Моделирование в логистике

Под логистической моделью понимается любой абстрактный или материальный образ логистического процесса или логистической системы, используемый в качестве их заместителя. Цели моделирования могут быть различны, но чаще всего указывают следующие:

Ø исследование поведения объекта в условиях, которые по каким либо причинам не могут быть созданы для моделируемого объекта в реальности (значительные экономические потери, возможность аварий и т.п.);

Ø исследовать управляемость модели с целью нахождения оптимального управления, т.е. условий обеспечивающих оптимальные в каком либо смысле результаты функционирования логистического объекта;

Ø составление прогнозов на будущее.

Моделирование основывается на подобии систем или процессов, которое может быть полным или частичным. По этому признаку все модели можно разделить на изоморфные и гомоморфные.

Изоморфные модели включают все характеристики объекта оригинала, и способны, по существу, заменить его. Если можно создать и наблюдать изоморфную модель, то полученные с ее помощью знания о реальном объекте будут точными.

Гомоморфные модели.В их основе лежит неполное, частичное подобие модели изучаемому объекту. Гомоморфные модели, как правило, отражают только наиболее существенные с точки зрения целей исследования черты моделируемого объекта.

При моделировании логистических систем абсолютное подобие не имеет места. Поэтому в дальнейшем мы будем рассматривать лишь гомоморфные модели.

Следующим признаком классификации является материальность модели. В соответствии с этим признаком все модели можно разделить на материальные и абстрактные.

Материальные моделив свою очередь подразделяют на физическиеи аналоговые. Физические модели имеют одинаковую физическую природу с моделируемым объектом. Они воспроизводят основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого явления. Обычно это уменьшенные, или увеличенные копии всего моделируемого объекта или его части. Аналоговые модели представляют собой материальные объекты иной физической природы, чем моделируемый объект, но описываемые теми же математическими зависимостями. Например, течение воды в каналах имеет похожее описание с протеканием тока в проводниках.

Абстрактное моделирование подразделяют на символическоеи математическое.

К символическим моделям относят, в частности, языковые и знаковые.

Языковые модели – это словесные модели, в основе которых лежит набор слов (словарь), очищенных от неоднозначности. Этот словарь называется «тезаурус». В нем каждому слову может соответствовать лишь единственное понятие, в то время как в обычном языке одному слову могут соответствовать несколько понятий.

Знаковые модели. Если ввести условное обозначение отдельных понятий, т. е. знаки, а также договориться об операциях между этими знаками, то можно дать символическое описание объекта.

Математическим моделированием называется процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью. В логистике широко применяются два вида математического моделирования: аналитическое и имитационное.

Аналитическое моделирование– это математический прием исследования осуществляемый в следующей последовательности. Формулируются, как правило, в упрощенном виде механизм взаимосвязей и функционирования элементов моделируемого объекта. Этот механизм записывается в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, дифференциальных и т. п.), которые затем решаются с получением теоретических результатов.

К достоинствам аналитического моделирования относят большую силу обобщения и многократность использования.

К сожалению, точные аналитические модели удается получить только для сравнительно простых систем. При их усложнении исследование аналитическими методами наталкивается на ограничения связанные с громоздкостью моделей, дороговизной их создания и эксплуатации, а также недостаточной вычислительной мощностью современных компьютеров. В этом случае, чтобы использовать аналитический метод, необходимо существенно упростить первоначальную модель, чтобы иметь возможность изучить хотя бы общие свойства системы.

Как уже отмечалось, логистические системы функционируют в условиях неопределенности окружающей среды. При управлении материальными потоками должны учитываться факторы, многие из которых носят вероятностный характер. В этих условиях аналитические модели могут быть созданы лишь для простейших объектов (пример – модель для расчета величины страхового запаса). В большинстве случаев создание аналитических моделей экономических объектов оказаться либо невозможным, либо слишком дорогим. Помощь в этих случаях может оказать имитационное моделирование.

Условия, при которых рекомендуется применять имитационное моделирование, приведены в работе Р. Шеннона «Имитационное моделирование систем – наука и искусство». Основные из них:

Ø не существует законченной математической постановки данной задачи, либо еще не разработаны аналитические методы решения сформулированной математической модели;

Ø аналитические модели имеются, но процедуры столь сложны и трудоемки, что имитационное моделирование дает более простой способ решения задачи;

Ø аналитические решения существуют, но их реализация невозможна вследствие недостаточной математической подготовки имеющегося персонала.

Таким образом, основным достоинством имитационного моделирования является то, что этим методом можно моделировать сложные объекты.

При имитационном моделировании закономерности, определяющие характер количественных отношений внутри логистических процессов, остаются непознанными. Предполагается, что у логистического объекта есть определенное количество входов (входных материальных, финансовых или информационных потоков) и выходов (реакций объекта на изменение параметров входов), состояние которых может быть измерено. Сам же объект воспринимается как «черный ящик».

В процессе создания имитационной модели исследуется, какие состояния принимают выходы при том или ином состоянии входов, а затем по этим данным получают уравнения связывающие входы и выходы.

Важным элементом создания математической модели (как аналитической, так и имитационной), непосредственно предшествующим ее использованию, является проверка адекватности модели, т. е. соответствия результатов расчета реальному объекту. Эта процедура в достаточной степени разработана и формализована. Только после проверки адекватности модели можно приступать к работе с ней.

К недостаткам имитационного моделирования следует отнести следующее.

1.Высокие затратына создание и эксплуатацию связанные с тем, что:

Ø для построения модели и экспериментирования на ней необходимы высококвалифицированные специалисты;

Ø необходимо большое количество машинного времени, поскольку метод основывается на статистических испытаниях и требует многочисленных прогонов программ;

Ø модели разрабатываются для конкретных объектов и, как правило, дают ошибочные результаты даже при моделировании похожих объектов.

2. Ложная имитация. Область сочетаний входных параметров, в которых модель дает адекватные результаты (область определения модели) ограничена областью, в которой менялись входные параметры при ее создании. Нельзя быть уверенным в результате при попытке выхода за эту область или даже при значениях входных параметров в пределах этой области, но при их сочетании, которое не проверялось на реальном объекте.