Имитационное моделирование (от англ. Simulation) - это разновидность моделирования, реализуемого с помощью набора математических инструментальных средств, специальных имитирующих компьютерных программ и технологий программирования, позволяющих провести исследование структуры и функций реального сложного процесса в памяти компьютера в режиме имитации, выполнить оптимизацию некоторых его параметров.

Имитационное моделирование является одним из мощнейших методов анализа экономических систем. При имитационном моделировании динамические процессы системы-оригинала подменяются процессами, имитируемыми в абстрактной модели, но с соблюдением основных правил (режимов, алгоритмов) функционирования оригинала. В процессе имитации фиксируются определенные события и состояния или измеряются выходные воздействия, по которым вычисляются характеристики качества функционирования системы.

Цели проведения подобных экспериментов могут быть самыми различными – от выявления свойств и закономерностей исследуемой системы до решения конкретных практических задач. При управлении организациями часто приходится иметь дело со случайными факторами: спросом на рынке, отказами оборудования, потребностями в необходимых ресурсах и т.д. Для оценки последствий работы организации в данных условиях часто проводят искусственный эксперимент, при котором вместо проведения сложных натурных испы­таний (с реальными объектами) проводятся специальные опыты па ма­тематических моделях. Они дают ценную информацию о "будущем" организации, позволяют увидеть последствия того или иного решения.

Имитировать можно будущие поломки оборудования, выходы из строя устройств, будущий спрос на товар, затраты, потребности в материальных ресурсах и т.д. Соответственно может быть получена но­вая информация о возможностях загрузки оборудования, прибыльно­сти и рентабельности работы организаций, динамике запасов на скла­де и т.д.

Результатом имитационного моделирования будет информация, по которой могут быть построены достоверные прогнозы, стратегичес­кие и оперативные планы, будет снижен риск непредвиденных "сбоев" в управлении. Имитационное моделирование состоит из двух этапов: разработки модели необходимого процесса и постановки экспе­риментов на этой модели с целью понять будущее рассматриваемой системы. Практически имитационное моделирование осуществляется с помощью компьютера, в которую вводятся математическая модель, исходная информация о процессе и начальные условия. Работая с этими данными, компьютер вычисляет выходные параметры исследуемого процесса и показывает, таким образом, возможные последствия.

С развитием средств вычислительной техники и программного обеспечения спектр применения имитации в сфере экономики существенно расширился. В настоящее время ее используют как для решения задач внутрифирменного управления, так и для моделирования управления на макроэкономическом уровне.

Можно выделить следующие типовые задачи, решаемые средствами имитационного моделирования при управлении экономическими объектами:

Управление процессом реализации инвестиционного проекта на разных этапах его жизненного цикла с учетом возможных рисков и тактики выделения денежных сумм;

Анализ процессов взаимозачетов в условиях банковской системы;

Прогнозирование финансовых результатов деятельности предприятия на конкретный период времени;

Прогноз основных финансовых результатов несостоятельного предприятия;

Анализ адаптивных свойств и живучести компьютерной региональной банковской информационной системы;

Оценка параметров надежности и задержек в централизованной экономической информационной системе с коллективным доступом ;

Анализ проектов замены и наладки производственного оборудования с учетом возникновения неисправностей;

Анализ работы автотранспортного предприятия, занимающегося перевозками грузов, с учетом специфики товарных и денежных потоков в регионе и т.д.

Система имитационного моделирования, обеспечивающая создание моделей для решения перечисленных задач, должна обладать следующими свойствами:

Возможностью применения имитационных программ совместно со специальными экономико-математическими моделями и методами, основанными на теории управления;

Инструментальными методами проведения структурного анализа сложного экономического процесса;

Способностью моделирования материальных, денежных и информационных процессов в рамках единой модели;

Возможностью введения режима постоянного уточнения при получении выходных данных и проведении эксперимента.

Историческая справка.

Период 1970-1980-х годов. Впервые методы имитационного моделирования для анализа экономических процессов применил Т.Нейлор. На протяжении двух десятилетий попытки использовать этот вид моделирования в реальном управлении экономическими процессами носили эпизодический характер из-за сложности формализации экономических процессов. В математическом обеспечении ЭВМ не было формальной языковой поддержки описания элементарных процессов и их функций, отсутствовали формализованные методы структурного системного анализа, необходимые для иерархического разложения реального моделируемого процесса на элементарные составляющие в модели.

Однако в середине 1970-х годов появились первые достаточно технологичные инструментальные средства имитационного моделирования, обладающие собственными языковыми средствами. Самое мощное из них – система GPSS. Она позволяла создавать модели контролируемых процессов и объектов в основном технического или технологического назначения.

Период 1980-1990-х годов. В этот период системы имитационного моделирования стали использоваться более активно. В разных странах применялось более 20 различных систем. Наиболее распространенными были системы GASP-IV,SIMULA-67,GPSS-V,SLAM-II, которые имели много недостатков. Наиболее развитой из указанных систем является SLAM-II, позволяющая создавать сложные модели дискретно-непрерывных процессов.

Период 1990-2000-х годов. В поколении систем имитационного моделирования 90-х годов можно выделить следующие распространенные пакеты:

Process Charter – 1.0.2. (США);

Powersim – 2.01 (Норвегия);

Ithink – 3.0.61 (США);

Extend +BPR-3.1(США);

ReThink (США);

Pilgrim (Россия);

Пакет Process Charter – 1.0.2. имеет “интеллектуальное” средство построения блок-схем моделей. Он ориентирован в основном на дискретное моделирование. Пакет имеет удобный и простой механизм построения модели, самый дешевый из перечисленных продуктов, хорошо приспособлен для решения задач распределения ресурсов.

Пакет Powersim – 2.01 является хорошим средством создания непрерывных моделей. Имеет достоинства: множество встроенных функций, облегчающих построение моделей, многопользовательский режим для коллективной работы с моделью, средства обработки массивов для упрощения создания моделей со сходными компонентами. Недостатки пакета: сложная специальная система обозначений System Dynamics, ограниченная поддержка дискретного моделирования.

Пакет Ithink – 3.0.61 обеспечивает создание непрерывных и дискретных моделей. Достоинствами пакета являются: встроенные блоки для облегчения создания различных видов моделей, поддержка авторского моделирования слабо подготовленным пользователям, подробная обучающая программа, развитые средства анализа чувствительности, поддержка множества форматов входных данных. Недостатки пакета: сложная система обозначений System Dynamics , поддержка малого числа функций.

Пакет Extend +BPR-3.1 создан как средство анализа бизнес-процессов, поддерживает дискретное и непрерывное моделирование. К достоинствам пакета относится интуитивно понятная среда построения моделей с помощью блоков, множество встроенных блоков и функций для создания моделей, гибкие средства анализа чувствительности, средства создания дополнительных функций с помощью встроенного языка. К недостаткам пакета можно отнести его высокую стоимость.

Пакет ReThink обладает свойствами Extend +BPR-3.1 и в отличие от перечисленных пакетов имеет хороший графический транслятор для создания моделей. Работает под управлением экспертной оболочки G2. К достоинствам пакета относятся все положительные свойства Extend +BPR-3.1 и общее поле данных с экспертной системой реального времени, создаваемой G2.

Пакет Pilgrim обладает широким спектром возможностей имитации временной, пространственной и финансовой динамики моделируемых объектов. С его помощью можно создавать дискретно-непрерывные модели. Разрабатываемые модели имеют свойство коллективного управления процессом моделирования. В текст модели можно вставлять любые блоки с помощью стандартного языка С++. Пакет Pilgrim обладает свойством мобильности, т.е. переноса на любую другую платформу при наличии компилятора С++. Модели в системе Pilgrim компилируются и поэтому имеют высокое быстродействие ,что очень важно для отработки управленческих решений и выбора вариантов в сверхускоренном масштабе времени. Полученный после компиляции объектный код можно встраивать в разрабатываемые программные комплексы или передавать заказчику. Перечисленные выше инструментальные средства имеют общее свойство: возможность графического конструирования модели. В процессе такой инженерной работы удается связать в графическом представлении на одной графической схеме моделируемые процессы с управленческими или конструктивными особенностями моделируемой системы.

В конце 1990-х годов в России разработаны новые системы:

Пакет РДО

Система СИМПАС

Пятая версия Pilgrim    

Пакет РДО (Ресурсы – Действия – Операции) является мощной системой имитационного моделирования для создания продукционных моделей. Обладает развитыми средствами компьютерной графики. Применяется при моделировании сложных технологий и производств.

Система СИМПАС (Система Моделирования на ПАСкале) в качестве основного инструментального средства использует язык программирования Паскаль. Проблемная ориентация системы – это моделирование информационных процессов, компьютеров сложной архитектуры и компьютерных сетей.

Пятая версия Pilgrim - это новый программный продукт , созданный в 2000 году на объектно-ориентированной основе. К достоинствам этой системы относятся:

Ориентация на совместное моделирование материальных, информационных и «денежных» процессов;

Наличие развитой CASE –оболочки, позволяющей конструировать многоуровневые модели в режиме структурного системного анализа;

Наличие интерфейсов с базами данных;

Возможность для конечного пользователя непосредственно анализировать результаты благодаря формализованной технологии создания функциональных окон наблюдения за моделью с помощью Visual C++, Delphy или других средств;

Возможность управления моделями непосредственно в процессе их выполнения с помощью специальных окон диалога.