502
Глава 14. ИМИТАЦИОННОЕ
МОДЕЛИРОВАНИЕ
14.1.
ВВЕДЕНИЕ
• В главе 11, чтобы формализовать ситуации, связанные с хранением и управле-
нием запасами, мы использовали математические модели. Рассмотренные пробле-
мы были достаточно просты и удовлетворяли всем основным предпосылкам,
введенным в модели. Однако иногда возникают более сложные задачи, решение
которых с помощью изложенных математических моделей не отвечает существу
поставленной проблемы. Поэтому мы вынуждены обращаться к иной группе
методов, которые можно использовать в ситуациях, выходящих за рамки системы
предпосылок, на которых основаны простые модели.
Имитационное моделирование используется в случаях, когда применение мате-
матических аналитических моделей неадекватно или является слишком сложным.
Хотя методы имитационного моделирования не слишком элегантны, они являются
очень гибкими и мощными в применении. Они шаг за шагом воспроизводят
процесс функционирования системы. Эта система может включать ряд стохасти-
ческих переменных. В системе управления запасами, например, неопределенности
могут бьггь подвержены как ежегодный спрос, так и срок реализации заказа.
Используя выборочные данные, можно моделировать поведение системы. Если
имитационное моделирование применяется в течение достаточно длительного
периода, появляется возможность создавать модели с периодическим циклом или
рассчитывать математические ожидания для определенных параметров. Имита-
ционное моделирование может помочь при составлении прогнозов относительно
возможного поведения системы в будущем.
Более подробно мы остановимся на одном методе, который известен под
названием Метод Монте-Карло. В данном методе всем переменным присваиваются
дискретные значения, даже если на самом деле эти переменные являются непре-
рывными. Переменная времени, например, может подразделяться на интервалы в
минутах, часах или днях в зависимости от моделируемой системы. Затем рассчи-
тываются вероятности каждого значения, а в отборе значений переменных из
распределения вероятности используются случайные числа. С помощью описанной
процедуры генерируются ряды значений переменных, которые являются основой
для построения имитационной модели.
В имитационном моделировании, как и в большинстве методов исследования
опер>аций, рассмотренных нами ранее, при построении моделей и их последующем