Основні аспекти імітаційного моделювання

Размещено на http://www.allbest.ru/

Вступ

Особливість сучасного періоду полягає в зміні умов господарської діяльності. Продовжує здійснюватися перехід російської економіки до ринкових відносин, швидко змінюються економічні умови.

У цих умовах керівники підприємств всіх форм власності повинні вміти в короткі терміни проводити оцінку регулярно відбуваються змін і оцінювати їх вплив на стан і перспективи розвитку свого підприємства. Своєчасне прийняття правильних рішень при зміні економічної ситуації є головною проблемою в управлінні.

Цілком очевидно, що тільки лише досвід та інтуїція керівників не можуть забезпечити прийняття правильних рішень при зміні умов функціонування підприємства. Найбільш важливим помічником керівника стають комп'ютерні інформаційні системи підтримки управлінських рішень, які дозволяють змоделювати ситуацію і вибрати найкращий план дій. Використання методів математичного моделювання та прийняття на їх основі обгрунтованих рішень щодо управління діяльністю підприємства є конкурентною перевагою підприємства по відношенню до підприємств, що діють в тих же сегментах ринку і не використовує сучасні економіко-математичні методи в управлінні.

Вимоги до сучасних фахівцям обумовлені тим, що їх професійна діяльність буде здійснюватися в умовах нестабільного економічного оточення. Тому вони повинні вміти раціонально мислити, самостійно поповнювати свої знання та навички, володіти методами і культурою раціонального управління. В даний час в Росії і країнах Заходу відчувається значна потреба в системних аналітиків, швидкими темпами розвивається індустрія управлінського консультування. Застосування методології імітаційного моделювання є потужним помічником сучасного фахівця в галузі управління.

Завданнями навчального курсу «Імітаційне моделювання економічних систем» є:

- Вивчення основ моделювання соціально-економічних систем;

- Створення у студентів теоретичної та практичної підготовки, що забезпечує їм можливість використання імітаційного моделювання в дослідженні економічних систем;

- Навчання практичним використанням методів імітаційного моделювання в управлінні.

імітаційне моделювання

Структура імітаційних моделей

Математична структура моделі може бути дуже складною, однак у самому загальному вигляді її математично можна представити у вигляді

E=f(xi,yi)

де E-результат дії системи, xi - змінні та параметри, якими ми можемо управляти, yi - змінні та параметри, якими ми керувати не можемо.

Майже кожна модель представляє собою деяку комбінацію таких складових, як компоненти, змінні, параметри, функціональні залежності, обмеження, цільові функції.

Компоненти - складові частини, які при відповідному об'єднанні утворюють систему. Наприклад, модель міста може складатися з таких компонентів, як система освіти, система охорони здоров'я, транспортна система і т.д.

Параметри - величини, які експериментатор, що працює з моделлю, може вибирати довільно, на відміну від змінних, які можуть приймати тільки значення, що визначаються видом функції. У моделях систем прийнято розділяти змінні на екзогенні та ендогенні. Ендогенними називаються змінні, зміна яких відбувається всередині модельованої системи, на відміну від екзогенних, які вводяться в модель ззовні. Ендогенні величини називають також вихідними.

Функціональні залежності описують поведінку змінних і параметрів у межах компоненту або висловлюють співвідношення між компонентами системи. Зазвичай ці співвідношення можна будувати лише на основі гіпотез або виводити за допомогою статистичного або математичного аналізу.

Обмеження представляють собою встановлюються межі зміни значень змінних чи обмежуючі умови розподілу і витрачання тих чи інших засобів. Вони можуть вводитися або розробником (штучні обмеження), або самою системою внаслідок притаманних їй властивостей (природні обмеження).

Цільова функція, або функція критерію, - це точне відображення цілей або завдань системи та необхідних правил оцінки їх виконання. Для економічних систем прийнято виділяти два типи цілей - придбання та збереження. Цілі збереження пов'язані зі збереженням або підтримкою будь-яких ресурсів або станів. Цілі придбання пов'язані з придбанням нових ресурсів (прибутку, персоналу, замовників, покупців і т.п.). Чітке визначення цільової функції робить величезний вплив на процес створення моделі та проведення на ній експериментів. Неправильне визначення цільової функції зазвичай веде до неправильних висновків.

Класифікація моделей

За фактом використання в моделі фактора часу моделі діляться на статичні і динамічні.

Статична імітація - багаторазове повторення розрахунку в різних умовах проведення експерименту на імітаційної моделі, що не включає в себе в якості змінної час. Відповідно, статична модель не включає в якості змінної час.

Динамічна модель - вид машинної імітації, розрахунок поведінки моделі протягом тривалих періодів часу.

По виду використовуваних у моделі змінних моделі діляться на детерміновані і стохастичні (статистичні).

Детермінована модель - аналітичне подання закономірності, операції і т.п., при яких для даної сукупності вхідних значень на виході системи може бути отриманий єдиний результат.

Стохастична чи статистична модель - вид моделі, що відрізняється від детермінованої тим, що включає в себе в тому чи іншому вигляді випадкові збурення, що відображають імовірнісний характер, що моделюється.

За цільовим призначенням моделі поділяються на моделі структури, функціонування та вартісні (моделі витрати ресурсів).

Моделі структури відображають зв'язки між компонентами об'єкта і зовнішнім середовищем і поділяються на:

- Канонічну модель, що характеризує взаємодію об'єкта з оточенням через входи і виходи;

- Модель внутрішньої структури, що характеризує склад компонентів об'єкта і зв'язки між ними;

- Модель ієрархічної структури (дерево системи), в якій об'єкт (цілий) розчленовується на елементи нижчого рівня, дії яких підпорядковані інтересам цілого.

Моделі функціонування включають широкий спектр символічних моделей, наприклад:

- Модель життєвого циклу системи, що описує процеси існування системи від зародження задуму її створення до припинення функціонування;

- Моделі операцій, виконуваних об'єктом;

- Інформаційні моделі, що відображають у взаємозв'язку джерела і споживачі інформації;

- Процедурні моделі, які описують порядок взаємодії елементів досліджуваного об'єкта при виконанні різних операцій, в тому числі і процедури прийняття управлінських рішень.

Вартісні моделі, як правило, супроводжують моделі функціонування об'єкта і по відношенню до них вторинні, «харчуються» від них інформацією і спільно з ними дозволяють проводити комплексну техніко-економічну оцінку об'єкта або його оптимізацію за економічними критеріями.

Основні етапи процесу імітації

Роберт Шеннон виділяє наступні етапи процесу імітації:

1. Визначення системи - встановлення меж, обмежень і вимірників ефективності системи, що підлягає вивченню.

2. Формулювання моделі - перехід від реальної системи до деякої логічної схемою (абстрагування).

3. Підготовка даних - відбір даних, необхідних для побудови моделі, і подання їх у відповідній формі.

4. Трансляція моделі - опис моделі на мові програмування.

5. Оцінка адекватності - підвищення до прийнятного рівня ступеня впевненості, з якою можна судити щодо коректності висновків про реальну системі, отриманих на підставі звернення до моделі.

6. Стратегічне планування - планування експерименту, який повинен дати необхідну інформацію.

7. Тактичне планування - визначення способу проведення кожної серії випробувань, передбачених планом експерименту.

8. Експериментування - процес здійснення імітації з метою отримання бажаних даних і аналізу чутливості.

9. Інтерпретація - побудова висновків за даними, отриманим шляхом імітації.

10. Реалізація - практичне використання моделі та результатів моделювання.

11. Документування - реєстрація ходу здійснення проекту і його результатів, а також документування процесу створення та використання моделі.

Визначення системи. Постановка завдання

Роберт Шеннон стверджує: «Ейнштейн якось сказав, що правильна постановка завдання навіть більш важлива, ніж її рішення. Як це не здасться дивним, надто багато вчених, які займаються процесами управління, щорічно витрачають мільйони доларів, щоб отримати витончені і хитромудрі відповіді на некоректно поставлені запитання ». В умовах сучасної Росії навряд чи є актуальним питання про надмірне витрачання коштів у таких масштабах на ці цілі, питання ж про правильний вибір системи для дослідження або планування залишається досить актуальним.

Більшість практичних завдань представляється керівникам в недостатньо точною, нечіткій формі, тому в багатьох випадках керівництво не може або не здатна висловити суть своїх проблем. Воно знає, що якась проблема існує, але не може точно сформулювати, яка це проблема. Досвід показує, що постановка задачі є безперервний процес, що пронизує весь хід дослідження.

Важливою частиною постановки задачі є визначення характеристик системи, що підлягає вивченню. Всі системи - це підсистеми інших більш великих систем. За масштабами можна послідовно виділити наступні види економічних систем: глобальні системи (вся світова система в цілому), економічні система масштабу континенту, країни, регіону, міста, підприємства, підрозділи і т.д. Усередині кожної системи слід визначити характеристики системи, що підлягає вивченню, і аналіз потреб того середовища, для якої призначається система. Наприклад, в економічній системі масштабу підприємства, дослідника можуть більше всього цікавити такі підсистеми, як система управління підприємством, система мотивації трудової діяльності, система маркетингової діяльності підприємства і т.д.

Окресливши мети і завдання дослідження та визначивши межі системи, розробник повинен звести реальну систему до логічної блок-схеми або статичної моделі. Слід побудувати таку модель реальної системи, яка, з одного боку не буде настільки спрощена, що стане тривіальною, а з іншого - не буде настільки деталізована, що стане громіздкою в обігу і надмірно дорогою. Р. Шеннон застерігає: «Небезпека, яка очікує нас при побудові логічної блок-схеми реально діючої системи, полягає в тому, що модель має тенденцію обростати деталями й елементами, які часом нічого не вносять до розуміння даної задачі. Майже завжди спостерігається тенденція імітувати надмірне число деталей, тому слід будувати модель, орієнтовану на вирішення питань, на які потрібно знайти відповіді, а не імітувати реальну систему в усіх подробицях ». Модель повинна відображати тільки ті аспекти системи, які відповідають завданням дослідження. І далі Р. Шеннон наводить дуже цікаву думку: «У багатьох дослідженнях моделювання може на цьому закінчитися. У дивно великому числі випадків у результаті точного і послідовного опису ситуацій стають очевидні дефекти і «вузькі місця» системи, так що необхідність продовжувати дослідження за допомогою імітаційних методів відпадає ».

Формулювання моделі

Модель - уявлення об'єкта, системи чи поняття (ідеї) у певній формі, відмінній від форми їх реального існування. Модель - це перш за все спрощене уявлення реального об'єкта чи явища, що зберігає його основні, суттєві риси. Сам процес розробки моделі, тобто моделювання, може бути здійснено різними способами, з яких найбільш поширене фізичне і математичне моделювання.

Розробка і побудова моделі соціально-економічної системи вимагає глибокого вивчення властивостей вихідного об'єкта. При цьому в основі побудови моделі лежать, як правило, певна теоретична концепція, що включає спосіб аналізу ситуації, деякі апріорні уявлення про взаємозв'язки між що спостерігаються і досліджуваними ознаками і факторами. На початку побудови моделі слід по можливості точно сформулювати ті передумови (гіпотези) і відношення, на яких базується математична модель об'єкта. В основу пропонованого опису відносин, що визначають можливий тип моделі, покладена класифікація, графічно представлена на мал.

Структура типів відносин

Балансові відносини реалізують рівність суми готівкових обсягів (товарів, ресурсів, фінансових потоків і т.п.), отриманих з різних джерел, сумі обсягів, використаних з різних напрямків.

Технологічні відносини розкривають і деталізують технологічні процеси конкретних економічних систем.

Поведінкові відносини описують поведінку елементів економічної системи, що мають деяку свободу вибору рішень.

Структурні відносини визначають ієрархію управління (взаємозв'язку, підпорядкованість елементів) і правила, що регулюють функціонування елементів системи в рамках цієї ієрархії.

Економічні відносини розкривають взаємозв'язку економічної системи з навколишнім середовищем.

Демографічні відносини враховують вплив зростання та структури населення на виробництво.

Екзогенні відносини описують взаємини економічної системи з елементами зовнішнього середовища, причому вплив системи на ці елементи обмежено (зовнішня торгівля, стихійні лиха та ін.)

Слід мати на увазі, що при розробці моделей досить складних економічних систем необхідно враховувати кілька або навіть всі вищевказані відносини елементів системи.

Оцінка адекватності моделі

Якою б складною і повною не була модель, вона тим не менш є наближеним відображенням реального об'єкта і відображає його за певних прийнятих припущеннях. Однак до тих пір поки не доведена адекватність моделі реальній обстановці, не можна з упевненістю стверджувати, що з її допомогою вийдуть ті результати, які справді характеризують функціонування досліджуваного об'єкта. Оцінка адекватності і точності математичної моделі будь-якого типу, в тому числі й імітаційної, є найважливішим завданням моделювання, так як будь-які дослідження на неадекватній моделі втрачають сенс.

Р. Шеннон з цього приводу зробив наступний висновок: «Перевірка моделі - етап надзвичайно важливий, оскільки імітаційні моделі викликають враження реальності, і як розробники моделей, так і їх користувачі легко переймаються до них довірою. На жаль, для випадкового спостерігача, а іноді і для фахівця, досвідченого в питаннях моделювання, бувають приховані вихідні припущення, на основі яких будувалася дана модель. Тому перевірка, виконана без належної старанності, може призвести до катастрофічних наслідків ».

Такого процесу, як «випробування» правильності моделі, не існує. Замість цього експериментатор в ході розробки моделі повинен провести серію перевірок з тим, щоб зміцнити свою довіру до моделі. Оцінка адекватності моделі полягає в підвищенні до прийнятного рівня ступеня впевненості, з якою можна судити щодо коректності висновків про реальну системі, отриманих на підставі звернення до моделі.

Для цього можуть бути використані перевірки трьох видів. При перевірці першого виду слід перевірити: чи не буде модель давати просто абсурдні відповіді. Другий метод оцінки адекватності моделі називається верифікацією. Валідація імітаційної моделі - перевірка відповідності її поведінки припущеннями експериментатора. Це перший етап дійсної підготовки до імітаційного експерименту. Підбираються деякі вихідні дані, для яких можуть бути представлені результати прорахунку. Якщо виявиться, що ЕОМ видає дані, які суперечать тим, які очікувалися при формуванні моделі, значить, модель неправильна. У зворотному випадку переходять до наступного етапу перевірки працездатності моделі - її валідації. 30

Валідація імітаційної моделі - перевірка відповідності даних, одержуваних у процесі машинної імітації, реальному ходу явищ, для опису яких створено модель. Полягає в тому, що вихідні дані після розрахунку на ЕОМ зіставляються з наявними статистичними відомостями про моделюється системі.

Таким чином, питання оцінки адекватності моделі має дві сторони:

- Придбання впевненості в тому, що модель поводиться таким же чином, як і реальна система;

- Встановлення того, що висновки, отримані з експериментів з моделлю, справедливі і коректні.

Зі зростанням адекватності і точності моделі зростають як її вартість, так і цінність для дослідження, у зв'язку з чим доводиться вирішувати питання про компроміс між вартістю моделі і наслідками помилкових рішень через неадекватність досліджуваного процесу. Оцінка адекватності і точності моделі являє собою безперервний процес, правильність побудови моделі може бути перевірена тільки на практиці за допомогою повторення циклу «побудова моделі - перевірка моделі». Слід зазначити, що поняття адекватності моделі не має кількісного виміру: модель або адекватна явищу, або не адекватна. При цьому, природно, передбачається, що програма, яка реалізує обчислення з математичної моделі, не містить помилок, вихідні дані введені в машину правильно. Таким чином, модель є достовірною, якщо її концептуальна модель адекватна досліджуваного процесу, математична модель адекватна концептуальної, а точність реалізації математичної моделі на ЕОМ відповідає заданої, тобто похибки розрахунку не перевищують допустимих.

Організаційні аспекти імітаційного моделювання

Головна мета побудови будь-імітаційної моделі - допомогти керівникам підвищити якість управління. Для того щоб надавати їм потрібні дані в потрібній формі і в потрібний час - що допоможе правильно приймати потрібні рішення - необхідно глибоко вникнути як і сам процес прийняття рішень, так і у функції осіб, які приймають рішення.

Процес управління в економічній системі можна описати як послідовність наступних фаз: планування, організація, облік, регулювання та аналіз. На першій фазі учасники процесу планування розробляють план майбутньої діяльності, на другій - відбувається їх взаємодія, спрямована на виконання розробленого плану, і на наступних фазах процесу управління здійснюється облік, регулювання і аналіз виконуваної діяльності як в процесі її здійснення, так і після її закінчення.

Всі фази процесу управління в більшій чи меншій мірі пронизуються процесами прийняття рішень. Прийняття рішень необхідно тоді, коли норми не визначають однозначно керовану діяльність.

Процесом прийняття рішень є частина управлінської діяльності, кульмінаційним моментом якої є вибір з множини альтернатив можливих курсів дій.

Р. Шеннон на основі глибокого дослідження теорії та практики прийняття рішень зробив дуже важливий для розробників імітаційних систем висновок про те, що існує два різних напрямки таких робіт:

- Нормативна теорія прийняття рішень, що описує, як потрібно приймати оптимальні рішення;

- Дискриптивні теорія прийняття рішень, яка намагається описати, як насправді вони приймаються.

Два різних підходи в теорії та практиці прийняття рішень можуть утруднити ефективне використання методу імітаційного моделювання на практиці.

Мінімальні необхідні і достатні умови існування ситуації прийняття рішень вимагають наявності:

- Особи, що приймає рішення (ОПР), яка віддає собі звіт у тому, що проблема існує, і вимагає прийняття рішення;

- Виходу або цілі, яких прагне досягти ЛПР;

- Принаймні двох альтернативних варіантів рішення, які спрямовані на досягнення поставленої мети;

- Сумнівів ЛПР щодо того, яку з альтернатив слід віддати перевагу;

- Середовища чи умов, в яких існує проблема.

У цих умовах ОПР:

- Усвідомлює необхідність прийняти рішення;

- Проводить пошук і оцінку альтернативних дій;

- Вибирає одну чи кілька альтернатив, які, на його думку, ведуть до досягнення мети.

Результатом прийняття рішення може бути виконання деякої дії або прийняття ідеї. Легко припустити, що керівник знає про існування невирішеної проблеми, знає, яка ця проблема, має намір вирішити її. Проте зазвичай усвідомлення наявності проблеми приходить поступово, в процесі тривалого спостереження керівника за керованої ним системою та обговорення виникаючих питань з колегами та підлеглими.

Роберт Шеннон зазначає: "У адміністраторів виробляється скептичний погляд на необхідність проводити в життя рекомендовані ним рішення, і тому вони схильні не приймати до уваги проблеми, які формулюються в недостатньо ясної та чіткої формі. Крім ризику є й інші фактори, які сприяють відхиленню пропонованих рішень. Один з таких факторів - навчання. Адміністраторів вчать або вони самі приходять до такої думки, що слід уникати прийняття рішень, в яких немає необхідності ». Оскільки нові рішення зазвичай переривають нормальний хід роботи та створюють додаткову роботу, адміністратори (фахівці) уникають прийняття будь-яких рішень.

Далі Р. Шеннон наводить дуже життєве, не позбавлене гумору спостереження:

«Нам всім властиво уникати самостійно поставлених питань. Прийняття рішень побуждается:

зверху - вищим керівництвом,

знизу - підлеглими,

власною ініціативою.

У першому випадку керівником практично завжди приймається рішення, у другому також приймається рішення, хоча воно іноді може полягати й у тому, щоб не приймати жодного рішення, у третьому ж випадку немає підштовхуючого механізму, і такі рішення можуть довго не прийматися без побоювання будь-яких покарань ». Якщо прийняте на ходу рішення викликає суперечливі наслідки, керівник може відкласти детальне вивчення проблеми. Він міркує так, що з часом становище само собою виправиться і це позбавить його від «управлінських мук». Боязнь прийняти невірне рішення часто сильніше побоювання можливих несприятливих наслідків неприйняття жодного рішення.

Аналогічний висновок робить і Стаффорд Бір:

«Головна проблема полягає в тому, що керуючі далеко не наївні люди, вони добре знають, що насправді відбувається. Нерозумно намагатися зверхньо інструктувати їх щодо «реального життя». Але вони звернуться до автора, якщо вважатимуть, що він пояснює важливий для них предмет ».

Тому цілі проведення імітаційного експерименту повинні бути сформульовані дуже точно, а їх результати повинні приводити до конкретних результатів щодо вдосконалення роботи системи. Імітаційні моделі повинні створюватися цілеспрямовано для конкретних ОПР і видавати рекомендації в такій формі, в якій вони будуть цілком і повністю зрозумілі і прийнятні для ОПР. Чим ретельніше сформульована проблема, ніж продумано планування та проведення дослідження, тим легше пояснити і впровадити отримані результати.

Моделювання прийняття рішень звичайно здійснюється відповідно до однієї з двох схем, які можна умовно назвати класичної та нової.

Класична схема має глибоке коріння в економічній науці. В її основі лежить передумова абсолютної раціональності агента прийняття рішень. Практично вона зводиться до розгляду процесу прийняття рішень як акту вибору із заданої множини альтернатив, максимізує (мінімізує) однозначний скалярний показник, який і є критерієм оптимальності рішення.

На противагу класичній в основі нової схеми прийняття рішення лежить передумова обмеженої раціональності агента прийняття рішень. Ця схема була в основному розроблена в працях Г.

Саймона. Відповідно до цієї схеми прийняття рішень розглядається як протяжний у часі багатоетапний процес. Процес цей можна представити у вигляді послідовності наступних етапів: збір інформації, виявлення проблеми, формулювання цілей, генерування альтернатив, оцінка наслідків реалізації альтернатив, вибір альтернатив. Характеризуючи процес прийняття рішень Г. Саймон вказував: «Керівні працівники та їх персонал витрачають велику частину часу свого часу на спостереження за економічної, технічної, політичної і соціальної середовищем для виявлення нових зусиль, що вимагають нових дій. Вони, ймовірно, витрачають ще більшу частину свого часу, індивідуально або спільно, прагнучи відкрити, спроектувати та розробити можливі курси дій для ситуацій, які потребують вирішення. Вони витрачають маленьку частину свого часу на вибір серед альтернатив дій вже розроблених стосовно виявленої проблеми і проаналізованих в термінах їх наслідків ».

При розгляді прийняття рішення тільки як вибору найкращого (оптимального) рішення з заздалегідь обмеженого безлічі альтернатив найважливіші, творчі етапи цього процесу випадають. Оптимальність рішення є похідною від безлічі альтернатив, з якого виробляється вибір, а саме це множина є результатом одного з найважливіших етапів прийняття рішення. Якщо з передумови абсолютної раціональності випливає, що критерієм вибору альтернатив є їх оптимальність, то з передумови обмеженої раціональності слід, що ним є задовільному обраних альтернатив. Це пов'язано з тим, що процес прийняття рішення багато в чому є пізнавальним процесом, а ресурси, в тому числі тимчасові, на таке пізнання завжди обмежені. Причина цього - в сучасному рівні знань і у готівкових матеріальних ресурсах, а також в особистих можливостях суб'єктів процесу прийняття рішень - їх здібностях, зусиллях, досвіді і т.д.

Найважливішими рисами процесу прийняття рішень, на думку Г. Саймона, є її пізнавальний характер і принципово невиправна багатокритеріального вибору.

Пізнавальний характер процесу прийняття рішень виявляється в тому, що він фактично являє собою процес усунення або зменшення ступеня невизначеності рішень щодо зовнішньої і внутрішньої среди.Внедреніе в управлінський процес імітаційних систем дозволяє перенести акцент у ньому з аналізу відбулися подій на прогнозування подій майбутніх. На думку Стаффорда Біра, в процесі розвитку науки про управління та процесу останнього перш за все робилися зусилля до того, щоб прискорити процес формування фінансової звітності і лише потім прискорити процес реакції на її підсумки. С. Бір так коментує цей процес: «Проте історія залишається історією, чи стосується вона недавніх або давно минулих подій. Безліч економічних установ не може розібратися з тим, що сталося, поки не пройде кілька місяців; навіть кращі з них змушені чекати, коли дані будуть отримані і проаналізовані. Запізнення існує, і навіть вчорашні дані або показники щойно закінчилася зміни говорять нам тільки про те, що ми були зобов'язані зробити сьогодні або в цю зміну, хоча ясно, що вже пізно. Варто зробити величезні зусилля, щоб прорватися через бар'єр, на якому написано "зараз", з тим, щоб керуючі займалися тим, чим можна управляти, а саме-майбутнім, яким би близьким воно не було. Це краще, ніж вивчати відомості про те, чого вже не можна виправити, а саме - минулим, навіть якщо воно відбулося хвилину тому. Звичайно, минуле вчить, але на нього не можна вплинути ».

Використання методології імітаційного моделювання дозволяє в певних межах змінювати тенденції у міру їх формування та підрахувати ймовірність їх збереження надалі. Імітаційна модель або модулі підтримки прийняття рішень на її основі призначені для використання в якості діагностичного інструменту.

На думку С. Біра, традиційно людьми, здійснюють експерименти, були вчені. Керуючі, як завжди вважалося, не можуть собі дозволити експериментування - вони ризикують життями людей, грошима акціонерів і майбутнім своєї справи. Їх рішення можуть бути помилковими, і вони можуть робити помилки; мудрі керівники розглядають подібні помилки, які вже пізно виправляти, як експерименти "за відсутністю кращого" і намагаються отримувати з них все корисне. Але навмисне, холоднокровне експериментування ніколи раніше не практикувалося керуючими.

Сьогодні завдяки моделюванню на комп'ютерах будь-який тип ситуації може бути промодельований учасниками процесу. Немає ніяких підстав стверджувати, що результати експериментування можуть абсолютно точно передбачити результат. Однак експеримент дозволяє дослідити реакції системи на різні альтернативні дії з тим, щоб побачити, які області проблеми чутливіші інших при різних діях, пропонованих керуючими. Це робиться з метою перевірки того, який курс дій в ряду близьких подій виявиться вразливіші іншого.

Література

1. Р. Акофф. Планирование будущего корпорации / Под редакцией В.И.Данилова-Данильяна. Москва, «Прогресс», 1985

2. Бир С. Мозг фирмы. - Москва: Радио и связь, 1993.

3. Ефимов В.М. Имитационная игра для системного анализа управления экономикой. - М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат., 1988.

4. Иозайтис В.С., Львов Ю.А. Экономико-математическое моделирование производственных систем. М., Высшая школа, 1991.

5. Имитационное моделирование экономических процессов: Учеб. пособие/ А.А. Емельянов, Е.А. Власова, Р.В. Дума.- М.: Финансы и статистика, 2002.

6. Имитационные системы принятия экономических решений/ К.А.Багриновский, Т. И. Конник, М.Р. Левинсон и др.- М.: Наука, 1989.

7. Информационные технологии управления: Учеб. пособие для вузов/Под ред. проф.Г.А.Титоренко. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.

8. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. - М., «Мир», 1975,

9. Комаров В.Ф. Управленческие имитационные игры. - Новосибирск: Наука. Сиб. Отд-ние, 1989.

10. Лопатников Л.И. Краткий экономико-математический словарь. М.: «Наука», - 1979

11. Теория массового обслуживания в экономической сфере/ Л.Г.Лабскер, Л.О. Бабешко - М.: ЮНИТИ, 1998.

Размещено на Allbest.ru