРТУ, 2005. - 121 с.

76. Смирнов Д.П. Автоматизация логистических процессов склада в электронной торговле // «Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике» 5-я Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция: Тезисы докладов. - М.: МИЭТ, 2012. - С. 120.

77. Мельников В.П., Схиртладзе А.Г., Антонюк А.К. Логистика. Учебник. -М.: Юрайт, 2016. - 288 с.

78. Стеценко И.В. Моделирование систем: учебное пособие. - Черкаси : ЧДТУ, 2010. - 399 с.

79. Калашян А.Н., Калянов Г.Н. Структурные модели бизнеса: DFD-технологии / Под редакцией Калянова Г.Н. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 256 с.

80. Стеценко И.В. Теоретические основы Петри-объектного моделирования систем // Математические машины и системы. - ИПММС НАН Украины, 2011. №4. - С. 136-148.

81. Стеценко И.В. Алгоритм имитации Петри-объектной модели // Математические машины и системы. - ИПММС НАН Украины, 2012. № 1. - С. 154-165.

82. Смирнов Д.П. Алгоритм проведения имитационных экспериментов для оперативного управления распределенными процессами и производствами // Естественные и технические науки. - М.: «Спутник +», 2016. - С. 182-184.

83. Колдаев В. Д., Смирнов Д.П. Особенности методики сопровождения автоматизированных производственных логистических процессов // Актуальные проблемы современной науки. - М.: «Спутник +», 2017. №1. - С. 369-371.

84. Линн С. Администрирование Microsoft Windows Server 2014. - Спб.: Питер. - 304 с.

85. Гагарина Л.Г., Смирнов Д.П., Шаньгин В.Ф. Разработка методического комплекса защиты информации в интернет-магазинах // Вопросы защиты информации. - М.: ВИМИ, 2012. №4. - С. 27-30.

86. Смирнов Д.П. Исследование и разработка комплекса средств для автоматизации процессов сбора и обработки информации в сети Интернет // Проблемы науки, техники и образования в современном мире. - М.: «Спутник +», 2012. - С.137.

87. Смирнов Д.П. Исследование и разработка комплекса программной автоматизации бизнес-процессов интернет-пространства // Техника и технология. - М.: «Спутник +», 2012. №6. - С. 24-26.

88. Смирнов Д.П. Программно-алгоритмическое обеспечение объектно-ориентированного имитационного моделирования Antsim // Естественные и технические науки. - М.: «Спутник +», 2016. - С. 185187.

89. Купер А. Рейман Р . Кронин Д. Об интерфейсе. Основы проектирования взаимодействия. Пер. с англ. - СПб.: Символ-Плюс, 2009. - 688 с.

90. Visual Studio 2015 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://msdn.microsoft.com/ru-ru/library/dd831853.aspx.

91. Троелсен Э. Язык программирования C# 5.0 и платформа .NET 4.5. Пер. с англ. - М.: Вильямс, 2015. - 1312 с.

92. Шилдт Г. C# 4.0: полное руководство. Пер. с англ. - М.: Вильямс, 2011. - 1056 с.

93. Parr T. The definitive ANTLR 4 reference, 2 edition. - Pragmatic Bookshelf, 2013. - 328 p.

94. Andrew M., St. Laurent. Understanding Open Source and Free Software Licensing. - O'Reilly Media, 2004. - 224 с.

95. Смирнов Д.П. Разработка программного обеспечения для управления логистическим процессом на складе // «Микроэлектроника и Информатика-2012». 19-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. -М.: МИЭТ, 2012. - С. 149.

96. Смирнов Д.П. Программный комплекс для управления логистическим процессом // Проблемы разработки информационных технологий и подготовки ИТ-кадров. - М.: МИЭТ, 2012. - C. 122-125.

97. Смирнов Д.П. Исследование и разработка моделей и алгоритмов для повышения эффективности управления складскими процессами в электронной торговле // Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике. - М.: МИЭТ, 2013. №6. - С. 369-371.

98. Смирнов Д.П. Разработка программно-аппаратного комплекса для организации складской логистики в интернет-магазинах // «Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике» 6-я Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция: Тезисы докладов. - М.: МИЭТ, 2013. - С. 143.

99. Нагапьянц Н.А. Коммерческая логистика: учебное пособие. - М.: ИНФРА-М, 2014. - 253 с.

100. Афонин А.М. Петрова А.М., Царегородцев Ю.Н. Промышленная логистика: учебное пособие. - М.: ИНФРА-М, 2009. - 304 с.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. АКТЫ ВНЕДРЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

^УТВЕРЖДАЮ" ^Проректор МИЭТ /___Гаврилов С.А.

" V " , : ■ ■ 2016 г.

АКТ

об использовании результатов диссертационной работы Смирнова Дмитрия Петровича

«Разработка методик и алгоритмов объектно-ориентированного моделирования автоматизированных производственных логистических процессов на основе Е-сетей»

Настоящим подтверждается, что результаты диссертационной работы Смирнова Дмитрия Петровича «Разработка методик и алгоритмов объектно-ориентированного моделирования автоматизированных производственных логистических процессов на основе Е-сетей» использовались при выполнении прикладных научных исследований и экспериментальных разработок по Соглашению 14.578.21.0085 (уникальный идентификатор соглашения КРМЕР157814X0085) между Минобрнауки России и федеральным государственным автономным образовательного учреждением высшего образования «Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники».

Зав. каф. «МЭ»,

д.т.н.

Тимошенков С.П.

"УТВЕРЖДАЮ" ¡ральный директор ОО "КОСМОС" _ Соколин К. В.

2016 г.

АКТ

о внедрении результатов диссертационной работы Смирнова Дмитрия Петровича

на тему «Разработка методик и алгоритмов объектно-ориентированного моделирования автоматизированных производственных логистических процессов на основе Е-сетей» на соискание ученной степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в приборостроении)»

Комиссия в составе: председатель комиссии - технический директор Кузнецов Д. В.; члены комиссии - финансовый директор Тислеико И. Ю., менеджер интернет-проектов Чеботарь Д. И. составила настоящий акт о том, что результаты диссертационной работы Смирнова Д. П., а именно:

методика имитационного объектно-ориентированного моделирования на базе расширенных сетей Петри (Е-сети), позволяющая описывать автоматизированные процессы в виде групп связанных элементарных сетей, представляющих собой экземпляры классов, и отличающаяся новым подходом к проектированию моделей;

методика применения имитационного моделирования для проектирования и сопровождения автоматизированных процессов и производств в реальном времени, обеспечивающая эффективное управление, основанное на получении актуальных данных, позволяющих отслеживать и моделировать влияние различных факторов;

алгоритм сетевого ООМ распределенных процессов, позволяющий проводить эксперименты с объектно-ориентированной моделью реальной системы, при этом получая достоверные и точные результаты;

программно-алгоритмическое обеспечение объектно-ориентированного имитационного моделирования Аг^т с поддержкой языка ООМ распределенных автоматизированных процессов и производств для проектирования и исследований производственных процессов были использованы на предприятии ООО «КОСМОС» для разработки и исследования модели складской логистики, позволившие выявить узкие места функционирования автоматизированных процессов.

Разработанное Смирновым Д. П. программно-алгоритмическое обеспечение АпЫт используется для проведения регулярного анализа работы автоматизированных логистических складских процессов, давая необходимую информацию для управления ими с достаточно высокой точностью прогнозируемых результатов, поскольку модель постоянно поддерживается в актуальном состоянии.

Члены комиссии:

Финансовый директор

Председатель комиссии:

Технический директор

Тисленко И.Ю.

Кузнецов Д. В.

Менеджер интернет-проектов

Чеботарь Д. И.

"УТВЕРЖДАЮ1

1Г

Коммерческий директор

АКТ

о внедрении результатов диссертационной работы Смирнова Дмитрия Петровича

на тему «Разработка методик и алгоритмов объектно-ориентированного моделирования автоматизированных производственных логистических процессов на основе Е-сетей» на соискание ученной степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в приборостроении)»

Комиссия в составе коммерческого директора Моисеева А. В. и заместителя начальника коммерческого отдела Васильевой Ю. Ю. составила акт о том, что результаты диссертационной работы Смирнова Д. П., а именно созданное им на основе полученных теоретических результатов программно-алгоритмическое средство имитационного моделирования Аг^т внедрено в управление производственными, логистическими и складскими процессами для обеспечения более надежного контроля за данными процессами и возможности прогнозирования различных неблагоприятных ситуаций.

Применение результатов диссертационной работы Смирнова Д. П., включающих методику сопровождения автоматизированных процессов и производств в реальном времени с помощью имитационного моделирования, позволило повысить точность оценки сложившейся ситуации, в среднем имея погрешность расчетов временных показателей 4%. Помимо этого удалось снизить влияние негативных факторов на 40% и повысить производительность в отдельных процессах до 15%.

Коммерческий директор

Моисеев А.В.

коммерческого отдела

Зам. начальника

Васильева Ю. Ю.

УТВЕРЖДАЮ Проректор МИЭТ по учебной раб.оге, л т.н.. профессор

АКТ

внедрения результатов диссертационной работы Смирнова Дмитрия Петровича на тему «Разработка методик и алгоритмов объектно-ориентированного моделирования автоматизированных производственных логистических процессов на основе Е-сетей», представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 - «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в приборостроении)»

Результаты кандидатской диссертации Смирнова Дмитрия Петровича, посвященной созданию эффективных методик и алгоритмов объектно-ориентированного моделирования, а именно:

- методика имитационного объектно-ориентированного моделирования;

- алгоритм сетевого объектно-ориентированного моделирования распределенных процессов;

- методика сопровождении автоматизированных производственных логистических процессов;

- предметно-ориентированный язык ООМОЬ

используются в учебном процессе кафедры «Информатика и программное обеспечение вычислительных систем» национального исследовательского университета «МИЭТ» в лекционных и практических занятиях по дисциплинам «Моделирование сложных систем в Апу1о§ю», «Гибридное моделирование».

Заведующий кафедрой ИПОВС

д.т.н., проф.

Ученый секретарь кафедры ИПОВС д.т.н., проф.

Л.Г. Гагарина

Е.М. Портнов

ПРИЛОЖЕНИЕ 2. СИНТАКСИС ЯЗЫКА ОПИСАНИЯ МОДЕЛИ ООМБЬ

Синтаксис языка ООМОЬ описывается с помощью расширенного метаязыка БНФ.

Определение основных терминалов:

'7'|'8'|'9'.

' { цифра } ] .

цифра = '0'|'1' |'2'|'3'|'4'|'5'|'6

число = [ '-' ] цифра { цифра } [

символ A ••• Z'|'a'...'z'|'_'.

^рока = символ { ( символ | цифра

текст = { ( символ | цифра | ' ' )

знак

сравнение = '=='|'<

значение = число | cтрока.

имя атрибута = cтрока.

атрибут = 'point. ' имя_атрибута.

имя_локальной_переменной = cтрока.

имя_глобальной_переменной = 'glob.'переменная.

выражение = переменная '=' ( имя_локальной_переменной | имя_глобальной_переменной | атрибут | значение ) { знак ['('] ( переменная | значение ) [')'] }.

условие = 'IF' '(' (переменная | значение) сравнение (переменная | значение) ')' '{' { (условие | выражение) } '}' [ 'ELSE' '{' { (условие | выражение) } '}'].

Описание глобальных компонентов модели:

имя_класса = cтрока. имя_базового_класса = строка.

класс = 'CLASS' имя_класса [ ':' имя_базового_класса ] '{' тело

тело = [локальные_переменные] [параметры_объекта] [позиции] [переходы] [порты] { [элементарные_сети] }.

имя_переменной = ^рока.

глобальные_переменные = 'GLOBAL_VARIABLES' '{' { ( 'INT' | 'DOUBLE' | 'STRING' | 'BOOL' ) имя_переменной [ '=' значение ] { ',' имя_переменной [ '=' значение ] } ';' } '}'.

Структурные компоненты класса:

имя_позиции = cтрока, комментарий = текст.

позиции = [ 'private' ] 'POSITIONS' '{' { ( 'SINGLE' | 'MULTI' ) имя_позиции [ ':' '/' комментарий '/' ] { ',' имя_позиции [ ':' '/' комментарий '/' ] } ';' } '}' .

имя_перехода = строка.

переходы = [ 'private' ] 'TRANSITIONS' '{' { ('T' | 'X' | 'Y' |

'G' | 'I') имя_перехода [ ':' комментарий ] { ',' имя_перехода [ ':' комментарий ] } ';' } '}'.

имя_параметра_объекта = строка.

параметры_объекта = [ 'private' ] 'PARAMETERS' '{' { ( 'INT' | 'DOUBLE' | 'STRING' | 'BOOL' ) имя_параметра_объекта '='

значение { ',' имя_параметра_объекта '=' значение } ';' } '}'.

имя_объекта = строка.

объекты = 'OBJECTS' '{' { имя_класса имя_объекта '(' [ имя_параметра_объекта '=' значение { ',' имя_параметра_объекта '=' значение } ] ')' { ',' имя_объекта '(' [

имя_параметра_объекта '=' значение { ',' имя_параметра_объекта '='"значение } ] ')' } ';' } '}'.

элементарная_сеть = [ 'private' ] 'NET' имя_перехода '{' тело_элементарной_сети '}'.

тело_элементарной_сети = [связь_сети] [атрибуты_сети] [задержка] [условия перехода] [действия].

Коммутативные компоненты класса:

порты = 'PORTS' '{' { ( 'IN' | 'OUT' | 'INIT' ) имя_позиции { ',' имя_позиции } ';' } '}'.

связь_сети = 'LINK' '{' { ( 'IN' | '-IN' | 'OUT' | '-OUT' ) имя_позиции { ',' имя_позиции } ';' } '}'.

условия_перехода = ( 'ACTIVE_IN' | 'ACTIVE_OUT' ) '{' { условие } '}'.

задержка = 'DELAY' '{' ( условие | выражение ) '}'.

Программные компоненты класса:

локальные_переменные = [ 'private' ] 'VARIABLES' '{' { ( 'INT' | 'DOUBLE' | 'STRING' | 'BOOL' ) имя_локальной_переменной [ '='

значение ] { ',' имя_локальной_переменной [ '=' значение ] } ';' } '}'•

атрибуты_сети = 'ATTRIBUTES' '{' { ( 'INT' | 'DOUBLE' | 'STRING' | 'BOOL' ) имя_атрибута { ',' имя_атрибута } ';' } '}'.

действия = ( 'ACTION' | '-ACTION' ) '{' ( условие | выражение )

В языке имеются служебные переменные для возможности взаимодействия с определенными характеристиками элементарных сетей:

_in и_out - определяют собой активные входные и выходные позиции

элементарной сети;

_delay - определяет время задержки перехода;

_time - хранит значение прошедшего времени ожидания перехода.

ПРИЛОЖЕНИЕ 3. ПРАВИЛА ОПРЕДЕЛЕНИЯ НАЧАЛЬНЫХ ЗНАЧЕНИЙ МОДЕЛИ

XSD (XML Schema definition) представляет собой язык описания структуры XML. В связи с этим правила определения начальных значений модели заданы на данном языке.

<xsd:schema xmlns:xs="http://www.w3.org/2001/XMLSchema"> <xsd:element name="InitParameters" type="InitParametersType"/> <xsd:complexType name="InitParametersType"> <xsd:sequence> <xsd:element name="Watcher" type="WatcherType"/> <xsd:element name="Set" type="SetType"/> <xsd:element name="Break" type="BreakType"/> <xsd:element name="Parameters" type="ParametersType"/> </xsd:sequence>

<xsd:attribute name="createTime" type="xsd:date"/> </xsd:complexType>

<xsd:complexType name="WatcherType"> <xsd:element name="Positions" type="PositionsType" /> <xsd:element name="Transitions" type="TransitionsType" /> </xsd:complexType>

<xsd:complexType name=" PositionsType "> <xsd:sequence>

<xsd:element name="Position" minOccurs="0" maxOccurs-'unbounded" type="Options" /> </xsd:sequence> </xsd:complexType>

<xsd:complexType name="TransitionsType"> <xsd:sequence>

<xsd:element name="Transition" minOccurs="0" maxOccurs="unbounded" type="Options"

/>

</xsd:sequence> </xsd:complexType> <xsd:complexType name="Options"> <xsd:sequence>

<xsd:element name="Type" minOccurs="0" type="xsd:positiveInteger" /> <xsd:element name="Show" minOccurs="0"> <xsd:simpleType> <xsd:restriction base="xs:string"> <xsd:enumeration value="Graph" /> <xsd:enumeration value="Table" /> <xsd:enumeration value="All" /> </xsd:restriction> </xsd:simpleType>

</xsd:element> </xsd:sequence>

<xsd:attribute name="name" type="xsd:string"/>

<xsd:attribute name="attribute_point" type="xsd:string" use="optional"/> </xsd: compl exType>

<xsd:complexType name="WatcherType"> <xsd:sequence>

<xsd:element name="SetOptions" minOccurs="0" maxOccurs-'unbounded" type="Sets" /> </xsd:sequence> </xsd:complexType> <xsd:complexType name="Sets"> <xsd:sequence>

<xsd:element name="SetPosition" minOccurs="0" type="xsd:string"> <xsd:complexType> <xsd:sequence>

<xsd:element name="Points" minOccurs="0" maxOccurs="unbounded" type="SetPoints"

/>

</xsd:sequence> </xsd:complexType> </xsd:element> </xsd:sequence> </xsd:complexType> <xsd:complexType name="SetPoints"> <xsd:sequence> <xsd:element name="Name" type="xsd:string" /> <xsd:element name="Quantity" type="xsd:string" /> <xsd:element name="Attribute" minOccurs="0" type="xsd:string"> </xsd:sequence> </xsd:complexType> <xsd:complexType name="BreakType"> <xsd:sequence>

<xsd:element name="Condition" type="xsd:string" minOccurs="0" maxOccurs="unbounded"

/>

</xsd:sequence> </xsd:complexType>

<xsd:complexType name="ParametersType"/> <xsd:sequence>

<xsd:element name="Parameter" minOccurs="0" maxOccurs="unbounded" type="Param" /> </xsd:sequence> </xsd:complexType> <xsd:complexType name=" Param"> <xsd:sequence> <xsd:element name="Name" type="xsd:string" /> <xsd:element name="Quantity" type="xsd:string" /> </xsd:sequence> </xsd:complexType>

Производственные логистические процессы на основном распределительном складе

Ui

Производственные логистические процессы на транзитно-перевалочном складе

| ■ •2

Класс Объекты Описание

VENDORS V Доставка товаров от поставщиков.

UNLOADING ul Разгрузка доставленных товаров на основном распределительном складе.

u2, u3, u4,... Разгрузка доставленных заказов на транзитно-перевалочных складах.

RECEPTION R Приемка товаров на склад.

WORKERS wsl Распределение свободных трудовых ресурсов на основном распределительном складе.

ws2, ws3. ws4.... Распределение свободных трудовых ресурсов на транзитно-псрсвалочных складах

INTERRUPTION 1 Прерывание текущих рабочих процессов в пользу более приоритетных.

COLLECTION С Сбор заказов.

SHIPPING si Отгрузка заказов на основном распределительном складе,

s2, s3,s4,... Отгрузка заказов на транзитно-псрсвалочных складах.

TASKS I Выполнение второстепенных складских задач (разбор брака, перекладка товара, уборка н т. п.).

WORK r.wl Внутренний объект класса RECEPTION. Выполнение приемки с возможностью ее прерывания.

c.w2,c.w3, cav4 Внутренние объекты класса COLLECTION. Сбор заказов с возможностью его прерывания.

t.w5, t.w6 Внутренние объекты класса TASKS. Выполнение второстепенных задач с возможностью их прерывании.

Модель логистических процессов в распределенной складской сети

Изм. Коп. Лист »до*. Подпись Дата

Разработал Мирное Д.П Стадия Лист Листов

Проверил П 1

гип миэт

Н.контр.

Я

hd

g

О

И

я

Г) g

£

Г) «

о

®ся о и и ^ н • Я 2

3to и и to й я hd ^

¡3 я р

§ я

>

Г) Я hd

И to

и ^

и

я я

о

»

ПРИЛОЖЕНИЕ 5. ОПИСАНИЕ МОДЕЛИ ПРОЦЕССА РАЗГРУЗКИ ДОСТАВЛЕННЫХ НА СКЛАД ТОВАРОВ НА ЯЗЫКЕ OOMDL

CLASS unloading { POSITIONS {

MULTI p401, p412;

SINGLE p402, p403, p404, p405, p406, p407, p408, p409, p410,

p411, p412; }

TRANSITIONS { X n4 01;

T n402, n403, n404; Y n405, n406;

}

PORTS {

IN p401, p402, p409; OUT p411, p412;

}

NET n401 {

LINK { IN p401, p402; OUT p403, p404, p405; }

}

NET n402 {

DELAY { _delay = glob.unloading_time; } LINK { IN p4 03; OUT p4 0 6; }

}

NET n403 {

DELAY { _delay = glob.unloading_time; } LINK { IN p404; OUT p407; }

}

NET n404 {

DELAY { _delay = glob.unloading_time; } LINK { IN p405; OUT p408; }

}

NET n405 {

LINK { IN p4 0 6, p407, p408; OUT p410, p411; }

}

NET n4 0 6 {

LINK { IN p4 0 9, p410; OUT p412; }

ACTION {

IF (point.time = 0) {

point.time = glob.reception_time;

}

}

}

ПРИЛОЖЕНИЕ 6. ПАТЕНТЫ И СВИДЕТЕЛЬСТВА ОБ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ НА АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММЫ, ПОЛУЧЕННЫЕ С УЧАСТИЕМ АВТОРА ДИССЕРТАЦИИ

Автор(ы): Боднарчук Василий Богданович (ЮГ), Катаев Эльмар Юрьевич (Яи), Симунин Михаил Максимович (Я11), Смирнов Дмитрий Петрович (1111), Строганов Антон Александрович (Я11), Строганова Валерия Сергеевна (Я11), Цыганков Виктор Юрьевич (Яи)