Развитие методологии имитационных исследований сложных экономических систем тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, доктор наук Девятков Владимир Васильевич

• Девятков Владимир Васильевич
• доктор наук
• 2015

Оглавление диссертации доктор наук Девятков Владимир Васильевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОБЗОР И АНАЛИЗ СПОСОБОВ ОПИСАНИЯ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ, МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ИХ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Сложные системы и методы их исследования

1.1.1. Цели и функции

1.1.2. Состав системы, связи и ее структура

1.1.3. Управляющие воздействия наблюдателя

1.1.4. Способы описания функционирования систем

1.1.5 Показатели функционирования систем

1.2. Модели систем и их классификация

1.2.1. Аналитические модели

1.2.2. Имитационные модели

1.2.3. От учебных моделей до имитационной экспертизы

1.3 Обзор языков и систем имитационного моделирования

1.4 Современное состояние ИМ в России и странах СНГ

1.5 Разработка отечественных языков и средств ИМ

1.6 Использование, дистрибуция и поддержка известных средств ИМ

ГЛАВА 2. ЭВОЛЮЦИЯ ТРАДИЦИОННОЙ МЕТОДОЛОГИИ ИМИТАЦИОННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

2.1 Традиционная методология проведения ИИСС

2.2 Общая модель процесса ИИСС

2.3 Основные показатели процесса ИИСС

2.5 Анализ длительности проведения ИИСС

2.6 Уровень полезности применения результатов ИИСС

2.7 Анализ индекса потенциального использования метода ИИСС

2.8 Стоимость проведения ИИСС

2.9 Эволюция процесса проведения ИИСС

2.9.1 Автоматизация ручных операций исследователя и совершенствование программ на всех этапах ИИСС

2.9.2 Изменение содержания и структуры ИИСС

ГЛАВА 3. НОВАЯ МЕТОДОЛОГИЯ ПРОВЕДЕНИЯ ИМИТАЦИОННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

3.1 Объективные предпосылки возможности создания новой методологии и технологии проведения ИИСС

3.2 Общее описание новой методологии

3.2.1 Парадигма абстрактных уровней описания ИИСС

3.2.2 Определения

3.2.3 Концептуальные основы программной технологии Techuu

3.2.4 Обобщенные показатели качества технологии

3.3 Системы автоматизации имитационных исследований

3.4 Классификация САИИ

3.5 Идеи и предпосылки создания технологии массовой разработки САИИ

3.5 Концептуальные принципы организации исследования в САИИ

3.6.1 Централизация управления исследованием

3.6.2 Интеграция данных, моделей и результатов

3.6.3 Предметная направленность языка взаимодействия с САИИ

3.6.4 Автоматическая генерация имитационных моделей

3.6.5 Коллективные исследования

3.6.6 Унификация сопряжения программ и данных

3.7. Облачное моделирование

3.7.1. Облачные САИИ

3.7.2 Проект GPSS Cloud по модели PaaS

ГЛАВА 4. СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ИМИТАЦИОННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

4.1 Разработка концептуальной модели САИИ

4.2 Пример практической реализации САИИ профессионального использования

4.2.1 Расширенный редактор GPSS World

4.2.2 Состав программных подсистем

4.3. Пример использования расширенного редактора

4.3.1 Структура и интерфейс имитационного приложения

4.3.2 Подсистема анализа результатов моделирования

4.4 Концептуальная модель САИИ для массового использования

4.5 Концептуальная модель и пример практической реализации имитационного приложения

4.5.1 Концептуальная модель имитационного приложения

4.5.2 Пример разработки имитационного приложения

4.5.3 Структура имитационного приложения

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А Основные подсистемы САИИ Расширенный редактор GPSS World

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Пример создания САИИ для массового использования

ПРИЛОЖЕНИЕ В. Имитационное приложение - «Модель железнодорожного направления»

ПРИЛОЖЕНИЕ Г. Проведение исследования с использованием САИИ «Агропромышленный парк РТ»

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Развитие методологии имитационных исследований сложных экономических систем»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Имитационное моделирование (далее ИМ) начало бурно развиваться с начала 60-х годов прошлого века. В то время появились такие, известные и знаковые языки имитационного моделирования, как SIMULA, GPSS и SIMSCRIPT. И на протяжении более чем 60 лет идет постоянное развитие и совершенствование теоретических методов и программных средств ИМ.

При зарождении ИМ больше внимания уделялось развитию средств разработки и верификации самой имитационной модели и нужно сказать, что на сегодняшний день почти все языки ИМ позволяют пользователям создавать модели сложнейших систем. В дальнейшем все больше и больше приходило понимание того, что нужно не только создать модель, а и провести исследование. Это достаточно сложный, итеративный и длительный процесс - от постановки задачи, сбора и обработки статистики, разработки имитационной модели, проведения экспериментов вплоть до документирования процесса исследования и выработки рекомендаций по результатам моделирования. Будем далее этот процесс называть имитационным исследованием сложных экономических систем (далее ИИСС). Наиболее подробно методология и технология процесса ИИСС, используемая в реальных исследованиях, описана в классических трудах Н.П. Бусленко, Т. Нейлора, Р. Шеннона и называется традиционным подходом. Методология традиционного подхода не менялась с 70-х годов прошлого столетия. Главным недостатком данного подхода являлся тот факт, что метод ИМ за эти годы так и не стал массовым инструментом. Хотя имеется огромная потребность общества в создании имитационных моделей и потенциально эти модели могут быть построены. Но высокий уровень профессиональных требований к исследователю, большая длительность и высокая стоимость исследования позволят осуществлять процесс ИИСС лишь незначительного числа моделей.

Традиционный подход является основным для исследователей и в настоящее время. Хотя произошло множество изменений, в основном связанных с развитием и использованием информационных технологий. Попытки автоматизации всех процессов в ИИСС выявили необходимость методического описания и комплексного решения ряда вопросов, не предусмотренных традиционной технологией, - изменение количества и содержания этапов, унификации используемых данных и результатов, обеспечения информационной совместимости этапов, создание единого языка взаимодействия исследователя на протяжении всего процесса ИИСС, распределения и оптимизации

вычислений и т.д. Это привело к необходимости кардинального переосмысления, развития и совершенствования методологии традиционного подхода к ИИСС.

Современные языки и системы ИМ позволяют автоматизировать в рамках одной программы значительную часть процесса исследования. Но все эти разработки осуществлялись без глубокой методической и теоретической проработки. Каждый разработчик создавал то, что знал и мог, ставя во главу угла, прежде всего, свой коммерческий интерес. И самое главное методическое упущение состоит в том, что все эти разработки полностью основывались на идеологии традиционного подхода к ИИСС. Поэтому даже современные модернизированные программные среды для проведения ИИСС чрезвычайно неэффективны, длительны по времени и требуют высокой квалификации исследователя.

Учитывая все вышесказанное, можно сделать вывод, что необходимость в разработке новых концепций, развитии методологии проведения исследований и достижения эффективности и массовости процесса ИИСС является исключительно важной и актуальной задачей.

Степень разработанности проблемы исследования. Большой теоретический и практический вклад в развитие системного анализа и имитационного моделирования внесли многие выдающиеся советские ученые: Н.П. Бусленко, В.М. Глушков, В.В. Калашников, М.И. Нечепуренко, Н.Н. Моисеев, И.В. Максимей, Ф.И. Перегудов, В.Я. Петров, А.А. Самарский, А.И. Уемов и другие. Их исследования и разработки продолжил целый ряд российских ученых: В.Н. Волкова, О.В. Голосов, И.Н. Дрогобыцкий, В.Н. Задорожный, С.В. Емельянов, А.А. Емельянов, Н.Б. Кобелев, В.М. Львов, С.В. Микони, И.П. Норенков, Ю.И. Рыжиков, Г.И.Росс, Б.В. Соколов, Ф.П. Тарасенко, Р.М. Юсупов, С.А. Яковлев и другие. Ими заложены теоретические основы целого ряда направлений имитационного моделирования. Например, агрегативный подход, общая теория имитационного моделирования, аналитико-имитационный подход, квалиметрия качества моделей.

Следует отметить огромную значимость для развития теоретических основ и методологии создания имитационных моделей и проведения исследования трудов зарубежных ученых: Л. фон Берталанфи, М. Месаровича, И. Тахакара, Р. Шеннона, Т. Нейлора, В. Кельтона, А. Лоу, Г. Буча, А. Якобсона, Д. Бэнкса, Л. Клейнрока, Дж. Гордона, А. Прицкера, Д. Хенриксона, И. Столла, Лоренца, Т. Шрайбера, С. Кокса и др.

Отправной точкой практического использования ИМ в мире является появление специализированных языков и систем моделирования. Это такие языки, как GPSS, SOL,

SIMSCRIPT, SIMULA, SLAM, НЕДИС, SIMAN, SIMULINK и множество других. В настоящий момент за более чем 50 лет развития созданы сотни языков и систем ИМ.

Можно выделить 14 основных языков, наиболее распространенных и используемых в настоящее время в мире. Это такие языки, как ExtendSim, AutoMod, ProModel, Arena, GPSS/H, SLX, GPSS World, SIMIO, AnyLogic, SIMSCRIPT III, SIMPROCESS, SIMULA 67, ARIS, SIMUL8. В мире ежегодно разрабатывается огромное количество имитационных моделей с использованием этих языков и систем.

Появилось множество научных разработок и российских программных продуктов, развивающих теорию и практику ИИСС. Можно говорить о появлении целого ряда научных школ в России по ИМ: агентных технологий (Ю.А. Ивашкин, А.В. Борщев, В.Н. Задорожный, К.А. Аксенов, Е.Ф. Смолий, В.Б. Тарасов, А.Н. Швецов); распределенного и облачного моделирования (Р.Л. Смелянский, С. А. Власов, А.И. Миков, Л.Н. Лядова, Е.Б. Замятина, В.В. Окольнишников, А.С. Родионов); операционного моделирования (Л.В. Вишнякова, О.В. Дегтярев, В.В. Попович, Я.А. Ивакин, В.Р. Ляпин, Н.В. Митюков, И.Ф. Савченко); транспортной и складской логистики (В.А. Зуев, Е.В. Кузнецова, И.В. Макарова, Р.Г. Хабибуллин).

В последние годы появилось много монографий, учебных и методических пособий по различным направлениям ИМ на русском языке. Например, это работы Т.И. Алиева, Н.Б. Кобелева, В.Н. Томашевского, Е.Х. Ждановой, В.Д. Боева, А.Н. Бражника, И.Ю. Бродского, Ю.Г. Карпова, Г.А. Сырецкого, В.М. Черненького, И.М. Якимова, Ю.Н. Павловского, В.С. Смородина, Б.Я. Советова, С.А. Яковлева, Е.М.Кудрявцева, Н.Н. Лычкина, В.А. Половникова, И.В. Трегуб, С.А. Бронова.

Рынок применений ИИСС потенциально огромен. Имитационные исследования чрезвычайно важны, а иногда являются единственным методом для оценки и анализа инноваций, оптимизации издержек предприятий и проектов, повышения производительности труда и увеличения выпуска продукции. Существует множество апробированных на практике направлений применения ИИСС - банковское дело, экономическое прогнозирование, транспортная логистика, промышленное моделирование, исследование эффективности организационно-технических систем, анализ военных операций, оценка энергоэффективности производств и т.д.

В некоторых странах данный рынок осваивается давно и успешно. Например, в США это огромная индустрия с заказами на несколько миллиардов долларов и сотнями тысяч специалистов, занимающимся их исполнением. В Германии, по оценкам Ю.И. Толуева, ежегодно выполняется проектов по ИИСС более чем на 300 миллионов

евро. Для других стран, в том числе и России, предстоит еще много сделать для развития рынка применений ИИСС.

В последние годы наметилась тенденция снижения темпов роста практических применений ИИСС. Большинство специалистов единодушны во мнении, что это не означает насыщение рынка применений ИИСС. Наоборот, систем, требующих исследования, становится все больше.

Действительно, системный анализ необходим для анализа существующих и модернизируемых систем любого среднего и крупного предприятия - логистики поставки комплектующих и материалов, эффективности применяемых технологий, оптимальности организации производств, выполнимости производственных планов и т.д. Для России, учитывая количество функционирующих предприятий1, это необходимость проведения ежегодно сотен тысяч исследований. А сейчас их проводится только несколько сотен в год, т.е. в тысячи раз меньше, чем это необходимо. Такая ситуация характерна и для стран с развитым рынком применений ИИСС, разница в том, что там разрыв реальных и потенциальных применений меньше. Но все равно в среднем рынок применений ИИСС в мире освоен не более чем на 10%.

Очевиден огромный разрыв между потребностью экономики в имитационных исследованиях и числом практически проводимых исследований. Это происходит потому, что создаваемые инструментальные средства ИМ так и не стали массовым инструментом, оставаясь, по определению Р. Шеннона, «искусством и наукой».

Многие предприятия и исследователи отказываются от проведения ИИСС из-за ряда причин, главными из которых являются:

• Методические и программные инструментальные средства исследования остаются чрезвычайно сложными, не удовлетворяют Заказчиков по удобству и простоте использования, требуют высокой квалификации исполнителей и под силу только профессионалам ИМ;

• Освоение целого ряда разрозненных программных средств, используемых при проведении ИИСС, требует больших затрат времени. В результате проведение исследований затягивается, и время получения практических рекомендаций исследования не соответствует современным темпам принятия управленческих решений.

1 Федеральная служба государственной статистики (Росстат). РОССИЯ" 2013 Статистический справочник / Под редакцией Е.А. Суринова. - М: Информационно-издательский центр «Статистика России», 2013. - С. 20.

Практика использования современных инструментальных средств показывает, что применение самых современных информационных технологий не дает должного эффекта. И это связано с тем, что методологической основой проведения ИИСС до сих пор остается традиционный подход. Требования и ожидания Заказчиков исследований значительно повысились. А методологические подходы к проведению ИИСС остались на уровне конца прошлого века.

В силу этого научное исследование, направленное на развитие методологии проведения ИИСС, приведение программных технологий ее реализации к современному уровню позволит предложить принципиально новые инструментальные средства и положит начало массовому практическому применению метода ИМ.

Объект исследования. Жизненный цикл ИИСС, методология и технология проведения ИИСС, моделируемые экономические системы и участники исследований.

Предмет исследования. Процесс организации и проведения ИИСС, рассматриваемый с позиций автоматизации всех действий исследователя, системного объединения создаваемых программ в интегрированный программный комплекс.

Цели и задачи исследования. Основной целью диссертационного исследования является решение научной проблемы повышения эффективности проведения ИИСС на принципах программной интеграции, унификации и упрощения процесса исследования.

Достижение поставленной цели потребовало решение следующих задач:

1. Провести структурно-функциональный анализ рынка ИИСС, выявить области и уровень применения метода ИМ, проанализировать применяемые методы и технологию проведения исследований, языки моделирования, оценить уровень автоматизации и комплексности исследований.

2. Выявить главные факторы, влияющие на динамику повышения эффективности проведения ИИСС, увеличения количества разрабатываемых имитационных моделей, повышения качества проводимых исследований и снижения стоимости исследования. Результатом должно быть установление взаимосвязи между показателями эффективности процесса ИИСС и этими факторами.

3. Проанализировать влияние на структуру и технологию проведения ИИСС эволюционных изменений процесса за счет комплексной автоматизации традиционного процесса ИИСС. В результате должны быть выработаны основные концепции повышения эффективности проведения ИИСС.

4. Создать формальную модель проведения и управления ИИСС, позволяющую описать основополагающие принципы разработки глобальных интегрированных

программных систем проведения ИИСС. Это позволит создать теоретическую базу совершенствования и развития методологии ИИСС.

5. Сформулировать концепции и принципы новой методологии проведения ИИСС. Результатом практического применения обновленной методологии должны стать возможность создания концептуальных моделей систем автоматизации имитационных исследований (САИИ) в различных областях экономики и разработка технологий массового использования этих моделей.

6. Разработать архитектуру и технологию организации облачных вычислений в САИИ для проведения распределенного и удаленного моделирования. Это позволит расширить количество применений ИМ и количество исследователей, увеличить доступность использования метода, при этом уменьшить стоимость и повысить оперативность проведения ИИСС.

7. Оценить эффективность применения усовершенствованной методологии при проведении практических исследований различных сложных систем. Это позволит сравнить основные количественные характеристики проведения ИИСС при использовании новой и традиционной методологии исследования.

8. Разработать программные инструменты и методики их использования, позволяющие осуществлять имитационную экспертизу проектов и технологий за приемлемые для государства и бизнеса сроки.

9. Создать методический и программный базис для формирования и выдвижения законодательной инициативы о необходимости проведения имитационной экспертизы в России для крупных инфраструктурных проектов, осуществляемых на бюджетные средства.

Область исследования. Исследование выполнено в рамках пунктов: 1.2. Теория и методология экономико-математического моделирования, исследование его возможностей и диапазонов применения: теоретические и методологические вопросы отображения социально-экономических процессов и систем в виде математических, информационных и компьютерных моделей; 1.7. Построение и прикладной экономический анализ экономических и компьютерных моделей национальной экономики и ее секторов; 2.1. Развитие теории, методологии и практики компьютерного эксперимента в социально-экономических исследованиях и задачах управления; 2.2. Конструирование имитационных моделей как основы экспериментальных машинных комплексов и разработка моделей экспериментальной экономики для анализа деятельности сложных социально-экономических систем и определения эффективных направлений развития

социально-экономической и финансовой сфер - Паспорта специальности 08.00.13 -Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки).

Методологической и теоретической основой исследования послужили труды ведущих зарубежных и российских ученых, посвященные различным аспектам имитационного моделирования, методологии проведения исследований, системного анализа. Также использовались отраслевые нормативные документы, официальные документы министерств и ведомств по данной проблеме, документы и рекомендации национального общества имитационного моделирования, международный опыт. При формализации процесса имитационных исследований использовался математический аппарат теоретико-множественного подхода, общей теории имитационных исследований, квалиметрия моделей и теория оптимального управления имитационными моделями.

Информационной базой исследования являются: результаты экспертных оценок, полученных членами НОИМ при проведении ИИСС; базы данных официальных органов государственной власти РФ; отраслевые и российские стандарты в области информационных технологий; международные стандарты в области ИМ; материалы научных конференций по ИМ в России и странах бывшего СССР (ИММОД, МОДС, КОММОД и т.д.), в Европе (EUROSIM, ECMS, UKSim и т.д.), в США (Winter Simulation, Summer Sim, ASM и т.д.), в других странах (Asia MIC, JSST, SimTecT); публикации в ведущих научных журналах по ИМ (Simulation, SNE, SIMM и т.д.).

Научная новизна исследования заключается в формировании новых принципов развития и совершенствования методологии имитационных исследований. Суть нового подхода состоит в переходе от концепции «Этапов и состояний», используемой в традиционной методологии проведения процесса ИИСС, к концепции «Программ и технологий вычислений». Этот переход базируется на введении парадигмы четырех взаимодополняющих уровней абстракции процесса ИИСС - структурно-функциональный уровень (S), язык взаимодействия исследователя с программами (ЯП), уровень исходных данных и результатов (СОД) и архитектура вычислений (В). На основе введенных абстрактных уровней созданы концептуальные основы проектирования интегрированных программных систем проведения ИИСС - систем автоматизации имитационных исследований (САИИ), разработаны методические рекомендации для реализации практических моделей в различных областях экономики.

В ходе выполнения работы автором получены следующие основные теоретические и практически значимые результаты:

1. На основе обзора средств ИМ и анализа применений ИИСС построена формальная модель традиционного процесса и выявлена совокупность факторов, влияющих на повышение эффективности проведения ИИСС. Получены количественные и графические зависимости базисных показателей процесса ИИСС от основных факторов (с. 95-119).

2. В результате исследования эволюции традиционного процесса ИИСС выявлены существенные изменения структурно-функционального уровня (S). Значительно изменилось количество действий исследователя и их функциональное наполнение ручных (Р) и автоматизированных операций, содержащихся в технологии этапов (Tech3). Это привело к существенному дисбалансу скорости вычислений, лексическому многообразию, сложностям информационного обмена и коллизиям управления ИИСС (U) (с. 138-151).

3. Для снятия коллизий управления процессом ИИСС, с учетом изменения структуры исследования и совершенствования информационных и программных технологий, внесены существенные изменения в традиционную методологию проведения ИИСС. Введена парадигма представления процесса ИИСС, которая позволила перейти от одного структурно-функционального уровня (S) при традиционной технологии к представлению ИИСС в виде четырех абстрактных уровней (S^СОД^ЯП^В) (с. 156-165).

4. Разработаны и теоретически обоснованы концепции построения САИИ, базирующейся на принципах облачных вычислений - «имитационное моделирование как услуга» (PaaS модель). Осуществлена экспериментальная программная реализация данной модели в проекте GPSS Cloud (с. 195-203).

5. На основе усовершенствованной методологии проведения ИИСС, теории агрегатов Н.П. Бусленко и общей теории имитационного моделирования Н.Б. Кобелева разработаны концептуальные модели трех различных предметных групп САИИ - для профессионалов ИМ (Апр), для массового использования (Ам), для корпоративного применения(Ак) (с. 205-208, 228-235, 236-238).

6. Разработаны программные спецификации и проведена программная реализация нескольких САИИ по созданным концептуальным моделям каждой предметной группы. В рамках данных САИИ созданы принципы и алгоритмы проектирования библиотек типовых элементарных блоков (ТЭБ) для различных предметных областей. Сформулирована методика разработки имитационных приложений. Введено понятие имитационной экспертизы, проведена ее классификация, разработаны концепции и принципы ее проведения (с. 213-220, 229-247, 59-64).

Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая значимость работы состоит в развитии традиционной методологии проведения ИИСС за счет

введения новых абстрактных уровней представления процесса ИИСС, построения на основе парадигмы этих уровней концептуальных моделей САИИ для трех основных групп применений (профессионалов ИМ, массового использования, корпоративного применения).

Практическая значимость работы состоит в доведении результатов развития методологии до возможности массовой программной реализации САИИ различных типов. Это позволит существенно расширить круг исследователей. Массовость использования достигается за счет возможностей графического проектирования моделей и визуального интерактивного анализа результатов без использования программирования.

С использованием созданных САИИ были реализованы и внедрены реальные имитационные приложения - модель железнодорожного направления, модель транспортной логистики Агропромышленного парка РТ, модель технологических процессов горно-обогатительного комбината, модель крупноблочного строительства судов в верфи, модель анализа и управления транспортными потоками Универсиады 2013 г. в Казани и ряд других.

Предложенные в диссертации методы, подходы и рекомендации позволяют существенно повысить количество и качество создаваемых имитационных моделей в различных отраслях экономики, создают предпосылки устойчивого роста рынка имитационных исследований в России. Это даст толчок применению ИИСС там, где ранее было невозможно, а исследователем может стать любой инженер. Все это будет способствовать повышению общего уровня прогнозирования в стране, снижению экономических издержек на предприятиях при реализации крупных проектов.

На основе полученных в диссертационной работе теоретических и практических результатов и результатов других исследований Национальным обществом имитационного моделирования и Институтом информатики Академии наук Республики Татарстан завершена предварительная работа по оформлению законодательной инициативы «Об обязательном проведении имитационной экспертизы и системного анализа проектов, реализуемых на бюджетные средства».

Степень достоверности полученных результатов, выносимых на защиту, обеспечена использованием: классических процедур системного анализа; теоретико-множественного подхода; агрегативного подхода; общей теории имитационного моделирования; методов теории вероятности и математической статистики; планирования экспериментов; методологии эмпирического анализа и ряда других методических разработок и теоретических подходов. Адекватность разрабатываемых моделей достигалась за счет достоверности используемых данных, точности экспертных оценок,

верификации данных и моделей. Дополнительно адекватность проверялась сравнительным анализом показателей функционирования разработанных моделей с мониторингом показателей работы реальных систем. В частности, отклонение прогнозных показателей модели транспортной системы Универсиады от фактических показателей во время проведения соревнований не превышало 7%.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения диссертационного исследования, выносимые на защиту, обсуждены и получили одобрение на 17 международных и 7 Всероссийских конференциях, прошедших с 2003 по 2014 годы. В их числе: Международная научно-практическая конференция «Инфокоммуникационные технологии глобального информационного общества» (г. Казань, Министерство информатизации и связи Республики Татарстан, 16-18 сентября 2003 г.), Всероссийская научно-практическая конференция «Имитационное моделирование, теория и практика» ИММОД-2003 (Санкт-Петербург, ФГУП «Центральный научно-исследовательский институт технологии судостроения», 14-17 октября 2003 г.), Вторая международная научно-практическая конференция «Инфокоммуникационные технологии глобального информационного общества» (г. Казань, Министерство информатизации и связи Республики Татарстан, 2-3 сентября 2004 г.), Вторая всероссийская научно-практическая конференция «Имитационное моделирование, теория и практика» ИММОД-2005 (Санкт-Петербург, ФГУП «Центральный научно-исследовательский институт технологии судостроения», 19-21 октября 2005 г.), 19-я европейская конференция по имитационному моделированию (г. Рига, Латвия, БСМБ, 1-4 июня 2005), Четвертая международная научно-практическая конференция «Инфокоммуникационные технологии глобального информационного общества» (г. Казань, Министерство информатизации и связи Республики Татарстан, 6-7 сентября 2006 г.), Вторая международная конференция «Системный анализ и информационные технологии» (г. Обнинск, ОНИТ РАН, Институт системного анализа РАН, 10-14 сентября 2007 г.), Третья всероссийская научно-практическая конференция «Имитационное моделирование, теория и практика» ИММОД-2005 (Санкт-Петербург, ФГУП «Центральный научно-исследовательский институт технологии судостроения», 1719 октября 2007 г.), Девятая Международная научная конференция РосНОУ (Москва, министерство образования и науки России, 15-18 сентября 2008), Международная научная и техническая конференция «Информационные технологии и математическое моделирование систем» (Мальорка, Испания, ЦИТП РАН, 15-25 сентября, 2008 г.), 13-й симпозиум 1БЛС по проблемам управления информацией в производстве (Москва, ИПУ РАН, 3-5 июня 2009 г.), Международная научно-техническая конференция

«Информационные технологии и математическое моделирование систем» (Салоники, Греция, ЦИТП РАН, 7-15 сентября, 2009 г.), Четвертая всероссийская научно-практическая конференция «Имитационное моделирование, теория и практика» ИММОД-2009 (Санкт-Петербург, ФГУП «Центральный научно-исследовательский институт технологии судостроения», 16-18 октября 2009 г.), Международная научно-практическая конференция «Инновационный путь развития РФ как важнейшее условие преодоление мирового финансово-экономического кризиса» (Москва, ВЗФЭИ, сентябрь 2009 г.), Международная Конференция «Информационные технологии и математическое моделирование систем» (Бордо, Франция, ЦИТП РАН, 13-21сентября 2010 г.), Международная Конференция «Информационные технологии и математическое моделирование систем» (Сардиния, Италия, ЦИТП РАН, 5-15 сентября 2011 г.), Пятая всероссийская научно-практическая конференция «Имитационное моделирование, теория и практика» ИММОД-2011 (Санкт-Петербург, ФГУП «Центральный научно-исследовательский институт технологии судостроения», 19-21 октября 2011 г.), Всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию социально-экономических систем (Москва, ВЗФЭИ, 15 мая 2012 г.), Международная Конференция «Информационные технологии и математическое моделирование систем» (Искья, Италия, ЦИТП РАН, 17-25 сентября 2012 г.), Седьмая конференция 1БАС по моделированию и управлению производственными системами (Санкт-Петербург, ИПУ РАН, 19-21 июня 2013 г.), Международная Конференция «Информационные технологии и математическое моделирование систем» (Лиссабон, Португалия, ЦИТП РАН, 9-17 сентября 2013 г.), Шестая всероссийская научно-практическая конференция «Имитационное моделирование, теория и практика» ИММОД-2013 (г. Казань, Академия наук Республики Татарстан, НОИМ, 16-19 октября 2013 г.), Третья международная конференция «Наука, образование, инновации» (г. Шумен, Болгария, Болгарская Академия наук, 21-23 мая 2014 г.).

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Девятков Владимир Васильевич, 2015 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Акофф, Р. О целеустремленных системах / Р. Акофф, Ф. Эмери. - Пер. с анг. - М.: Советское Радио, 1974. - 272 с.

2. Алиев, Т.И. Основы моделирования дискретных систем / Т.И. Алиев. - СПб.: СПбГУ ИТМО, 2009. - 363 с.

3. Андреев, В.В. Методы и средства создания открытых мультиагентных систем для поддержки процессов принятия решений / В.В Андреев, В. А. Виттих, С.В. Батищев // Известия РАН. Теория и системы управления. - 2003. - №1. - С. 126-137.

4. Барвиненко, В.В. Принять решение быстро / В.В. Барвиненко, В.Р. Ляпин // Армейский сборник. - 2010. - № 2. - С. 39-42.

5. Бахвалов, Л.А. Компьютерное моделирование: долгий путь к сияющим вершинам / Л.А. Бахвалов // Компьютерра. - 1997. - № 40. - С. 26-36.

6. Белевитин, А.Б. Моделирование организации медицинского обеспечения /

A.Б. Белевитин, А.М. Шелепов, И.Ф. Савченко // Вестник Российской Военно-медицинской академии. - 2011. - Т. 1. - С. 172-177.

7. Берталанфи, Л. фон История и статус общей теории систем: критический обзор / Л. фон Берталанфи // Системные исследования: Ежегодник. - М.: Наука, 1973. - С. 20-37.

8. Бигдан, В.Б. Становление и развитие имитационного моделирования в Украине [Электронный ресурс] / В.Б. Бигдан, В.В. Гусев, Т.П. Марьянович, М.А. Сахнюк портал www.gpss.ru., 2002. - Режим доступа:

http://gpss.ru/paper/ukraine/index_w.html (дата обращения: 11.08.2014)

9. Боев, В.Д. Моделирование систем. Инструментальные средства GPSS World: учебное пособие / В.Д. Боев. - Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2004. - 368 с.

10. Большая Советская Энциклопедия. - М: Государственное научное издательство Большая Советская Энциклопедия. - Издание 2-е. - Т. 39. - С. 158.

11. Боровиков, В.П. Statistica. Искусство анализа данных на компьютере /

B.П. Боровиков. - 2-е издание. - СПб.: Питер, 2003. - 686 с.

12. Бражник, А.Н. Имитационное моделирование: Возможности GPSS World / А.Н. Бражник. - СПб.: Реноме, 2006. - 439 с.

13. Бронов, С.А. Имитационное моделирование: учебное пособие / С.А. Бронов. -Красноярск: ФГОУ ВПО «Сибирский федеральный университет», 2007. - 82 с.

14. Бусленко, Н.П. Метод статистического моделирования / Н.П. Бусленко. - М.: Статистика, 1970. - 112 с.

15. Бусленко, Н.П. Лекции по теории сложных систем / Н.П. Бусленко, В.В. Калашников, И.Н. Коваленко. - М.: Советское радио, 1973. - 440 с.

16. Бусленко, Н.П. Моделирование сложных систем / Н.П.Бусленко. - М.: Наука, 1978.

- 400с.

17. Буч, Г. UML Классика CS / Г. Буч,, А. Якобсон, Дж. Рамбо: пер. со 2-го англ. изд. -СПб.: Питер, 2006. - 736 с.

18. Бююль, А. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей /А. Бююль, П. Цефель: пер. с нем. - СПб.: «Диа Софт ЮП», 2005. - 608 с.

19. Варжапетян А.Г. Имитационное моделирование на GPSS/H: учебное пособие / А.Г. Варжапетян. - СПб.: ГУАП, 2007. - 384 с.

20. Вентцель, Е.С. Теория вероятностей и её инженерные приложения / Е.С. Вентцель, Л.А. Овчаров. - 2-е изд. - М.: Высшая школа, 2000. - 480 с.

21. Вишнякова, Л.В. Комплекс имитационного моделирования организации воздушного движения / Л.В. Вишнякова, О.В. Дегтярев, А.С. Попов // Труды всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделированию социально-экономических систем (ВКИМСЭС). - М.: ВЗФЭИ, 2012. - С. 59-67.

22. Власов, С.А. Имитационное моделирование в России: прошлое, настоящее, будущее / С.А. Власов, В.В. Девятков // Автоматизация в промышленности. - №5.

- 2005. - С. 63-65.

23. Власов, С.А. Методология, технология и принципы программной реализации имитационных приложений / С.А. Власов, В.В. Девятков, Н.Б. Кобелев // Сборник докладов третьей всероссийской научно-практической конференции «Имитационное моделирование, теория и практика», том 1. - СПб: ФГУП ЦНИИТС, 2007. - С.17-26.

24. Власов, С.А. Универсальная моделирующая среда для разработки имитационных приложений / Власов С.А., Девятков В.В., Девятков Т.В. // Информационные технологии и вычислительные системы. - №2. - 2009. - С. 5-12. Работа выполнена при поддержке РФФИ - Проект №08-07-00205.

25. Власов, С.А. «Использование имитационных моделей для оценки производственной мощности при управлении металлургическим производством» /

С.А. Власов, В.В. Девятков, Д.И. Усанов // Автоматизация в промышленности. -№ 7. - 2010. - С. 8-13.

26. Власов, С.А. Имитационные исследования: от классических технологий до облачных вычислений / С.А. Власов, В.В. Девятков, Н.Б. Кобелев // Пятая всероссийская научно-практическая конференция «Имитационное моделирование, теория и практика»: сборник докладов. - СПб.: ОАО ЦТСС, 2011. - Т 1. - С. 42-50.

27. Теория систем и системный анализ в управлении организациями: Справочник: учебное пособие / Под редакцией В.Н. Волковой и А.А. Емельянова. - М.: Финансы и статистика; ИНВРА-М, 2009. - 848 с.

28. Волкова, В.Н. Теория систем и системный анализ: учебник / В.Н. Волкова,

A.А. Денисов. - М.: Изд-во «Юрайт», серия «Университеты России», 2010. - 679 с.

29. Волкова, В.Н. Теория систем и системный анализ / В.Н. Волкова, А.А. Денисов. -М: Изд-во «Юрайт», 2012. - 668 с.

30. Глушков, В.М. Программные средства моделирования непрерывно-дискретных систем / В.М. Глушков, В.В. Гусев, Т.П. Марьянович, М.А. Сахнюк. - Киев: Наукова думка, 1975. - 236 с.

31. Дал, У. СИМУЛА-67 / У. Дал, Б. Мюрхауг, К. Нюгорд. - М.: Мир, 1967. - 127 с.

32. Девятков, В.В. Разработка методов исследования дискретных систем на основе диалоговой имитации: автореф. дис. на соискание ученой степени канд. техн. наук: 05.13.13/ Девятков Владимир Васильевич. - М., 1984. - 13 с.

33. Девятков, В.В. Методология и технология имитационных исследований сложных систем: современное состояние и перспективы развития: монография /

B.В. Девятков - М.: Вузовский учебник.: ИНФРА-М, 2013. - 448 с.

34. Руководство пользователя по GPSS World / Пер. с англ. под общ. ред. В.В. Девяткова. - Казань: Мастер Лайн, 2002. - 384 с.

35. Девятков, В.В. Мир имитационного моделирования: взгляд из России / В.В. Девятков // Прикладная информатика. - 2011. - № 4. - С. 9-29.

36. Девятков, В.В. Расширенный редактор GPSS World / В.В. Девятков, М.В. Федотов // Пятая всероссийская научно-практическая конференция «Имитационное моделирование, теория и практика»: сборник докладов. - СПб.: ОАО ЦТСС, 2011. - Т 1. - С. 350-354.

37. Девятков, В.В. Применение облачных технологий в имитационных исследованиях: Проект GPSS Cloud / В.В. Девятков, С.А. Власов, В.В. Александров // Информационные технологии и математическое моделирование систем 2012.

Труды международной научно-технической конференции. - М.: ФГБУН Центр информационных технологий в проектировании РАН, 2012. - С. 40-46.

38. Девятков, В.В. Имитационные исследования с использованием GPSS WORLD -новые возможности / В.В. Девятков, С.А. Власов, Ф.В. Исаев, М.В. Федотов. // Автоматизация в промышленности. - №7. - 2012. - С. 3-8.

39. Девятков, Т.В. Некоторые вопросы создания систем автоматизации имитационных исследований / Т.В. Девятков // Прикладная информатика. - 2010. - №5(29). - С. 102-116.

40. Девятков, Т.В Методы и средства имитационного моделирования в задачах исследования и проектирования дискретно-событийных систем: автореф. дис. на соискание ученой степени канд. техн. наук: 05.13.18 / Девятков Тимур Владимирович. - М., 2011. - 18 с.

41. Дэниел, А. Менаске Производительность WEB-служб / А. Менаске Дэниел, А.Ф. Алмейда Виргилио. - СПб: ООО «ДиаСофт ЮП», 2003. - 480 с.

42. ЕС ЭВМ. ППП для моделирования и исследования на ЭВМ дискретных систем / Руководство программиста ПРО 309.007 Д2. - Казань: Завод ЭВМ, 1977. - 51 с.

43. Технология системного моделирования: монография / Е.Ф.Аврамчук, А. А. Вавилов, С. В.Емельянов и др.; под общей редакцией С.В. Емельянова. - М.: Машиностроение, 1998. - 520 с.

44. Имитационное моделирование экономических процессов: учеб. пособие / А.А. Емельянов, Е.А. Власова, Р.В. Дума; под ред. А.А. Емельянова. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

45. Компьютерная имитация экономических процессов: учебник / под ред. А.А. Емельянова. - М: Маркет ДС, 2010. - 464 с.

46. Задорожный, В.Н. К разработке имитационной модели организации вычислительного процесса на вычислительном комплексе / В.Н. Задорожный, Е.М. Кузнецова. // Автоматизация анализа и синтеза структур ЭВМ и вычислительных алгоритмов. - Новосибирск, 1977. - C. 53-57.

47. Задорожный, В.Н. Имитационное и статистическое моделирование: учебное пособие / В.Н. Задорожный. - Омск: Изд-во ОмГТУ, 2007. - 132 с.

48. Задорожный, В.Н. Аналитико-имитационные исследования систем и сетей массового обслуживания: монография / В.Н. Задорожный. - Омск: Изд-во ОмГТУ, 2010. - 280 с.

49. Замятина, Е.Б. Интеграция информационных систем и систем имитационного моделирования на основе многоуровневых моделей диаграмм / Е.Б. Замятина,

Л.Н. Лядова, А.И. Миков, А.И. Якимов // Межвузовский сборник научных статей «Математика программных систем» (Специальный выпуск), ISBN 978-5-79441391-5. - Пермь: ПГУ, 2008. - С. 12-23.

50. Зуев, В.А. Примеры решения логистических задач при создании складских комплексов / В.А. Зуев // Известия ВУЗов, Сер. «Машиностроение». - № Фундаментальные проблемы создания. - 2012. - С. 82-88.

51. Ингольф, С. GPSS - 40 лет развития [Электронный ресурс] / Сталл Ингольф //пер. с англ. труды конференции WSC-2001 (Winter Simulation Conference), 9-12 декабря 2001 года. - Режим доступа: http://gpss.ru/paper/stahl/index_w.html (дата обращения: 11.08.2014).

52. Калашников, В.В. Организация моделирования сложных систем / В.В. Калашников. - М.: Знание, 1982. - 62 с.

53. Каменнова, М. Моделирование бизнеса / Каменнова М., Громов А., Ферапонтов М., Шматалюк А. — М.: Весть-Мета Технология, 2000. - 327 с.

54. Карпов, Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Ведение в моделирование с AnyLogic 5 / Ю.Г. Карпов. - СПб.: БХВ-Петербург, 2006. - 400 с.

55. Кельтон, В. Имитационное моделирование. Классика CS / В. Кельтон, А. Лоу; 3-е изд. пер. с англ. - СПб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2004. - 847 с.

56. Киндлер, Е. Языки моделирования / Е. Киндлер; пер. с чешск. - М.: Энергоатомиздат, 1985. - 288 с.

57. Клейнен, Дж. Статистические методы в имитационном моделировании / Дж. Клейнен; пер. с англ.; под общ. ред. Ю.П. Адлера и В.Н. Варыгина. -М.:Статистика, 1978. - Вып. 1. - 221с.; Вып. 2 - 335 с.

58. Клейнрок, Л. Теория массового обслуживания / Л. Клейнрок; пер. с англ. - М.: Машиностроение, 1979. - 432 с.

59. Клейнрок, Л. Вычислительные системы с очередями / Л. Клейнрок; пер. с англ. -М.: Мир, 1979. - 600 с.

60. Кобелев, Н.Б. Практика применения экономико-математических методов и моделей: Учебно-практическое пособие / Н.Б. Кобелев. - М.: ЗАО «Финстатин-форм», 2000. - 246 с.

61. Кобелев, Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем / Н.Б. Кобелев. - М.: Дело, 2003. - 235 с.

62. Кобелев, Н.Б. Качественная теория больших систем и их имитационное моделирование. Пособие для разработчиков имитационных моделей и пользователей / Н.Б. Кобелев. - М.: Издательство «Принт-сервис», 2009. - 85 с.

63. Кобелев, Н.Б. Большие системы и их имитационное управление / Н.Б. Кобелев. -М.: Принт-Сервис, 2011. - 113 с.

64. Кобелев, Н.Б. Имитационное моделирование: учебное пособие / Н.Б. Кобелев, В.А. Половников, В.В. Девятков - М.: Инфра-М., Курс, 2012. - 369 с.

65. Кобелев, Н.Б. Имитационное управление глобальными системами и объектами с хаотическими факторами / Н.Б. Кобелев. М.: Принт-Сервис, 2013. - 93 с.

66. Ковалев, В.С. Укрупненная модель железнодорожного направления / В.С. Ковалев, Д.И. Усанов, Д.В. Цуцков, С.В. Калинин // Сборник докладов третьей всероссийской научно-практической конференции «Имитационное моделирование, теория и практика». - СПб: ФГУП ЦНИИТС, 2007. - Том 2. - С. 91-95.

67. Козлов, А.Н. Исследование функционирования центра коллективной обработки информации методом имитационного моделирования / А.Н. Козлов, Т.В. Девятков, П.А. Кейер // Третья всероссийская научно-практическая конференция «Имитационное моделирование, теория и практика»: сборник докладов. - СПб: ФГУП ЦНИИТС, 2007. - Том 2. - С. 96-100.

68. Компания А+С Консалт; официальный сайт [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.ptv-vision.ru/ (дата обращения: 11.08.2014).

69. Компания Gartner, Inc.; официальный сайт [Электронный ресурс]. - Режим доступа:

- www.gartner.com (дата обращения: 11.08.2014).

70. Кудрявцев, Е.М. GPSS World. Основы имитационного моделирования различных систем / Е.М. Кудрявцев. - М.: ДМК, 2003. - 320 с.

71. Кудрявцев, Е.М. Основы работы с универсальной системой моделирования GPSS World. Пособие для ВУЗов / Е.М. Кудрявцев, А.В. Добровольский. - М.: Ассоциация строительных ВУЗов, 2005. - 256 с.

72. Лопухин, М.М. ПАТТЕРН - метод планирования и прогнозирования научных работ / М.М. Лопухин. - М.: Советское радио, 1971. - 159 с.

73. Лычкина, Н.Н Имитационное моделирование экономических процессов: учебное пособие для слушателей программы eMBI Академия АйТи / Лычкина Н.Н. - М.: Государственный университет управления, 2005. - 164 с.

74. Ляпин, В.Р. Автоматизация и интеллектуализация управления группировками вооруженных сил / В.Р. Ляпин // Программные продукты и системы. - 2006. - № 1.

- С. 41-43.

75. Маклаков, С.В. ВРwin и ERwin: CASE-средства разработки информационных систем / С.В. Маклаков- 2-е изд., испр. и доп. - М.: Диалог-МИФИ, 2001 . - 256 с.

76. Максимей, И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ / И.В. Максимей. - М.: Радио и связь, 1988. - 232 с.

77. Максимей, И.В. Проектное моделирование вычислительного процесса в локальных вычислительных сетях / И.В. Максимей, О.М. Демиденко. - Минск: Белорусская наука, 2001. - 252 с.

78. Максимей, И.В. Имитационное моделирование сложных систем. В 3 частях. Часть 1. Математические основы: учебное пособие/ И.В. Максимей. - Минск: БГУ, 2009.

- 263 с.

79. Марковиц Г. 8ГМ8СШРТ. Алгоритмический язык моделирования / Г. Марковиц, Б. Хауснер, Г. Карр; пер. с англ. под редакцией чл.-кор. АН СССР Бусленко Н.П.

- М.: Советское радио, 1966. - 151 с.

80. Марьянович, Т.П. Имитационное моделирование средствами систем НЕДИС и ОАБР-ГУ / Т.П. Марьянович, С.С. Азаров, В.В.Гусев // Кибернетика. - 1980. - № 3.

- С. 35-50.

81. Месарович, М. Общая теория систем: математические основы / М. Месарович, И. Такахара. - М.: Мир, 1978. - 311 с.

82. Микони, С.В. Нейросетевой подход к формированию модели многоатрибутной полезности / С.В. Микони, Б.В. Соколов, Р.М. Юсупов // Сборник докладов шестой всероссийской научно-практической конференции «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММ0Д-2013). Том 1. - Казань: ФЭН, 2013. - С. 68-79.

83. Митюков, Н.В. Имитационное моделирование в военной истории. Синергетика в гуманитарных науках / Н.В. Митюков. - М.: ЛКИ, 2007. - 280 с.

84. Моисеев, Н.Н. Математические основы системного анализа / Н.Н. Моисеев. - 3-е изд. - М.: Книжный дом «Либрокон», 2013. - 532 с.

85. Мокшин, В.В. Модели и методы исследования многопараметрических систем: монография / В.В. Мокшин, И.М. Якимов. - Казань: Министерство образования и науки РТ, 2012. - 200 с.

86. Нейлор, Т. «Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем / Т. Нейлор; пер. с англ. - М.: Мир, 1975. - 500 с.

87. Неймарк, М.С. Система обеспечения надежности и безопасности полета самолетов марки ИЛ Ч. 1 / М.С. Неймарк // Стандарты и качество. - 2011. - № 11. - С. 74-77.

88. Николаев, В.И. Системотехника: методы и приложения / В.И. Николаев, В.М. Брук.

- Л.: Машиностроение, 1985. - 200 с.

89. Норенков, И.П. Основы автоматизированного проектирования / И.П. Норенков. - М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2000. - 359 с.

90. Окольнишников, В.В. Система моделирования Модель-6 / В.В. Окольнишников // Имитационное моделирование систем (СМ-3). — Новосибирск: ВЦ СО АН СССР, 1975. — С. 74-88.

91. Окольнишников, В.В. Система распределенного имитационного моделирования / В.В. Окольнишников // Труды Первой Всероссийской научной конференции «Методы и средства обработки информации». — М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, 2003. —С. 468-473.

92. Отчет Gartner «Hype-цикл облачных вычислений 2011» [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://www.slideshare.net/Trofy/gartner-11865272 (дата обращения: 11.08.2014).

93. Павловский, Ю.Н. Имитационные модели и системы / Ю.Н. Павловский. - М.: ВЦ РАН, 2000. - 134 с.

94. Полляк, Ю.Г. Вероятностное моделирование на электронных вычислительных машинах / Ю.Г. Полляк. - М.: Советское Радио, 1971. - 400 с.

95. Прицкер, А. Введение в имитационное моделирование и язык СЛАМ-2 / А. Прицкер. - М.: Мир, 1987. - 646 с.

96. Рудакова, О.С. Банковские электронные услуги. Практикум: учебное пособие для вузов / О.С. Рудакова, И.В. Рудаков. - М.: ЮНИТИ-Дата, 2000. - 111 с.

97. Рыжиков, Ю.И. Имитационное моделирование систем массового обслуживания / Ю.И. Рыжиков. - Л.: ВИККИ им А.Ф. Можайского, 1991. - 111 с.

98. Рыжиков, Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технологии / Ю.И. Рыжиков. - СПб.: КОРОНА принт, 2004. - 384 с.

99. Сайт компании разработчика BPMN [Электронный ресурс]. - Режим доступа: www.omg.org/bpmn/Documents/OMG_BPMN_Tutorial.pdf (дата обращения: 11.08.2014).

100. Сайт компании SoftwareAG [Электронный ресурс]. - Режим доступа: www.softwareag.com/ru/company/default.asp (дата обращения: 11.08.2014).

101. Сайт системы IOSO [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.iosotech.com/ru/ (дата обращения: 11.08.2014).

102. Сайт системы OpenSceneGraph [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://trac.openscenegraph.org/projects/osg//wiki/Support/PlatformSpecifics/MingwColla daEclipse (дата обращения: 11.08.2014).

103. Сайт системы Vanguard Global Optimizer [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.vanguardsw.com/products/Modeling-Simulation/ (дата обращения: 11.08.2014).

104. Самарский, А.А. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры /

A. А. Самарский, А.П. Михайлов. - 2-е издание. - М.: Физматлит, 2001. - 320 с.

105. Самойлов, В.В. Имитационное исследование системы сервисного обслуживания программно-технических средств ОАО «Татнефть» / В.В. Самойлов, С.А. Власов,

B.В. Девятков // Автоматизация в промышленности. - 2007. - №4. - С. 11-14.

106. Синицын, С.В. Верификация программного обеспечения / С.В. Синицын, Н.Ю. Налютин. - М.: БИНОМ, 2008. - 368 с.

107. Смелянский, Р. Л. Опыт применения программной среды ДИАНА для моделирования и проектирования бортовых вычислительных систем / Р.Л. Смелянский, В.В. Балашов, А.Г. Бахмуров, Д.Ю. Волканов, М.В. Чистолинов и др. // Гироскопия и навигация. - 2009. - № 2. - С. 48-55.

108. Смирнов, В.С. Методы и модели управления проектами в металлургии /

B.С. Смирнов, С.А. Власов и др. - М.: СИНТЕГ, 2001. - 176 с.

109. Смородин, В.С. Методы и средства имитационного моделирования технологических процессов производства: монография / В.С. Смородин, И.В. Максимей; Министерство образования РБ, Гомельский государственный университет имени Франциска Скорины. - Гомель: ГГУ им. Ф. Скорины, 2007.

- 369 с.

110. Советов, Б.Я. Моделирование систем: учебник для ВУЗов / Б.Я. Советов,

C.А. Яковлев. - М.: Высшая школа, 1985. - 224 с.

111. Советов, Б.Я. Моделирование систем / Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. - М.: Высшая школа, 2003. - 320 с.

112. Советов, Б.Я. Моделирование систем: Учебник для вузов / Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. - 4-е изд., стер. - М.: Высшая школа, 2005. - 343 с.

113. Сырецкий Г.А. Стратегии и методы Plant Simulation как современная основа обучения имитационному моделированию / Г.А. Сырецкий // Сборник докладов четвертой всероссийской научно-практической конференции «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД-2009). Том II. - СПб.: ОАО "Центр технологии судостроения и судоремонта", 2009. - С. 253-256.

114. Тарасов, В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика / В.Б. Тарасов. - М.: Эдиториал УРСС, 2002.

- 352 с.

115. Томашевский, В.Н. Имитационное моделирование в среде вР88 / В.Н. Томашевский, Е.Г. Жданова. - М.: Бестселлер, 2003. - 416 с.

116. Трегуб, И.В. Математические модели динамики экономических систем: монография / И.В. Трегуб. - М.: Финакадемия. 2009. - 160с.

117. Уемов, А.И. Системный подход и общая теория систем / А.И. Уемов. - М.: Мысль, 1978. - 272 с.

118. Харин, Ю.С Основы имитационного и статистического моделирования: учебное пособие / Ю.С. Харин. - Минск: Дизайн ПРО, 1997. - 288 с.

119. Центр информационных технологий Мебиус [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.catia.spb.ru/ (дата обращения: 11.08.2014).

120. Черненький, В.М. Разработка САПР Кн. 9. Имитационное моделирование: в 10 кн. / В.М. Черненький; под ред. А. В. Петрова - М.: Высшая школа, 1990. - 112 с.

121. Чернышов, В.Н. Теория систем и системный анализ: учебное пособие / В.Н. Чернышов, А.В. Чернышов. - Тамбов: Тамбовский Государственный Технический Университет, 2008. - 96 с.

122. Черняк, Ю.И. Системный анализ в управлении экономикой / Ю.И. Черняк. - М.: Экономика, 1970. - 151 с.

123. Швецов, А.Н. Агентно-ориентированные системы: от формальных моделей к промышленным приложениям: статья конкурса по ИТС [Электронное издание] /

A.Н. Швецов. - 2008. - 101 с. - Режим доступа: http://www.ict.edu.ru/ft/005656/62333e1-st20.pdf (дата обращения: 11.08.2014).

124. Шеннон, Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука / Р. Шеннон. - М.: Мир, 1978. - 418 с.

125. Шрайбер Т. Дж. Моделирование на вР88 / Т. Дж. Шрайбер. - М.: Машиностроение, 1980. - 592 с.

126. Электронная энциклопедия Википедия. Облачная технология 8аа8 [Электронное издание]. - Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/8aa8 (дата обращения: 11.08.2014).

127. Электронная энциклопедия Википедия. Облачная технология PaaS [Электронное издание]. - Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/Paa8 (дата обращения: 11.08.2014).

128. Якимов, И.М. Пакет имитационного моделирования дискретных систем на Фортране // Вычислительная техника в социалистических странах / И.М. Якимов,

B.В. Девятков, Г.М. Пьянов, В.М. Трегубов - М.: Финансы и статистика, 1989. - Вып. 25. - С. 116-122.

129. Якимов, И.М. Компьютерное моделирование: учебное пособие / И.М. Якимов

- Казань: КГТУ-КАИ, 2008. - 223 с.

130. Above the Clouds: A Berkeley View of Cloud Computing [Электронное издание]. -University of California at Berkeley, February 10, 2009. - Режим доступа: http://www.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2009/EECS-2009-28.pdf (дата обращения: 11.08.2014).

131. Alexandrov, V. Airport Airspace Traffic Simulation Research System / V. Alexandrov, V. Sikachev // Computer Data Analysis and Modeling: Complex Stochastic Data and Systems: Proc. of the Ninth Intern. Conf., Minsk, Sept. 7-11, 2010. In 2 vol. - Vol. 2. -Minsk: Publ. Center of BSU, 2010. - Р. 88-91.

132. Allison, P.D. Survival Analysis Using SAS: A Practical Guide / P.D. Allison. - Second Edition. - SAS Press, 2010. - 336 p.

133. Carpenter, A. Carpenter's Guide to Innovative SAS Techniques / A. Carpenter. - SAS Institute, 2012. - 570 p.

134. Averill, M. Law. Simulation Modeling and Analysis / Averill M. Law, W. David Kelton. - Fourth Edition. - McGraw-Hill, 2007. - 768 p.

135. Balci, О. Credibility Assessment of Simulation Results / О. Balci // Proceedings of the 1986 Winter Simulation Conference. - WSC, 1986. - Р. 39-44.

136. Balci, O. Validation, Verification and Testing Techniques Throughout the Life Cycle of a Simulation Study / О. Balci //Annals of Operation Research. - 1994. - Р. 121-173.

137. Balci, О. Verification, validation and accreditation / О. Balci //Proceedings of the 1998 Winter Simulation Conference. - 1998. - Р. 41-48.

138. Banks, J. Getting Started With GPSS/H / Jerry Banks, John Carson and John Sy. -Second Edition. -Wolverine Software Corporation, 1995. - 650 p.

139. Banks, J. Getting Started with AutoMod TM [Электронное издание]/Jerry Banks, Second Edition. - 2000-2004, Brooks Automation, Inc. - 628 p. - Режим доступа: http://12.185.35.51/student/gswa.zip (дата обращения 11.08.2014).

140. Borko, Furht. Handbook of Cloud Computing / Borko Furht, Armando Escalante.

- Springer, 2010. - 634 p.

141. Carson, J.S. Model verification and validation/ J.S. Carson //Proceedings of the 2002 Winter Simulation Conference. - 2002. , Р. 52-58.

142. Douglas F. Parkhill. The Challenge to Computer Utility / Douglas F. Parkhill.

- Addison-wesley, 1st edition (January 1, 1966). - 207 p.

143. Egorov, I.N. Multi-objective Optimization Using IOSO Technology / I.N. Egorov, G.V. Kretinin, I.A. Leschenko, S.V. Kuptcov // 7-th ASMO UK/ISSMO Conference on engineering Design optimization. - Bath, UK, 7-8 July, 2008. - Р. 267 - 271.

144. Gordon, Geoffrey. A General Purpose Simulation Systems Simulation Program / Geoffrey Gordon // Proc. EJCC. - Washington: D.C., Macmillan Publishing Co., Inc., New-York, 1961, Р. 87-104.

145. Gordon, Geoffrey. The application of GPSS V to discrete system simulation / Geoffrey Gordon. - Prentice-Hall, Inc, Englewood Cliffs, New Jersey, 1975. - 389 p.

146. Henriksen, J.O. An introduction to SLX / J.O. Henriksen, S Andradoittir, K. J. Heally, D.H. Withers, and B.L. Nelson // Proceedings of the 1997 Winter Simulation Conference. - Р. 559-566.

147. Hp OpenView service desk 4.5 product brief. - © Copyright Hewlett-Packard Company

148. IEEE Standard for Modeling and Simulation (M&S) High Level Architecture (HLA) -Federate Interface Specification [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://standards.ieee.org/findstds/errata/1516.1-2000.pdf (дата обращения 11.08.2014).

149. Ingolf, Stahl. Simulation in One Day with Micro-GPSS: A Short Tutorial. - School of Economics, 1993. - 48 p.

150. James A., Ph.D. Chisman Introduction to Simulation Modeling Using GPSS/PC. -Prentice Hall College Div; edition 1991. - 208 p.

151. Joines, Jeffrey. A. Simulation Modeling with Simio: A Workbook. / Joines Jeffrey A., Roberts Stephen D. - Simio LLC; 2 edition (March 19, 2012). - 336 p.

152. Karayanakis, Nicholas M. Advanced System Modeling and Simulation With Block Diagram Languages. - CRC Press, 1996. - 368 p.

153. Kelton, W.D. Simulation with Arena / Kelton W.D., Sadowski R.P., Sadowski D.A. -McGraw-Hill, Boston, 2002. - 547 p.

154. Lawrence, M. Leemis Stat::Fit Fitting continuous and discrete distributions to data. [электронный ресурс] Software Review - OR/MSToday - June 2002. - Режим доступа: http://www.orms-today.org/orms-6-02/swr.html (дата обращения: 11.08.2014).

155. Richard, B. Simulation Made Simple with WebGPSS./ Born Richard, Ingolf Stahl -Beliber, Gothenburg, 2007. - 272 p.

156. Russell, S. Artificial Intelligence: A Modern Approach / Russell, S. and P. Norvig. -Prentice Hall, Second Edition. - 2002. - 1108 p.

157. Sargent, R.G. Some approaches and paradigms for verifying and validating simulation models / R.G. Sargent //Proceedings of the 2001 Winter Simulation Conference. - 2001. - Р. 106-114.

158. Siemens PLM Software [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.plm.automation.siemens.com/ru ru/ (дата обращения: 11.08.2014).

159. Taylor, G. Allen Crystal Reports 2008 For Dummies / Taylor G. - 1st ed. - 2008. -June 3. - 396 p.

160. The OptQuest Engine Java and .NET Developer's [Электронный ресурс]. - OptTek Systems, Inc. - 69 p. Режим доступа: http://www.opttek.com/Documentation (дата обращения: 11.08.2014).

161. Turban, E. Expert System and Applied Artificial Intelligence / Turban, E. - Macmillan Publishing Company, New York. - 1992. - 832 р.

162. User Manual Statgraphics centurion version XVI [Электронный ресурс]. - StatPoint Technologies, Inc. - 297 p. Режим доступа:

http://www.statgraphics.com/UserFiles/file/PDFs/main.pdf (дата обращения: 11.08.2014).

163. Using Proof Animation: 3-th Edition. - Wolverine Software Corporation, 2002. - 375 p.

164. Vlasov, S.A. Development's Conception and Methods of Distributed Simulation Applications with using of GPSS World Environment / S.A. Vlasov, V.V. Devyatkov, T.V. Devyatkov // Proceedings theses of International Scientific and Technical Conference «Information Technologies and Mathematical Simulation of System». - 2008 Majorca, Spain. - 36-40.

165. Devyatkov, V.V. Creation Principals of Universal Modeling Environment for Simulation Application Development / V.V. Devyatkov, S.A. Vlasov, T.V. Deviatkov // Preprints 13th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing (INC0M409), Volume 13. - Part 1. - Moscow (Russia): IFAC, June 3-5, 2009. -P. 1814-1819.

166. Wienman, Joe. Axiomatic Cloud Theory. Working Paper [Электронный ресурс] / Joe Wienman. - July 29, 2011. - Режим доступа

http://www.JoeWeinman.com/Resources/Joe_Weinman_Axiomatic_Cloud_Theory.pdf (дата обращения: 11.08.2014).

167. Wienman, Joe. Cloud Computing is NP-Complete. Working Paper [Электронный ресурс] / Joe Wienman. - 2011. - February 21. - Режим доступа: http://www.joeweinman.com/Resources/Joe_Weinman_Cloud_Computing_Is_NP-Complete.pdf (дата обращения: 11.08.2014).

168. WWW - интернет-сайт компании CACI (Consolidated Analysis Centers Inc.) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: www.simscript.com (дата обращения: 11.08.2014).

169. WWW - интернет-сайт компании Visual8 Corporation [Электронный ресурс]. -Режим доступа: www.visual8.com/simul8.html (дата обращения: 11.08.2014).

170. WWW - Википедия [Электронный ресурс]. - Режим доступа: www.ru.wikipedia.org/wiki/экспертные системы (дата обращения: 11.08.2014).

171. WWW - интернет-сайт компании AnyLogic company [Электронный ресурс]. -Режим доступа: www.anylogic.ru (дата обращения: 11.08.2014).

172. WWW - интернет-сайт Национального общества моделирования [Электронный ресурс]. - Режим доступа: www.simulation.su (дата обращения: 11.08.2014).

173. WWW - интернет-сайт компании ООО «Элина-Компьютер» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: www.elina-computer.ru (дата обращения: 11.08.2014).

ПРИЛОЖЕНИЕ А (обязательное)

Основные подсистемы САИИ Расширенный редактор GPSS World

Графический редактор структурной схемы модели.

При разработке графического редактора использовались и учитывались следующие методические и технологические наработки:

1. Концепции языка ЯАП (понятия ТЭБ - типового элементарного блока, матрица связности, категории ТЭБ и т.д.) созданного и теоретически описанного Кобелевым Н.Б. [61, 64];

2. Наиболее удачные и общепринятые и доступные для использования алгоритмы и способы работы с изображениями, использованные в других графических системах;

3. Особенности графического представления сложных систем в системном анализе;

4. Новая методология и технология проведения процесса ИИСС, разработанные автором.

Основным принципом создания САИИ является упрощение процесса формулирования цели и задач исследования, разработки и использования модели. Одним из важнейших средств реализации этого принципа является представление модели системы и результатов ее исполнения в виде графического описания. Это общепризнанный факт, многократно подтвержденный практикой. Действительно, пока не придумано более эффективного средства представления и анализа системы, чем его графическое представление. Графические образы и виртуальные миры более понятны человеку и приближают к реальной действительности, которая окружает нас. В расширенном редакторе используется несколько способов и видов графических представлений - графические структурные схемы, обычные графики и анимация.

Перед исследователем при этом встает ряд проблем. Из каких элементов («кубиков») ее построить? Как эти «кубики» соединить? Каким образом наполнить «кубики» необходимой информацией? Как графическое описание в дальнейшем трансформировать в модель?

Если посмотреть на процесс создания и использования графической структурной схемы методически, то, кроме конструирования из «кубиков» самой модели, можно выделить следующие дополнительные возможности для исследователя:

• Формально поставить задачу. Описание структурной схемы модели есть не что иное как возможность лаконично в автоматизированном виде (хотя бы в виде текстовых описаний, привязанных к «кубикам» модели) поставить задачу и сформулировать проблемы исследования;

• Осуществлять разработку модели последовательно, шаг за шагом. Увеличивая при этом детализацию модели до разумного и достаточного уровня за счет использования различных уровней иерархии. Сначала нужно построить общие «кубики», а потом их детализировать на несколько более мелких «кубиков» и т.д.;

• Унифицировать процесс разработки модели. Это возможно за счет выделения типовых, многократно используемых «кубиков» модели, которые ранее уже создавались. Причем эти «кубики» могут быть заимствованы из других моделей или у других исследователей;

• Частично освободить себя от работы с текстом модели. Автоматическая сборка текста модели на основе созданной структурной схемы.

На самом деле конструирование схемы позволяет автоматизировать, полностью или частично, целый ряд действий и операций исследователя сразу на нескольких первых этапах ИИСС, связанных с постановкой задачи, формулированием проблемы, калибровкой модели и т.д. Например, это последовательное разбиение системы на основные подсистемы и более мелкие элементы, формулирование (через комментарии и параметры) их функций и задач, показ взаимосвязей элементов системы, фиксация границ детализации модели и т.д. Эти функции почти невозможно решить и описать, работая только с текстом.

В крупных проектах не всегда удается с самого начала определиться со структурой и объектами модели, правильно предусмотреть все связи и переходы, в том числе и логические циклы. Поэтому проекты целесообразно разрабатывать, сначала разделяя модель на крупные логически независимые части и устанавливая между ними связи посредством интерфейсов. Эти части могут следовать друг за другом (одноуровневые), а некоторые могут включать внутри себя другие, более мелкие части (многоуровневые). Таким образом, создается многоуровневая иерархическая структура. Система представляется в виде иерархии элементов различного уровня детализации, связанных друг с другом по определенным правилам. Т.е. проводить разработку модели можно и нужно, последовательно увеличивая детализацию. На первом уровне строится самое

общее описание, на втором более подробное и т.д. до самого последнего (неделимого) уровня детализации.

Например, если проектируется модель предприятия, то очень удобно создать общую материнскую схему и назвать ее «Модель предприятия». В графическом представлении сначала это будет некоторый абстрактный «черный ящик» с названием «Модель предприятия» и описанием входов, выходов, управления и т.д. Затем, после щелчка мышью по данной схеме, можно создать следующий уровень иерархии схемы с более мелкими элементами модели. Например, «Поставка сырья и комплектующих изделий», «Цех 1», «Цех 2» и т.д. до элемента «Отгрузка продукции». Пример последовательности построения простейшей структурной схемы модели приведен на рисунке А.1.

Источник: составлено автором Рисунок А.1 - Пример фрагмента структурной схемы.

Это достаточно простой пример, но он наглядно показывает принцип иерархии и метод последовательной детализации.

Все схемы и ТЭБ, в соответствии с логикой модели, должны быть соединены связями (если они существуют). Для каждого ТЭБ должен быть создан код на GPSS World. В результате созданная полная структурная схема модели является базисом для автоматической сборки модели на следующих этапах. На рисунке А.2 приведен пример материнской схемы первого уровня при описании модели «Интермодальных перевозок».

При вводе данной схемы уже формулируются цель и задачи исследования. Они представляют собой текстовое описание, которое создает сам исследователь.

Примеры структурной схемы двух моделей - порта и агропромышленного парка, с полностью заданными связями и автономными ТЭБ, приведены на рисунках А.3 и А.4.

Источник: составлено автором Рисунок А.2 - Материнская схема модели «Интермодальная ветка».

Источник: составлено автором Рисунок А.3 - Структурная схема модели работы порта.

Источник: составлено автором Рисунок А.4 - Структурная схема модели «Агропромышленный парк РТ».

Другой пример оформления - это структурная схема модели строительства жилого дома. Так как данная структурная схема имеет 2 уровня декомпозиции, то она представлена на двух рисунках А.5 и А.6.

Источник: составлено автором Рисунок А.5 - Первый уровень декомпозиции схемы модели «Строительство».

Источник: составлено автором Рисунок А.6 - Второй уровень декомпозиции схемы модели «Строительство».

Методические рекомендации по разработке и оформлению схем.

1. Необходимо использовать принцип разработки структурной схемы сверху вниз. Т.е. проектирование схемы желательно начинать с создания первого уровня

иерархии в виде материнской схемы, с названием проектируемой модели и описанием цели исследования и решаемых задач;

2. На втором уровне иерархии необходимо выделить ряд ТЭБ, решающих глобальные (общие) для всей модели функции. Например, это описание объектов, переменных, имен, управление временем моделирования, имитация доступности и недоступности оборудования и т.д.;

3. Не пытаться ограничить количество уровней иерархии. Так как постепенная детализация модели через ее структуру позволяет последовательно и более качественно сформулировать и описать цель и задачи исследования, выделить основные показатели моделируемой системы;

4. Использовать ранее созданные вами или кем-то другим схемы и ТЭБ. Это позволит существенно сэкономить время, получить уже апробированные и отлаженные решения, тем самым повысить адекватность создаваемых моделей;

5. При написании сегмента вР88 для каждого ТЭБ учитывайте возможности автоматической генерации дополнительных блоков и команд вР88 при сборке модели. Например, операторов перехода;

6. Не бойтесь работать с повторяющимися именами блоков и объектов в коде модели для каждого ТЭБ. Так как использование алгоритмов коррекции имен исключают возможность их дублирования;

7. Формируйте библиотеку ТЭБ и схем для каждой области использования, в которой вы выполняете проект. Желательно разрабатывать библиотеку совместно со специалистом в определенной предметной области. А далее использовать данную библиотеку сможете либо вы, либо ваши коллеги в следующих проектах;

8. Активно используйте предоставляемые редактором возможности наглядного оформления схем. Это приблизит вашу разработку к традиционным формам представления в данной предметной области, а значит, она будет более понятна вашему Заказчику.

Описанные в предыдущих разделах программные инструменты значительно облегчили разработку и отладку модели, сделали этот процесс более оперативным, а результат более адекватным.

После получения работоспособной и адекватной модели далее необходимо иметь удобный инструмент для детальнейшего анализа результатов эксперимента. Но того, что предлагает стандартный отчет, очень мало и недостаточно. Поэтому в расширенном

редакторе был создан ряд подсистем, выводящих подготовку эксперимента, его проведение и анализ результатов на принципиально другой уровень.

Далее мы остановимся подробнее на описании универсального редактора форм, реализующего эти новые возможности.

Универсальный редактор форм.

Основной функцией универсального редактора форм является автоматизированное создание форм ввода исходных данных в модель, форм подготовки экспериментов, задание параметров мониторинга моделей и сбора дополнительной статистики о системе в процессе эксперимента и создание различных форм вывода результатов моделирования, отличающихся от стандартного отчета. В самом общем виде технология, реализованная в универсальном редакторе форм, представлена на рисунке А.7.

Источник: составлено автором Рисунок А.7 - Концепция работы универсального редактора форм.

Как видно из рисунка, на вход редактора подается разработанная модель в форме структурной схемы и текста модели.

Проектируемые формы позволят создать диалог исследователя с моделью, соответствующий современным информационным технологиям - высокая степень интерактивности, оформление диалогов в соответствии с особенностями предметной области, графический анализ, 2Э-анимация. Это необходимо для проведения экспериментов или серии экспериментов с моделью.

При этом все проводимые с моделью эксперименты (исходные данные и результаты) можно будет сохранять в базе данных моделей и результатов по желанию исследователя. Можно возвращаться к этой базе данных для анализа отдельных экспериментов или серий и при разработке отчета (выбирать и автоматически переносить нужные результаты в отчет).

Принципы работы и действий пользователя по созданию форм ввода показаны на рисунке А.8.

Источник: составлено автором Рисунок А.8 - Принципы работы конструктора форм для ввода данных в модель.

Такой подход позволяет на стадии экспериментирования расширить круг специалистов для дальнейшей работы с моделью, не знающих язык моделирования, но владеющих знаниями о предметной области. Это также может существенно повысить качество исследования, направить его в нужное русло.

На рисунке А.9 приведен вариант построенной формы ввода исходных данных при проведении экспериментов с моделью железнодорожного участка.

^ии . г.

_ т.„„„; и.^.ко.-.у а

Межпоездной интервал 1020 Входной поток поездов 1ю

Движение поезда по участку

Блок участок 1 Блок участок 2 Блок участок 3

Среднее время на участке И1 485 470

Модификатор интервал & 5 5

Источник: составлено автором Рисунок А.9 - Диалоговая форма ввода для модели участка.

Используемые изображения и надписи позволяют быстро понять, в какой диалоговой секции вводится тот или иной параметр. В силу простоты модели участка и небольшого объема исходных данных не пришлось создавать множество вкладок и применять более сложные элементы управления диалогом. На рисунке А.10 показана уже более сложная форма ввода исходных данных.

Источник: составлено автором Рисунок А.10 - Диалоговая форма ввода для модели информационной системы.

Это модель информационной системы, она существенно больше. Но для создания сценария ввода исходных данных в этой модели также хватило одной экранной формы, без использования нескольких вкладок. Используются элементы диалога группы, различные типы данных и т.д. На рисунках А.11 и А.12 показаны некоторые вкладки уже достаточно сложной формы ввода исходных данных.

Источник: составлено автором Рисунок А.11 - Вкладка ввода данных «Бригады» в модели строительства.

Источник: составлено автором Рисунок А.12 - Вкладка ввода данных «Смены» в модели строительства.

Это модель строительства жилого дома. Она предполагает ввод большого объема разнообразных данных. Приведенный на рисунках сценарий диалога содержит уже четыре вкладки, так как поместить такой объем данных на одной вкладке было невозможно и это было бы очень неудобно для исследователя.

Конструирование форм вывода результатов эксперимента.

Разработчики классической системы GPSS World на стандартном отчете и построении отдельных графиков, к сожалению, остановились. Универсальный редактор форм позволяет, кроме создания форм ввода исходных данных для эксперимента, разрабатывать мощные по функционалу и удобные для использования способы и формы представления результатов эксперимента. Можно выделить две основные формы вывода результатов эксперимента:

• Форма вывода динамики хода исполнения модели;

• Форма 2D анимации результатов моделирования.

Принципы конструирования формы «Динамика хода эксперимента» изображены на рисунке А.13.

Текст модели

Профессионал Конструирование форм вывода

г ' ИМ результатов (создание/редактирование)

— — — 1 г

Пользователь модели

Готовая форма

(программный диалог по анализу результатов)

Результаты эксперимента в динамике

Запуск модели

Источник: составлено автором Рисунок А.13 - Принципы работы конструктора форм для вывода результатов.

Созданная и привязанная к модели форма «Динамика хода эксперимента» также будет сохранена в базе данных.

Построение формы «Анимация».

Анимация позволяет системе выйти на принципиально новый уровень в презентабельности и глубине анализа результатов. Просматривая анимационные ролики,

можно увидеть, как «живет» система в ходе эксперимента, причем в форме, максимально приближенной к реальности. Сразу видны ошибки в логике функционирования модели. Очевидней становится и поиск «узких» мест.

На рисунке А.14 показан пример уже построенной схемы и фрагмент анимации в модели «Центр Гимнастики».

Источник: составлено автором: Рисунок А.14 - Анимационный ролик для анализа логистики спортивного объекта. В качестве подложки к анимации можно использовать карту местности. На рисунке А.15 приведен пример фрагмента анимации, из приложения по Универсиаде.

Источник: составлено автором Рисунок А.15 - Анимационный ролик для анализа логистики движения транспорта

Универсиады по городу

В качестве основы карты были взяты изображения из общедоступной системы Open Street Map.

Форма «Планирование и проведение экспериментов».

Очень важной частью расширенного редактора является подсистема планирования и проведения серии экспериментов с моделью.

В редакторе форм предусмотрены различные методы планирования экспериментов:

• Одиночный эксперимент;

• Автоматический полный перебор всех вариантов с заданным шагом;

• Ручное построение плана.

Подсистема построена так, что впоследствии могут быть добавлены новые, более современные методы планирования экспериментов. Пример построенного плана модели «Участок», для выбранных диапазонов значений, приведен на рисунках А. 16 и А17.

Источник: составлено автором Рисунок А.16 - Формирование серии экспериментов - перечень показателей.

Источник: составлено автором Рисунок А.17 - План текущей серии экспериментов.

Используя возможности подсистемы, исследователь может:

• Выбрать для планирования экспериментов факторы и показатели модели среди множества параметров данных и объектов мониторинга, доступных на формах ввода и вывода;

• Дать более полные и развернутые названия этих факторов и показателей (в том числе и на русском языке), сделав их понятными для пользователя-непрофессионала;

• Указать факторы и показатели, которые будут участвовать в текущей серии экспериментов;

• Выбрать метод планирования экспериментов;

• При необходимости указать диапазон и шаг изменения факторов;

• Сформировать и проанализировать план данной серии экспериментов;

• При необходимости произвести ручную доработку плана;

• Запустить созданный план серии экспериментов на исполнение.

Подсистемы «Моделирующее ядро» и «Сервер ОР88».

В качестве моделирующего ядра САИИ используется система GPSS World. Система GPSS World входит в расширенный редактор полностью и в неизменном виде.

Любая, ранее написанная модель может быть исполнена в моделирующем ядре. Редактор только дополняет стандартные возможности языка, делает его использование более удобным и простым, позволяет автоматизировать большее число этапов ИИСС. В любом случае после исполнения программ ввода, планирования и запуска будет подготовлена для прогона модель на GPSS World. Ее и должно исполнить моделирующее ядро.

Могут быть использованы три варианта размещения и использования GPSS World.

Первый вариант, когда редактор и ядро используются в однопользовательском режиме. Тогда GPSS World размещается на том же компьютере, где и расширенный редактор. Такой вариант владения программным обеспечением является наиболее экономически невыгодным.

Второй вариант - сетевое использование моделирующего ядра. Т.е. расширенный редактор позволяет удаленное и коллективное использование GPSS World в рамках локальной сети предприятия и организации. Для этого нужно на каждом клиентском месте указать путь доступа к моделирующему ядру через специальную программу сервер GPSS. Такой вариант использования необходим при коллективной работе с моделью, например, для студентов в университете. Сетевое использование дает возможность сделать владение лицензией менее затратным.

Третий вариант, наиболее современный и технологичный, - облачное моделирование. В этом случае ядро (или много ядер) как сервис размещается в облаке (на доступных серверах в сети Интернет) как удаленный сервис моделирования. Т.е. исследователь покупает не полную лицензию, а только право ее удаленного использования в необходимые моменты времени.

Настройка алгоритма работы сервера в локальной сети или как облачного сервиса производится системным администратором компании, обслуживающей сервер. Исследователю к этим настройкам прямого доступа нет. Особенно это относится к крупным организациям и предприятиям. Например, в университете студенты и преподаватели не могут иметь ни физический, ни удаленный доступ к программам настройки сервера.

Но в любом случае исследователь должен знать, как настроен сервер. Т.е. можно обратиться к системному администратору и узнать настройки, установленные при инсталляции программы.

В самом общем виде сервер моделирования позволяет настраивать алгоритм передачи результатов моделирования от сервера к клиенту после моделирования -разбиение результатов трассировки и динамического мониторинга на части, задавать время хранения результатов на сервере и т.д. Настройки позволяют избежать возможных ошибок при передаче данных, равномерно загрузить каналы передачи. Оптимизации передачи модели на исполнение не требуется, так как это очень небольшой объем данных и минимальное время передачи.

Практика показывает, что правильная настройка алгоритма передачи результатов является необходимым шагом, так как объем результатов моделирования может достигать сотен мегабайт и даже несколько гигабайт. Безошибочно и оптимально передать их достаточно сложно. По крайней мере, использование стандартных методов приводит к потере части данных, а это недопустимо. Поэтому были созданы специальные алгоритмы, которые минимизируют потери и ошибки передачи. Они содержат много параметров, требующих детальной настройки.

Подсистема анализа результатов моделирования.

После исполнения модели в моделирующем ядре формируются результаты прогона. Они будут гораздо шире стандартного отчета. Т.к. появилось много новых типов результатов, о которых мы говорили ранее.

Расширенный редактор предоставляет исследователю принципиально новые интерактивные средства анализа и интерпретации всех типов результатов.

Можно выделить четыре основные группы результатов моделирования, доступные в редакторе:

• Графические динамические формы вывода, созданные исследователем. Они представляют динамику изменения показателей модели (структурно или графически) и могут быть просмотрены как в ходе эксперимента, так и по его окончании в виде анимационного ролика;

• Динамические результаты имитационного эксперимента в виде таблиц и графиков. Позволяют просмотреть характер изменения любого элемента модели за весь период проведения эксперимента. Они доступны только после проведения эксперимента;

• Полностью русифицированный стандартный вР88 отчет в табличном виде;

• Результаты серии экспериментов.

Не будем подробно описывать каждую из этих групп, а лишь приведем примеры вывода результатов для одиночных экспериментов и для серий экспериментов.

Примеры вывода результатов одиночного эксперимента для модели «Железнодорожный участок» показан на рисунках А.18- А.24.

Модель уча<

I, состьоящего из 3 блок уча<

~ |

Ввод данных Планирование Модели роза ж Проведенные исследования:

Е> Серия экспериментов (29,08,2013 20:54:06-29.03.2013 20:57:26) . Серия экспериментов №2 (29,08,2013 21:02:40-29.08.2013 21:06:00) Л Серия экспериментов №3 (29.08,2013 21:29:26-29.08.2013 21:33:15) | Эксперимент №1 (09.09.20110:00ЮО - 09.10.2011ОДОДО)] Эксперимент №2 [09,09.2011 0:00:00 - 09,10,20110:00:00) Эксперимент №3 [09,09.20110:00:00 - 09,10,20110:00:00) Эксперимент №4 [09,09.20110:00:00 - 09,10,20110:00:00) Эксперимент №5 [09,09.20110:00:00 - 09,10,20110:00:00) Эксперимент №б [09,09.20110:00:00 - 09,10,20110:00:00) Эксперимент №7 [09,09.20110:00:00 - 09,10,20110:00:00)

Анимационный ролик Общая информация

Имя модели:

Моделирование началось; Моделирование закончилось: Единица модального времени: Моделируемый период: Интервал сбора донных:

Стандартный отчет

Ролик динамики

Модель участкка, состьоящего из 3 блок участков 29.08.2013 21:29:27 29.08.2013 21:30:00 1 Сек

09.09.2011 0:00:00 - 09.10.2011 0:00:00 1 Мин

Комментарий:

Источник: составлено автором Рисунок А.18 - Раздел «Общая информация».

Источник: составлено автором Рисунок А.19 - Раздел «Текст модели».

Источник: составлено автором Рисунок А.20 - Раздел «Исходные данные».

Источник: составлено автором Рисунок А21 - Раздел «Стандартный отчет».

Интересным дополнением к стандартному отчету являются динамические формы, приведенные на рисунках А.22 и А.23. Они позволяют наблюдать за экспериментом в процессе его реализации. В случае, если моделирование пошло не так и дальнейший ход эксперимента не имеет смысла, эксперимент можно остановить. Это очень важно для больших и долго исполняющихся моделей.

Динамика показателей, приведенная на рисунке А.24, позволяет разобрать ход эксперимента «по косточкам», выявить все нюансы и особенности работы системы во времени. При этом можно оперировать с цифрами, сравнивать однотипные показатели (например, загрузку ресурсов или параметры очередей). Это возможно благодаря опции вывода нескольких показателей на одном графике.

Источник: составлено автором Рисунок А.22 - Раздел «Ролик динамической формы (схема)».

Источник: составлено автором Рисунок А.23 - Раздел «Ролик динамической формы (графики)».

Источник: составлено автором Рисунок А.24 - Раздел «Динамика показателей».

Кроме того, пользователь в процессе эксперимента может анализировать динамические диалоговые окна, предоставляемые самой системой GPSS World.

В случае исполнения серии экспериментов доступны результаты, отличающиеся от результатов одиночного эксперимента, пример вывода результатов серии экспериментов приведен на рисунках А.25-А.27.

Источник: составлено автором Рисунок А.25 - Раздел «Описание эксперимента».

Модель участкка, состьоящего из 3 блок участков

Проведенные исследо( <

> Серия экспериментов

> Серия экспериментов N

> Серия экспериментов N

> |С£Е1

Ввод данных Планирование Моделирование Результаты

ия экспериментов

^ Произвести депо Статус: foros

Общая информация Таблица результатов Графики результатов

Средний ме:*:поездной интервал Модификатор межпоездного интервала Текущее количество транзастов Б очереди (Количество) Признак занятости устройства (Состояние) Загруженноств блок участка 1 (%] Текущее количество транзактоЕ в очереди (Количество) п

500 ISO из; Занято 99.976 0 3

600 ISO 282 Занята 39.967 0 3

700 180 0 Сводобнс 91.594 0 3

800 ISO 0 Занято 79.917 0 с

900 ISO 0 Занята 71163 0 с

1000 ISO 0 Сводобнс 64224 0 3

1100 ISO 0 Занято 58.264 0 с

Источник: составлено автором Рисунок А.26 - Раздел «Таблица результатов серии экспериментов».

По результатам серии экспериментов можно находить локальные оптимумы. И это очень важно, так как пока в состав расширенного редактора подсистема оптимизации пока не включена.

Следует отметить, что при анализе серии экспериментов можно посмотреть и результаты любого эксперимента из данной серии в формате одиночного эксперимента.

Модель участкка, сосгьоящего из 3 блок участков

_

I 1 к I -

Ввод данных Планирование Моделирование Результаты Проведенные исспедо! < Общая информация Таблица результатов > Серия экспериментов факторы: Серия экспериментов № Серия экспериментов N Серия экспериментов N

V Произвести док? Статус: Готов

Средний межпоездной интервал

Модификатор межпоездного интервала

Значения остальных факторов: Модификатор межпоездного интервала

Показатели:

Загруженность блок участка 1 Текущее количество транзактов в очереди Признак занятости устройства Загруженность блок участка 2 Признак занятости устройства Загруженность блок участка 3

Графики результатов

%

74,7081

3 Q

72,7081 70.7031 ей,7031 S6.TRS1 04,7031 02,7031 30.7031 58,7031 К,7Г)81 54.7031 52,7031 50.7031 4S.7031 46,7Г)81 44.7031 42.7031

—-— Ш

N.

_______________________.ji___________________________