«Современное состояние и тенденции развития имитационного моделирования в Российской Федерации The current status and development trends of simulation in the Russian Federation Плотников А.М. ОАО Центр технологии ...»

· внутризаводских транспортных потоков, включая склады полупродукта и готовой продукции, в связи с пуском новых агрегатов (цехов) и выводом из действия устаревшего оборудования.

При этом учитывались пространственное взаимодействие агрегатов на уровне кранового оборудования и вероятностный характер процессов, в частности: переменная длительность операций, совпадение требований на обслуживание, взаимные помехи при работе на одном уровне, износ оборудования. Разработана человеко-машинная процедура анализа логистических систем, сочетающая эвристические решения проектировщика с имитационными моделями на GPSS. Предложенные варианты проверяются на моделях по производительности, условиям работы оборудования (фонд времени, технология обработки технологических и транспортных потоков), задержкам в обслуживании технологических агрегатов, портфелю заказов. Затем определяются капитальные затраты на реализацию каждого из отобранных вариантов и делается окончательный выбор. Сообщалось, что использование накопленного опыта проектирования обеспечивает быструю сходимость процедуры. Приводится пример реконструкции сталеплавильного цеха ОАО «Северсталь» (замена электродуговых печей на шахтные, установка сортовой машины непрерывной разливки и реконструкция слябовой) при сохранении существующего здания цеха и подъемнотранспортного оборудования. По разделу железнодорожного транспорта определены местоположение дополнительных путей, их необходимая длина и места установки дополнительных стрелочных переводов. Рассчитано необходимое число вагонов в составе и количество локомотивов. Проведена оценка пропускной способности автомобильных дорог предприятия с учетом задержек на железнодорожных переездах.

Б. В. Панов рассматривал метод автоматизированной разработки планов локализации аварий опасных производственных объектов металлургических предприятий, в основе которого лежит агентное моделирование. Предложена оригинальная модель онтологического описания, подход к программированию агентов и алгоритм имитационного эксперимента на мультиагентной модели. Приведенная схема алгоритма, однако, относится не к разработке планов, а к их реализации.

Судостроение Опыт применения методов имитационного моделирования в задачах разработки оргтехпроектов модернизации действующих производств судостроительных предприятий на базе GPSS World изложен в докладе А. М. Плотникова. Представлены имитационные модели функционирования комплекса подводного судостроения предприятия ФГУП «Адмиралтейские верфи» и корпусообрабатывающего производств предприятия ОАО «Северная верфь». Моделирование выполнялось для оценки принимаемых проектных решений по реконструкции и модернизации производства.

А. А. Васильев с соавторами кратко описывает результаты, полученные на этапе разработки проектов модернизации корпусостроительных производств судостроительных предприятий, в рамках которых применялись современные методы и программные средства имитационного моделирования. Под типовые корпусостроительные схемы были составлены алгоритмы функционирования корпусостроительных производств.

На их основе разработан набор имитационных моделей. Для каждой ИМ создан свой пользовательский интерфейс для управления, корректировки модели, выполнения расчетов и визуализации результатов расчета. При создании моделей использовался специализированный пакет имитационного моделирования AnyLogic. Для каждого из производственных участков в модель вносились максимальная вместимость, количество кранов, обслуживающих участок. Для кранового и транспортного оборудования в моделях учитывались их «скоростные» показатели: длительность перемещения составных элементов оборудования, перемещения в пролете цеха и длительность выполнения типовых погрузочно-разгрузочных операций.

Б. К. Елтышев применял GPSS/W для проектирования циклограмм автоматизированных гальванических линий на «Адмиралтейских верфях». Здесь модель включена в систему оперативного управления, в связи с чем потребовался предельно упрощенный интерфейс. Исходные данные вводились через экранные формы Microsoft Access, после чего на внутреннем уровне корректировались операнды соответствующих блоков GPSS в тексте модели-прототипа.

Энергоснабжение В докладе О. А. Савиной была построена модель энергопотребления промышленного предприятия для проведения энергосберегающих мероприятий.

Строительство и смежные отрасли В докладе В. Д. Ермошина представлены результаты внедрения модели процессного управления в цехе по производству печатных валов для обойного производства (ОАО «Саратовские обои»). Спрогнозированы пиковые нагрузки на оборудование цеха, для их устранения предложена оптимизация производственной программы. Перепланирована загрузка лазерных гравировальных установок, нерациональная эксплуатация которых приводила к их крайне высокому износу. Имитационное моделирование нештатных ситуаций гибкого многоассортиментного производства гранулированных пористых материалов рассмотрено И. В. Новожиловой. Ее модель ориентирована на обучение операторов.

Приборостроение Центральным элементом модели С. В. Терентьева является сетевой график производственного процесса. Учитываются взаимозаменяемость ресурсов и их совместное использование, степень участия человека, количество одновременно обрабатываемых деталей и время на переналадку оборудования, а также моменты запуска в производство отдельных деталей.

Разработанная В.Н. Волковым имитационная модель реализует процессный подхода к единичному и мелкосерийному производству. Особое внимание обращалось на выявление зон пересечения полномочий разных подразделений, гибкий переход между уровнями управления, интегрируемость в информационную систему предприятия.

И. И. Савелова рассматривала внедрение имитационной модели финансовых потоков на предприятии приборостроения, включая анализ факторов чувствительности, выбор распределения входных параметров и оценку адекватности результатов. Описывается эксперимент, проведенный на ИМ после ее внедрения: разработка схемы кредитования и расчета с контрагентами, минимизирующей затраты на привлечение оборотного капитала. Оптимизация сводилась к ненаправленному перебору вариантов.

Электроника В. В. Дьячкова представил имитационная модель сборочного производства персональных компьютеров. В качестве «атомарного элемента» выбрана заявка на сборку одного компьютера. Модель позволяет учесть все значимые временные задержки, количество линий, график работы (число смен, выходные и праздники), объемы мест тестирования, размеры транспортных тележек). Выполненные расчеты опирались на накопленную предприятием трехгодичную статистику.

Мелкосерийное производство Моделям для таких применений посвящены доклады С. А. Лазарева и С. В. Терентьева. В последнем случае рассматривается объединение «Научприбор», изготовляющее аппаратуру для цифровой рентгенографии, рентгеновской спектрометрии, жидкостной хроматографии и др. Центральным элементом модели производства изделия (партии изделий) является сетевой график, который строится по детальной технологической схеме изделия (одновременно реализуется множество графиков). Для получения календарного плана выполнения работ применяется имитационное моделирование с использованием системы правил предпочтения. При этом учивзаимозаменяемость ресурсов;

тываются:

· совместное использование ресурсов;

· режим использования ресурса (с участием человека и без него);

· количество одновременно обрабатываемых деталей;

· затраты времени на переналадку оборудования.

Гибкое автоматизированное производство Этой важной проблематике посвящен доклад Р. Р. Загидуллина. В докладе Ф. Ф.

Гильфановой рассмотрено построение циклограмм работы ГПС с использованием приоритетных правил обслуживания.

Связь и телекоммуникации Информационно-вычислительные системы всегда были популярными объектами математического (в частности, имитационного) моделирования. Самые общие проблемы в данной области рассматривались в докладе М. И. Коротина «Оценка живучести распределенных вычислительно-управляющих систем». К «широкоохватным» можно отнести также доклад В. С. Шерстнева об информационных потоках в корпоративной распределенной геоинформационной системе.

Вопросы общего характера, возникающие при моделировании телекоммуникационных корпоративных систем, рассмотрены в докладе Ю. И. Воротницкого. Подчеркнута важность этапа формализации описания системы. В. М. Гостев рассматривал проектирование сетей передачи данных. Он рекомендует в рамках комбинированного подхода использовать преимущества как аналитических моделей (на этапах формирования и корректировки проекта), так и имитационных (на этапе оценки качества и эффективности полученного проекта).

Вопросам анализа алгоритмов маршрутизации был посвящен доклад В. В. Колпакова, а протоколов маршрутизации - С. А. Макеева. К проблеме коммутации в сетях передачи данных можно отнести доклады Д. Ю. Пономарева об использовании GPSS/W для изучения коммутационных систем, в том числе с различными типами потоков вызовов. С. Ю. Шерышов исследовал задержки информационных ячеек в узлах коммутации широкополосной сети.

Исследование мультисервисных сетей выполнено Д. Ю. Пономаревым. В качестве модели мультисервисной сети предложена сеть массового обслуживания с раздельными генераторами запросов на услуги разного вида. В. Д. Боев рассматривал предоставление услуг средств связи как бизнес-процесс. В докладе Т. М. Татарниковой моделируется многопортовое устройство сопряжения матричного типа. Отмечается полезность имитации для выявления случаев несбалансированного трафика, когда применение конкретной модели коммутатора для данной сети заведомо неприемлемо.

В докладе В. Д. Боева изложены особенности решение прямой и обратной задач в системе моделирования. Прямая задача заключается в нахождении оценки математического ожидания какого-либо показателя моделируемой системы при заданном времени ее функционирования. Обратной задачей автор считает оценивание времени функционирования моделируемой системы, за которое какой-либо ее показатель достигает заданного значения. Постановка такой задачи представляется сомнительной: из нее исчез вероятностный аспект, да и показатель может оказаться недостижимым.

В. А. Коковин имитировал таймерную систему ускорительного комплекса ИФВЭ как при проектной конфигурации и существующих условиях, так и при значительном увеличении числа узлов системы и интенсивности таймерных сообщений.

А. Н. Козловым выполнен анализ производительности банковского центра, обрабатывающего запросы по переводу средств от кредитных организаций из других регионов. Разработана статистическая модель рабочей нагрузки. Предложена методика определения числа центральных процессоров в зависимости от параметров рабочей нагрузки.

М. Ю. Охтилев моделировал работу систем реального времени. Предлагаемая информационная технология реализована в системах контроля и управления сложными технологическими процессами: в ракетно-космической отрасли (при управлении разгонными блоками и некоторыми типами космических аппаратов), в атомной энергетике (АСУ энергоблоков Курской и Ленинградской атомных электростанций).

Д. Н. Верзилин рассматривал процессы управления активными подвижными объектами. Выявлены конфигурации последних, для которых незначительное увеличение нагрузки приводило к резкому снижению пропускной способности АСУ (многократному росту количества невыполненных операций взаимодействия).

Несколько докладов было посвящено оценке эффективности мультимедийных технологий. Назовем доклад Р. Т. Алиева о передаче телефонного трафика (речи) по сети Ethernet в реальном масштабе времени и М. С. Косякова - по серверам мультимедиа. Наконец, упомянем работу В. В. Зимина о моделировании деятельности оператора кабельного телевидения. Здесь речь идет об экономической целесообразности установки оборудования для оказания клиентам Интернет-услуг. Предварительно были построены модели поведения потенциальных клиентов.

В докладе Кухаревых рассматривается программный комплекс, предназначенный для имитации работы сетей с технологией MPLS - в частности, для исследования загруженности сетевых элементов (выявление «узких мест» в сети), анализа и оптимизации характеристик сетей, а также исследования поведения трафика разных классов с целью обеспечения заданного качества обслуживания. Доклад уникален тем, что при имитации работы сети используется метод задания времени при помощи фиксированных интервалов времени (механизм фиксированных приращений временных интервалов). Все события, которые имеют место в течение этого промежутка времени, считаются одновременными. Это – давно забытая технология!

Д. Ю. Пономарев исследовал возможности среды GPSS по имитационному моделированию процессов обработки сигнальной информации в сети IMS на примере процедуры регистрации абонента с учетом детальной структуры протоколов обмена.

Доклад А. Красносельского посвящен агентной имитационной модели российского рынка сотовой связи. Приведен реальный пример. И. В. Трегуб предложил модель прогнозирования цены на дополнительные услуги сотовой связи в краткосрочном и долгосрочном периодах для разных схем взаимодействия между участниками рынка.

Рассмотрен процесс установления равновесной цены. Результаты моделирования не приводятся.С. Василева разработала чрезвычайно обстоятельную GPSS-модель одновременного доступа транзакций в системах распределенных баз данных при неполной репликации данных и при синхронном обновлении копий элементов с целью исследования производительности таких систем.

Нгуен Дык Тай предлагает методы и средства исследования канала связи и сетей передачи данных на GPSS, предназначенные для оценки влияния второго и третьего моментов распределений потоков пакетов и времени передачи пакетов по каналам на временные характеристики каналов связи и сети. Все эти результаты можно получить и расчетным путем – без имитации.

И. Е. Никульский для сегмента широкополосной сети доступа, использующего технологию пассивных оптических сетей GPON, ориентированного на передачу трех видов трафика (голос, видео и данные) разработал аналитические (с применением методов теории массового обслуживания) и имитационные (с использованием среды GPSS World) модели, как для нисходящей, так и для восходящей ветвей передачи.

Выполнен подробный анализ характеристик качества функционирования сети при обслуживании с тремя классами относительных приоритетов.

В. В. Соснин на основе анализа экспериментальных данных показал, что характер задержки передачи пакетов через Интернет не зависит от размера пакетов и величины межпакетного интервала. Оказалось, что в среднем лишь каждый 42-й пакет проходит до пункта назначения по альтернативному маршруту. Эксперименты по отправке пакетов проводились с серверами крупных компаний следующих 16 стран: Сингапур, Браоктября 2011. Санкт-Петербург ИММОД- зилия, Калифорния, Канада, США, Куба, Япония, ЮАР, Вьетнам, Франция, Австралия, Чили, Россия, Новая Зеландия, Китай, Великобритания. Отправка производилась с компьютеров из г. Санкт-Петербурга и г. Ангарска Иркутской области. Всего было отправлено около 2 миллионов ping-пакетов. А. В. Облакова рассматривает применения имитационного моделирования в оценке эффективности и рисков инвестиционных проектов сотовых операторов и описывает процессы учета проектных рисков при расчете критериев эффективности, построения математических и имитационных моделей денежных потоков и их апробации на примере проекта по установке башни связи.

Военные приложения А. Хижняк с соавторами предложили имитационная модель кластеризации воздушных объектов при решении задачи третичной обработки радиолокационной информации в автоматизированной системе управления противовоздушной обороны, разработанную с использованием теории нечетких множеств.

А. В. Борзунов рассматривал методологические вопросы создания интерактивных моделей, в том числе вопросы отладки взаимодействия средств автоматизации корабельных многоканальных зенитных ракетных комплексов с человеком-оператором и получения оценок эффективности для сложных систем. Предложены и обоснованы принципы построения интерактивной математической имитационной модели. Приведен пример создания интерактивной модели системы управления зенитной ракетной системы с полуактивным самонаведением.

И. А. Кулешов построил имитационную модель подвижной сети связи, построенной на технологии TCP/IP. Гибридная модель направления связи на GPSS/PC учитывает огневое и радиоэлектронное воздействие противника на линии и узлы связи заданием вероятности нахождения элемента сквозного тракта в исправном состоянии и среднего значения времени блокировки по причине внешнего воздействия.

Моделирование информационно-вычислительных сетей Анализ производительности компьютерных систем и сетей при помощи ИМ у нас применялся давно, так что наблюдающийся спрос на это телекоммуникационных компаний вполне предсказуем, хотя и не очень велик.

В. В. Афонин моделировал локальную вычислительную сеть с топологией «Общая шина». К более частным (но не менее интересным) проблемам из этой области можно отнести сравнение М. С. Косяковым методов организации дискового пространства файловых серверов.

В докладе М. Л. Федоровой рассматривается задача укомплектования модемного пула Интернет-провайдера необходимым количеством модемов, которая сводится к классической задаче Эрланга. В другом ее докладе имитация применялась для расчета характеристик вычислительного кластера. Исследовалась также пропускная способность модулей общей памяти вычислительной системы в зависимости от объема буфера. Были сделаны доклады Т. И. Алиева о моделировании экспоненциальных сетей передачи данных (заметим, что из-за обязательного наличия детерминированного обрамления пакетов распределение их объема заведомо отличается от показательного).

В докладах с участием О. И. Кутузова моделировались коммутационная система и сети хранения данных. Компьютерный бизнес был представлен в докладах о работе фирмы по продаже и обслуживанию вычислительной техники и ее программного обеспечения.

Весьма актуальная проблема борьбы с компьютерными атаками (вирусами и «червями») обсуждалась в двух докладах с участием А. В. Уланова. В. В. Девятков представил гибридную систему оптимального планирования загрузки программноаппаратного комплекса ОВИП (открытое виртуальное исследовательское пространство). Рассмотрены основные принципы функционирования. Приведена схема организации процесса оптимизации. Генератор собирает исходный код модели на языке GPSS World для конкретного эксперимента. Для оптимизации структуры ОВИП используется аппарат нечеткой логики из расширения MatLab.

Л. М. Груздева предлагает имитационную модель корпоративной сети (КС) для количественной оценки влияния вредоносных и антивирусных программ на параметры производительности сетей. КС представляется СМО с ограниченной очередью. Интенсивность потока заявок увеличивается при воздействии вредоносных программ; время обработки заявки увеличивается при наличии анти-вирусов. Рассматривались антивирус Касперского 7.0; Dr.Web 4.44; Avast! 4 Home Edition. Приводятся данные по увеличению задержки пакетов.

Л. А. Муравьева-Витковская анализировала влияние непуассоновского трафика на качество функционирования компьютерной сети при распределении сетевых ресурсов в соответствии с заданными приоритетами. Определены области параметров нагрузки, при которых приближенные методы, разработанные в предположении о пуассоновском характере трафика, позволяют получить приемлемые для инженерной практики результаты. В очередной (!) раз установлено, что надо учитывать высшие моменты исходных распределений.

В докладе В. Балашова и соавторов описывается структура стенда полунатурного моделирования работы бортовых вычислительных систем. В программной модели поддерживаются следующие типы ошибок: обрыв канала, генерация в канале, ошибка четности, неверная пауза перед ответным словом, нарушена непрерывность сообщения, число информационных слов больше заданного, неверный адрес ОУ, неверный тип синхроимпульса, ошибка это контроля при передаче. При моделировании соблюдается соответствие модельного и реального (астрономического) времени с погрешностью порядка 0,0001 секунды.

Метрологическое обеспечение В. М. Прищенко разработал модель технической эксплуатации средств измерения с учетом:

· количества рабочих мест по ремонту и поверке;

· вероятности достаточности ЗИП;

· укомплектованности метрологических и ремонтных органов обменными фондами, технологическим оборудованием, передвижными лабораториями.

Очевидна возможность применения такой модели для анализа работы ремонтных служб разнообразного профиля.

В пленарном докладе А. В. Борщева отмечалось, что безусловный лидер по осознанному спросу на ИМ и его внедрению – область логистики: перевозка, работа складов, политика закупок и – шире – функционирование цепочек поставок. Объясняется это тем, что «логистика в России переживает невероятный подъем» (авторы данного обзора назвали бы это состояние «бумом»), а также сложным динамическим характеоктября 2011. Санкт-Петербург ИММОД- ром логистических процессов, обилием временных и причинно-следственных связей, размерностью задач. Невозможность оптимизировать логистические системы «на коленке» (= в Excel'е) настолько очевидна, что заставляет сами компании искать более продвинутые технологии.

Д. А. Иванов предлагает для управления логистическими цепями объединить аналитико-имитационный и мультиагентный подходы и приводит примеры реализации. В докладе Ю. И. Толуева сообщается о внедрении моделей:

· сборочных конвейеров;

· систем транспортировки грузов внутри предприятия (краны, погрузчики, трейлеры и т.п.);

· стационарных напольных и подвесных систем транспортировки грузов;

· складских процессов (прием грузов, их перемещение в зоны хранения и обратно, отбор, комплектация, упаковка и отправка);

· технологических операций, выполняемых роботами (кинематические, временные и эргономические);

· кинематические модели перемещения крупных объектов (фюзеляжей самолетов, корпусов судов);

· анализа взаимного пространственного расположения компонент изделия;

· физического изменения изделий при прессовке, гибке и т. п.;

· ситуаций типа Crashtest (последствий удара, столкновения и т. п.).

Из докладов этого направления отметим работу А. А. Кожушко о моделировании мультимодальных (с несколькими видами транспорта) грузовых перевозок на примере Астраханской области.

А. А. Кайгородцев обосновывал эффективность применения имитационного моделирования при проектировании логистических цепочек доставки готовой продукции предприятия и определял эффект поставок через распределительный центр. Эта очень старая задача может решаться и без имитации – см. «Управление запасами» Ю. И. Рыжикова, «Наука», 1969 г.

В докладе В. Е. Воронина рассматривается возможность практического применения имитационного моделирования для оптимизации управления логистической системой предприятия. Все его рассуждения и предложения можно найти в вышеупомянутой книге.

Лукинский В.С., Шульженко Т.Г. в своем докладе предложили модельноалгоритмическое обеспечение решения логистических задач при реализации технологии “точно и в срок”.

Доклад А. В. Попова, К. А. Аксенова и А. А. Бубенщикова посвящен вопросам оптимизации логистических процессов (ЛП) компаний и связанных с ними вопросам поддержки принятия решений (ППР), а также вопросам разработки интеллектуальной системы моделирования процессов логистики. Отмечается, что в настоящее время, когда предложение повсеместно стало превышать спрос, предприниматели начали признавать также важность обеспечения сбыта за счет снижения транспортных, складских, внутрифирменных издержек, и современные методики и технологии управления стали основным инструментом для достижения данной цели. По Европейским оценкам, снижение логистических издержек на 10% позволяет увеличить прибыль на 50%.

При сопоставлении методов решения задач логистики докладчики явно неправильно аттестуют аналитические (по современным понятиям – их численную реализацию). В связи с этим информация о дополнении инструментария аппаратом моделирования очередей и численными методами оптимизации надежд не внушает.

В современных российских городах постоянно обостряются (и будут обостряться) транспортные проблемы. Неуклонно растет численность населения городов, резко увеличивается число автомобилей - как находящихся в личном пользовании горожан, так и используемых предприятиями и организациями различных форм собственности.

Существующая транспортная инфраструктура не отвечает современным требованиям, образуются автомобильные пробки. Усложняется экологическая ситуация в крупных город. Моделирование можно использовать для осмысления особенностей существующей системы, выявления узких мест, прогнозирования последствий возможных управляющих воздействий.

И. В. Яцкив рассматривала модель реальной транспортной развязки в г. Рига, выполненную по заказу городской думы. Основными целями были: выбор оптимальной организации движения на перекрёстке и оценка пропускной способности для каждого варианта движения; оптимизация работы сигнальных устройств; анализ мероприятий по облегчению движения грузового транспорта. Предполагается создание на базе модели адаптивного управления движением как на локальных перекрестках, так и на комплексных участках дорожной сети.

Всеобщий интерес автолюбителей вызвал доклад А. С. Никитина о разъезде автомашин на нерегулируемом перекрестке. Его своеобразие заключалось в имитации без статистики (хотя статистика ДТП пошла бы докладу на пользу), а также в богатой и наглядной визуализации.

Особое значение имеет возможность изучения переходных режимов системы общественного транспорта. В докладе В. Е. Воронина моделировались ситуации временного прекращения движения электротранспорта вследствие обрывов контактной сети, прекращения подачи в нее электроэнергии, а также ДТП, при которых электротранспорт не может объехать место аварии.

Р. Г. Гиниятуллин моделировал работу казанского метро. Были поставлены следующие задачи:

анализ влияния интенсивности пассажиропотоков на загрузку метрополитена и возможные организационные способы устранения очередей в часы «пик»;

исследование вариантов расписаний движения поездов;

исследование влияния надежности работы оборудования на пропускную способность системы;

анализ эффекта оргмероприятий: количества и расстановки турникетов, расстановки ограждений, введения (отмены) льготного проезда;

экономическая оценка функционирования метро;

работоспособность служб метрополитена в чрезвычайных ситуациях: резкое увеличение пассажиропотока, выход из строя большого количества оборудования, снижение энергоснабжения.

С. В. Микони рассматривал составление графика движения с учетом обеспечения требуемой расстановки на ночь поездов метрополитена. Им была принята многоагентная парадигма. В качестве агентов использованы станции, а в качестве управляемых объектов – поезда.

В. В. Зимин исследовал алгоритмы диспетчирования в междугородных автогрузовых перевозках. Требовалось найти ответы на следующие вопросы:

какой наибольший суточный поток заявок заданной структуры может обработать фирма при уровне обслуживания не ниже 80 % и существующем парке грузовиков?

сколько и каких грузовиков надо иметь фирме для обеспечения 80 % уровня обслуживания при поступлении 30-40 заявок за каждые 6 часов?

имеет ли смысл для повышения уровня обслуживания и прибыльности компании откладывать выполнение заявки до освобождения транспорта?

В докладе Ю. И. Жукова моделируется организация северного завоза грузов -- по железной дороге и кораблями. Д. А. Ломаш моделировал подвоз экспортного груза к припортовой станции Новороссийска. Отметим работу А. А. Кожушко о моделировании мультимодальных (с несколькими видами транспорта) грузовых перевозок на примере Астраханской области.

В докладе Д. А. Тулубаева представлена имитационная модель-тренажер системы диспетчерского управления магистральным нефтепроводом. Модель системы запасов нефтепродуктов предложена И. М. Якимовым.

М. С. Неймарк исследовал эффективность применения самолетов в авиакомпаниях. Входными данными были:

периодичность и продолжительность планового и непланового технического обслуживания;

организация его (пропускная способность производственных цехов, квалификация персонала);

расписание и характеристики маршрутов;

показатели надежности и эксплуатационной технологичности самолетов;

перечень оборудования;

организация снабжения запасными частями.

Модель применялась в конкретных авиапредприятиях для оценки результатов реальной эксплуатации ИЛ-62, ИЛ-86 и для прогнозов - по разрабатываемым Ил-96- и Ил-114.

А. А. Артамонов моделировал использование воздушного пространства в зоне аэропорта г. Рига. Моделирование потребовалось потому, что штатная система управления воздушным движением лишь констатировала конфликтные ситуации (опасное сближение), но не давала рекомендаций по их разрешению. Определялась вероятность конфликтных ситуаций и влияние на нее исходных параметров. Данный доклад интересен большим объемом реальных исходных данных. Странно, однако, что скорость самолетов измеряется в сугубо флотских единицах (узлах).

Л. М. Местецкий исследовал наземное движение воздушных судов в аэропорту.

Целевыми характеристиками считались:

суточная пропускная способность;

параметры задержек вылетов;

время руления по летному полю при взлете и посадке;

время работы аэропорта в режиме перегрузки.

Компонентами модели были: редакторы карты летного поля, расписания, сценариев; имитатор; модуль статистики; модуль визуализации. Как пример высокого уровня детальности назовем доклад К. И. Дизендорфа, посвященный моделированию бортовой системы управления полетом с воспроизведением электронной карты местности.

Требовалось определить минимально достаточное число процессоров и распределение работы между ними.

О. В. Дегтярева представила программный комплекс моделирования процессов организации и управления воздушным движением в воздушном пространстве РФ. Подчеркнуто, что для моделирования управляемых полетов требуется полноценное динамическое моделирование (решение дифференциальных уравнений).

В. В. Александров описывает комплекс имитационного моделирования движения воздушных судов в приаэродромном пространстве, предназначенный для проведения исследований в поддержку разрабатываемых процедур и средств управления очередями прибывающих и вылетающих из аэропорта воздушных судов.

М. В. Бахиркин построил распределенную модель динамической воздушной обстановки. Отработана модель движениясамолета, которая представляет собой детальный вариант динамической модели регулятора системы стабилизации с подробным моделированием сил и моментов и с учетом имеющихся нелинейностей.

О. В. Дегтярев с соавторами обсуждает возможности ускоренной имитации управления очередями прилета/вылета из аэропорта. Никакой информации об источниках ускорения имитации, о возможности использования в тех же целях теории очередей и о реализации заявленных идей в докладе не содержится.

И. П. Владимирская обещает примеры важных и неочевидных выводов по оптимизации транспорта реального промышленного предприятия, которые невозможно получить без экспериментов на подробной компьютерной имитационной модели, реализующей принцип ситуационного управления.

В докладе Ю. И. Буряка рассказывается об информационной поддержке управленческих решений в задачах сопровождения эксплуатации авиационной техники.

Комплекс разрабатываемых программных средств предназначен для анализа в реальном времени статистических показателей по отказам компонентов ВС и формирования возможных решений по организации их более экономичной эксплуатации.

И. В. Макарова обсуждает использование средств математического и имитационного моделирования для разработки способа рационального управления транспортными потоками города на основе научного анализа ситуации на дорогах города и прогноза состояния дорожной сети в целях обеспечения надежности транспортного процесса и безопасности дорожного движения. Текст доклада никакой конкретики не содержит.

Р. Г. Хабибуллин с соавторами предлагают использовать методы имитационного моделирования для решения задачи территориального размещения предприятий по техническому обслуживанию и ремонту автомобильного транспорта. Разработана имитационная модель развития автосервисной сети, реализованная в системе AnyLogic с использованием объектов библиотеки Enterprise Library. О результатах моделирования ничего не сообщается.

Е. В. Хуторная рассматривает постановку и методику решения задачи совместного функционального и имитационного моделирования работы мобильной сети управления безопасной проводкой судов по северному морскому пути с использованием современных инструментальных средств. Функциональное моделирование завершается построением диаграмм потоков данных в системе управления и потоков работ, соответствующих задачам, решаемым при проводке судов по Северному морскому пути.

А. А. Малыханов с соавторами считают низкоуровневое агентное моделирование транспортных потоков эффективным средством анализа транспортных систем, но полагают, что существующие инструменты либо слишком сложны для использования инженерами-транспортниками, либо не предоставляют возможностей расширения.

Разработана среда моделирования и упрощающий работу пользователей графический конструктор.

О. А. Василевич предлагает моделировать с помощью GPSS работу ОСАГО.

Стоимость полиса зависит от группы риска определенной марки и модели автомобиля с учетом времени его эксплуатации; стоимости нормочаса ремонтных работ на станции технического обслуживания каждого автомобиля; возраста и стажа лиц, допущенных к управлению данным автомобилем; пола владельца. Вышеперечисленные факторы фороктября 2011. Санкт-Петербург ИММОД- мирования стоимости страхового полиса учтены как параметры транзактов (транзакт в модели – и страховой полис и страховой случай, в зависимости от того, в каком блоке находится).

Название доклада В. Д. Левчука и П.Л. Чечета не соответствует его содержанию:

имитационное моделирование может использоваться при проектировании сети, но никак не является средством проектирования. Собственно о проектировании (исключая формулировку требований) речь не идет («алгоритм решения задачи включает в себя многократные запуски имитационной модели» - и только). Фактически обсуждается лишь выбор интервала между запусками транспортного средства. Планируется работа трех маршрутов, но не обсуждается возможность их частичного совмещения, которая обогащает и усложняет задачу. Странным представляется требование к наполняемости транспортного средства на каждой остановке: остановка остановке рознь, и наполняемость должна оцениваться по маршруту в среднем. Возможность существования приемлемых по обоим критериям решений априорно ниоткуда не следует. Ничего не говорится о методике и специфике моделирования. Нигде нет даже намека на вероятностный характер обсуждаемой ситуации и получаемых оценок. Утверждается, что при увеличении интенсивности выпуска на линию транспортных средств наполнение и время ожидания нестрого возрастают. Должно быть наоборот, что позже и подтверждается графиком рис. 4.

В докладе Д. В. Дурнова обсуждается прогнозирование потребления электрической энергии на железнодорожном транспорте. Предлагается использовать традиционную схему анализа временных рядов методом декомпозиции, предусматривающей выделение тренда, сезонности, цикличности и нерегулярности.

«Медицинские» доклады, как ни странно, не затрагивали процессы лечения больных. А. П. Рагулин моделировал транспортное обеспечение учреждения «семейной медицины». Рассматривались следующие «автомобильные стратегии»:

· предоставить автомобиль каждому врачу и через расширение клиентуры увеличить пропускную способность, · выделить одну машину на несколько врачей, · не предоставлять никому.

И. А. Тогунов моделировал систему оплаты врача. В тексте его доклада не удалось найти никаких следов имитации.

Моделирование организации лечебно-эвакуационных мероприятий в авиационной дивизии вследствие боевых потерь предпринято А. В. Висловым.

Упомянем также доклад Ю. В. Шорникова «Имитационное моделирование билиарной системы». Речь шла о работе (и диагностике) системы желчевыделения, описываемой системой дифференциальных уравнений с запаздывающим аргументом. Имитационные и статистические аспекты в докладе отсутствовали.

Доклад А. В. Улыбина и А. А. Арзамасцева описывает способ моделирования развития инфекции на основе агентного подхода. Излагаются известные принципы мультиагентного моделирования. Разработана модель развития инфекции и правила взаимодействия агентов в модели на примере распространения ВИЧ в России.

Банковская деятельность Д. И. Амелин моделировал кредитно-депозитарные операции коммерческого банка с оцениванием доходности и рискованности. Модель отражает формирование потока возвращаемых заемных средств и процентов по ним и дает возможность многовариантного анализа управленческих решений. На ее основе предполагается определение процентных ставок по депозитарно-кредитным операциям в одном из коммерческих банков г. Орла. Ту же проблему исследовал Е. П. Бочаров. Его анализ показал, что интуитивные подходы к определению процентных ставок по депозитам и кредитам в условиях острой конкуренции становятся недостаточными. Отмечена полезность применения подобных моделей в образовательном процессе.

Большинство участников конференции представляло точные и технические науки. Поэтому для них оказались новыми и интересными (между прочим, и с точки зрения платежеспособного спроса на моделирование) финансово-экономические приложения. Э. Б. Песиков оценивал на имитационной модели эффективность и степень риска маркетинговых стратегий предприятия. Учитывались действия предприятийконкурентов и поставщиков ресурсов, коэффициенты эластичности спроса в зависимости от цены товара и дохода потребителей, а также воздействие рекламы на объемы продаж (модель Видаля - Вольфа).

И. В. Яцкив применяла моделирование для оценки рисков инвестиционных проектов. Были выделены детерминированные и стохастические рисковые факторы, влияющие на изменения денежных потоков и упомянутую стоимость проекта. Приведена схема программы имитации. Создан «бизнес-калькулятор», позволяющий настраивать модель на реальные данные и проводить статистический анализ полученных результатов, а также выяснить чувствительность проекта к размеру и сроку банковской ссуды и проценту по ней.

Очень свежей (для инженеров) оказалась представленная К. В. Воронцовым имитационная модель финансовых торгов. Торговля идет как двойной аукцион. Участники торгов в произвольном порядке подают заявки с указанием направленности (покупка или продажа), цены и объема. Приняв заявку, «торговый автомат» просматривает очередь заявок, поданных ранее, пытаясь найти удовлетворяющую ей встречную заявку (цена заявки на покупку должна быть не меньше цены заявки на продажу). Приоритет имеют заявки, поданные по наилучшей цене, а среди имеющих одинаковую цену -- поданные раньше. Если встречная заявка имеется, автомат фиксирует сделку. Если заявка не удовлетворяется или удовлетворяется частично, остаток ставится в очередь. Участник торгов в любой момент может снять заявку из очереди. В каждый момент максимальная цена в заявках на покупку меньше минимальной цены в заявках на продажу.

Разница между ними называется спрэдом. Модель воспроизводит реальную торговую сессию, имитируя действия отдельных участников. Каждый из них «видит» протокол торгов, текущее состояние очередей, собственную позицию (купленный и проданный объемы) и принимает решения о подаче или снятии своих заявок на основе формализованных мотивов (степеней целесообразности возможных действий). Чем больше мотив, тем выше значения параметров сделки. В докладе рассматриваются специфические методы валидации обсуждаемой модели. Модель называется адекватной, если в ответ на типовое возмущающее воздействие возникает типичная ответная реакция (например, в ответ на единичную покупку большого объема происходит кратковременное расширение спрэда и повышение цены, а затем откат обратно).

Тренажеры и системы реального времени В докладе В.М. Дозорцева обсуждались имитационные модели технологических процессов в компьютерных тренажерах (КТ). Отмечено, что за 1965-95 гг. потери из-за некачественного управления переработкой нефти для среднего завода составляли более 1 млн долл. в год. Авария на химическом предприятии в Тулузе 21 сентября 2001 г.

унесла жизни 29 человек и обошлась в 2 млрд долл.

КТ позволяют операторам вырабатывать навыки и практиковаться в правильных процедурах, добиваться усовершенствования последних. Дополнительный эффект применения КТ создается:

· тестированием базы данных систем управления;

· разработкой и проверкой новых стратегий управления, анализом их эффективности и устойчивости;

· обкаткой новых технологических режимов, расшивкой «узких мест».

В вычислительном плане речь идет о численном интегрировании (с шагом 1-2 с) систем из нескольких тысяч дифференциальных и алгебраических уравнений. В период 2007-2010 гг. наиболее существенный рост применения тренажеров ожидается в регионах с интенсивным строительством и реконструкцией производства: в Китае, Индии, России.

Л. И. Ковтун и Н. А. Шарков отмечают, что современные бортовые системы информационной поддержки, компьютерные обучающие системы и тренажеры должны быть дополнены эвристическими подходами на основе идей теории искусственного интеллекта. Реализация такой задачи может базироваться на математической интерпретации работы нервной системы человека, а именно, логико-лингвистическом описании аварийных ситуаций, алгебре высказываний, нечеткой логике и процессах преобразовании информации в нейроподобных сетях. Предлагаются иерархическая структуризация данных (упаковка в двоичные матрицы) и сочетание нейросетей с нечеткостью. Полезный эффект создается резким сужением пространства поиска оптимальных решений. Доклад завершается очень здравой мыслью: бортовые информационные системы должны давать хорошие советы, но не диктовать безусловные решения.

В докладе В. М. Дозорцева формализуется задача определения параметров имитационной модели, обеспечивающей необходимую для обучения операторов точность статического и динамического поведения моделируемого технологического процесса.

Предлагается рекурсивный подход, основанный на декомпозиции тренажерной модели до уровня оперативных моделей технологического процесса, используемых операторами. Нам представляется, что это не рекурсия, а обычная схема последовательных уточнений проекта в любой отрасли.

А. Н. Лукичев описывает механизм организации вычислений, при котором моменты взаимодействия задач с сервисами ОС и между собой жестко координируются операционной системой. Такой подход применяется в ОС реального времени Terra.

Представлена среда для имитационного моделирования и анализа многозадачных приложений под управлением Terra. Кратко описаны проблемы сопряжения разнородных моделей задач и способы их решения.

Коммунальное хозяйство К данной сфере, проклятой богом и людьми, исследователи обращаются неохотно. По этому поводу процитируем крик души Л. А. Осипова: «Известный навигационный прибор GPS весом 200 г на маршрутах в десятки и сотни километров выводит путешественника к намеченной цели с точностью до одного метра! Неужели в социально-экономических системах вида ЖКХ мы не можем повысить точность расчетов?»

Ясно, что сколь угодно адекватные математические модели проблем ЖКХ не решат, но пригодиться могут. Поэтому упомянем доклад Л. А. Осипова о моделировании службы ремонта теплосетей РТС-2 г. Сургута.

Сантехника Редкой для науки, но чувствительной для всех области посвящена модель производства унитазов, сливных бачков, писсуаров, умывальников, пьедесталов и урн на заводе «Стройфарфор» (тот же Л. А. Осипов). Перед моделированием были поставлены следующие цели:

· выявить соотношение брака и годных изделий за любой период;

· определить интенсивность замены форм;

· выявить частоту дефицита форм на складе и скорректировать стратегию пополнения запасов;

· построить гистограммы распределения длительности работы стендов до смены форм;

· построить гистограммы распределения брака в натуральном и стоимостном выражении;

· вывести графики выпуска изделий по участкам;

· выявить продолжительность переходного режима.

Моделирование в образовании Все указанные виды математического моделирования их комбинации и технологические инструменты могут быть полезны по-разному (и в разных ситуациях). Соответственно они имеют право на включение в учебные программы - в пропорциях, определяемых конкретными специальностями. На моделирование (и не только на него) не следует вводить жесткие стандарты: полезно вспомнить часто цитируемого в недавнем прошлом классика (В. И. Ленина) о том, что успех дела определяется составом лекторов. Однако общие положения о моделировании и специфику его видов необходимо предусмотреть обязательно. В докладе Ю. И. Рыжикова предлагался учебный план «Компьютерного моделирования» для специальностей «Математическое обеспечение ЭВМ», «Управление космическими системами» и др., включающий базовые вероятностные понятия, теорию очередей, принципы и технику имитационного моделирования на языках высокого уровня и в GPSS World.

В. К. Кумунжиев в связи с подготовкой специалистов на факультете информационных и телекоммуникационных технологий заявил, что «многие вузы ограничиваются использованием одного языка моделирования, чаще всего типа GPSS. Мы сочли такую позицию далеко не лучшей. Освоение общих принципов и технологии должно быть построено на использовании нескольких языков, ориентированных на различные предметные области». Конкретно им предлагались системы моделирования IMITA – для потоковых и сигнальных схем, ДИСПАС – для систем управления, GPSS World – для систем массового обслуживания. Ясно, однако, что знание языков и технологий не заменяет усвоения ключевых понятий, т. е. элементов фундаментального образования.

Впрочем, и сам В. К. Кумунжиев пишет, что «знания человека должны быть системой.

Это способствует сохранности знаний и их актуализации».

В. И. Малюгин и Ю. С. Харин описывают опыт и проблемы преподавания имитационного моделирования сложных систем для студентов математических специальностей Белорусского государственного университета. Лабораторные занятия проводятоктября 2011. Санкт-Петербург ИММОД- ся в форме компьютерного практикума. Одно из заданий выполняется на универсальном языке по выбору студента (С++, Java). При этом студенты получают более глубокие представления о принципах организации специализированных систем, в частности:

о функциях симулятора, способах организации модельного (системного) времени, принципах получения статистических данных, вычислении характеристик системы и т.

В. А. Углев отмечает, что «особенности» учебных государственных стандартов и дефицит учебных часов грубо нарушают разумную последовательность изложения учебного материала и заявляет, что «все учебники содержат только два раздела: теория генерации псевдослучайных процессов и теория очередей». Видимо, В. А. Углеву не повезло с учебниками. Он считает, что игнорируются важные для ИМ дифференциальные модели (системная динамика), блочное моделирование, теория подготовки и проведения эксперимента, анализ результатов моделирования. Здесь очевидно смешиваются понятия ИМ и компьютерного моделирования вообще.

К этому обзору можно добавить предложения других докладчиков о включении нужных разделов моделирования в более специальные дисциплины (внедрение GPSS/W в курс теории телетрафика для изучения характеристик потоков вызовов с такими распределениями, как Вейбулла, Пирсона, логнормальное, а также моделирования неполнодоступных систем - Д. Ю. Пономарев). Заметим, что перечисленные задачи о входящем потоке легко решаются численными методами теории очередей.

В докладе К. А. Аксенова подробно описывается процесс агентного моделирования управления учебным процессом в вузе. Приведены данные о росте производительности труда сотрудников деканата (не ясно, как подсчитывался). Сообщается (очень редкий факт!), что экономический эффект составил 1 млн руб. в год. Доклад аналогичного содержания представил А. В. Горохов. В нем перечислены характеристики агентов: преподавателя и студента. Ни элементы новизны, ни результаты моделирования не обсуждаются.

Г. А. Сырецкий для эффективного решения задач обучения студентов технических направлений предлагает использовать инновационные технологии концепций CALS, PLM и имитационного моделирования системы Tecnomatix Plant Simulation фирмы Siemens PLM Software, на которых базируется организация и имитация функционирования производств ряда отраслей промышленности.

Г. А. Листьев представил имитационную модель возможного взаимодействия экономики России и системы образования (СО). Приводятся соображения о значимости различных факторов, влияющих на эффективность инвестиций в образование.

Учитываются особенности российской действительности: затраты на образование делятся на «белые» - бюджет и прозрачные инвестиции (платное обучение); «серые» - репетиторство, дообучение и т.п.; «черные» - взятки и коррупция. Полученные результаты показывают, что для получения устойчивого роста экономики страны при заданных условиях и ограничениях необходимы значительные инвестиции в образование. При этом общий объем ВВП будет снижен и восстановится не менее через 40 – 50 лет.

На заключительном заседании первой конференции поднимался выходящий за рамки компетенции собравшихся вопрос о расширении преподавания компьютерного моделирования для экономистов и о его введении для будущих медиков. Дело хорошее, но требующее солидной базы по высшей математике и теории вероятностей, без которых преподавание компьютерного моделирования невозможно.

К числу других проблем, которые широко обсуждались на конференциях ИММОД следует отнести [1-5]:

Проблему обеспечения гармоничного взаимодействия пользователей с вычислительной средой, в рамках которой реализуются ИМл (создание интеллектуального интерфейса).

Опыт эксплуатации различных классов интегрированных систем поддержки принятия решений (ИСППР) показывает, что формализованные модели (прежде всего математические модели) не позволяют в полной мере учесть все многообразие возможных вариантов функционирования СОТС. Поэтому особую актуальность начинает приобретать вопрос объединения формализованных процедур анализа и выбора, реализованных в рамках соответствующих ИМл, входящих в состав ИСППР, и творческих возможностей пользователей.

Проблему обеспечения открытости имитационных моделей и комплексов (ИМлК) и их способности к адаптации, самоорганизации и развитию.

Анализ процессов создания, эксплуатации и совершенствования СОТС показывает, что "внешняя среда", с которой взаимодействует СОТС, постоянно изменяется, это, в свою, очередь приводит к изменению параметров и структур указанных объектов. В этих условиях, разработанные на различных этапах с различными целями ИМл и комплексы, а также методы и алгоритмы манипулирования данными моделями могут лишь приближенно отражать необходимые свойства исследуемых элементов и подсистем СОТС.

Создание универсальных моделей и алгоритмов, реализующих, например, все основные функции управления СОТС применительно к различным предметным областям, также затруднено. Поэтому реально на практике в зависимости от складывающейся обстановки должен конструироваться или выбираться наиболее пригодный в силу своих свойств вариант ИМл (входящий в состав ИСППР) и соответствующий ему алгоритм решения той или иной задачи автоматизированного управления СОТС. Таким образом, СОТС и ее ИСППР, находящиеся в условиях воздействия нестационарной внешней среды, только тогда будут способны обеспечивать выработку эффективных плановых и регулирующих воздействий, когда будут наделены особыми механизмами (процедурами) адаптации и, в перспективе, самоорганизации, обеспечивающими целенаправленное изменение параметров моделей и самих моделей и алгоритмов ИСППР с учетом возможных вариантов выдачи управляющих воздействий в будущем, что позволяет, в конечном осуществлять приспособления СОТС к будущему развитию как объектов управления, так и внешней среды. Конструирование или выбор типа ИМл и алгоритма ИСППР должны являться функцией специально выделенной подсистемы (адаптера), входящей в состав ИСППР. С помощью данного адаптера путем проведения параметрической и структурной адаптации (а в перспективе и самоорганизации) соответствующих компонент СПМО обеспечивается согласование свойств СОТС со средой, что позволяет сократить до минимума число ситуаций, при которых ИСППР не сможет выдать рекомендации по управлению СОТС на различных этапах их жизненного цикла.

Адаптация рассматриваемых СОТС, ИСППР предполагает адаптацию к "прошлому" и к "будущему". Для реализации указанных механизмов адаптации необходимо чтобы в составе ИСППР имелись такие процедуры, которые обеспечивали накопление и сохранение уникального опыта работы органов управления, выявление закономерностей течения процессов управления, фиксацию этого опыта в формализованном виде:

либо в форме алгоритмов переработки информации о компонентах вектора состояния СОТС, либо в виде параметров законов управления, или в форме решающих правил (алгоритмов) принятия рациональных решений, либо в форме записей в базе данных или базе знаний. Среди частных проблем, связанных с созданием и применением ИМлК, можно отнести:

а) проблему обеспечения простоты и оптимальности построения каждой конкретной имитационной модели. Данная проблема непосредственно связана с проблемой обеспечения необходимой степени адекватности моделирования. В самом деле, для достижения необходимой степени адекватности иногда приходится идти на существенное усложнение модели, построения вместо одной модели целого моделирующего комплекса. Однако даже в этом случае, если существует возможность выбора между различными классами моделей (либо комбинациями этих моделей), позволяющими обеспечивать примерно одинаковую степень адекватности моделирования, очевидно, из этих моделей целесообразно выбирать наиболее простую. В этом и состоит суть оптимальности построения (выбора) моделей.

б) проблему обеспечения эффективной машинной реализации ИМл. Решение данной проблемы, прежде всего, предполагает обеспечение высокой эффективности реализации вычислительного процесса, организованного с учетом конкретных свойств разработанных моделей и алгоритмов (степени связности алгоритмов, возможности распараллеливания счета при решении задач, решение задач в оверлейных режимах).

в) проблему обеспечения возможности моделирования с различными масштабами времени;

г) проблему нахождения обоснованного компромисса между универсальностью и проблемной ориентацией ИМлК.

4. Критические замечания по содержанию и научно-практическому уровню Проводимые конференции ИММОД по своему статусу должны быть достойны публикации материалов, отвечающих уровню кандидатских и докторских диссертаций.

Это налагает соответствующие обязательства как на докладчиков, так и на Программный комитет, обязанный «держать планку» достаточно высоко.

При общем достойном уровне конференций по содержанию и форме некоторых докладов приходится сделать ряд серьезных замечаний. Программный комитет предлагает в качестве камертона для настройки докладчиков цитату из выступления одного из спонсоров и активному участнику конференций — А.В. Борщева (XJ Technology):

«Преподаватели, студенты и аспиранты часто увлекаются, например, созданием собственных симуляторов или, хуже того, разводят заумное и занудное теоретизирование вокруг понятия "модель"...Важны выступления не просто в своей академической тусовке, а там, где Вас может услышать заинтересованный практик, и разговоры о не том, что сети Петри с раскрашенными фишками лучше, чем с нераскрашенными, а про то, на сколько процентов сократится время ожидания грузовика на въезде в контейнерный терминал – если принять такие-то решения, подсказанные имитационной моделью».

Подробно критические замечания представлены в ранее выполненных обзорах [1-3] и могут быть сведены в несколько подразделов, среди которых были выделены замечания связанные с бессодержательностью докладов, несоответствием тематики докладов проблематике конференции, формулировкой глобальных претензий, содержательной неполнотой докладов, «обурбачиванием» проблем ИМ, банальностями и и переоткрытием известных результатов, философской несостоятельностью, математическим невежеством, дефектами оформления и представления полученных результатов. Анализ материалов четвертой и пятой конференций ИММОД [4-5] показывает, что большинство высказанных ранее замечаний остались актуальными и на данных конференциях.

Программный комитет конференции ИММОД-2011 при подготовке данной конференции постарался учесть все ранее высказанные критические замечания. Поэтому одна из основных задач данной конференции состоит в том, что, во-первых, при ее проведении учесть все ранее высказанные предложения по повышению качества представляемых докладов и, во-вторых, определить наиболее перспективные пути дальнейшего решения перечисленных проблемы теории и практики имитационного и комплексного моделирования.

Данная работа была выполнена при финансовой поддержке РФФИ (гранты № 05–07–90088, № 10-07-00311, 10-08-90027-Бел_а, 11-08-01016,11–08-00641, 10-08Института системного анализа РАН (проект 2.3).

1. Плотников А.М., Рыжиков Ю.И. Первая всероссийская научнопрактическая конференция ИММОД-2003. Итоги и перспективы // Вестник технологии судостроения. – 2004. – № 12. – C. 69–73.

2. Рыжиков Ю.И., Плотников А.М. Вторая всероссийская научно-практическая конференция ИММОД-2005. // Вестник технологии судостроения. – 2006. – № 14. – C. 67–73.

3. Рыжиков Ю.И., Плотников А.М. Третья всероссийская научно-практическая конференция ИММОД-2007. // Вестник технологии судостроения. – 2008. – № 16. – C. 108-114.

4. Материалы 1-й, 2-й, 3-ей, 4-ой Всероссийской научно-практической конференции «Имитационное моделирование. Теория и практика», т.т. 1-2 – СПб.:

ФГУП «ЦНИИ», 2003, 2005, 2007, 2009.

5. Труды 5-й Всероссийской научно-практической конференции «Имитационное моделирование. Теория и практика», т.т. 1-2 – СПб.: ОАО «ЦТСС», 2011 г.

6. Аврамчук Е.Ф., Вавилов А.А., Емельянов С.В. и др. Технология системного моделирования / Под общ. ред. С.В.Емельянова. И.: Машиностроение, 1988.

7. Власов С.А., Девятков В.В. Имитационное моделирование в России: прошлое, настоящее, будущее //Автоматизация в промышленности, 2005, №5. стр. 63-65.

8. Захаров И.Г. Обоснование выбора. Теория практики.- СПб.: Судостроение, 2006.-328 с., ил.

9. Краснощёков П.С., Петров А.А. Принципы построения моделей. – М.: Фазис, 2000. – 400 с.

10. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы.

М.: Мир, 1978.

11. Бусленко Н.П. «Моделирование сложных систем», М., «Наука», 1968.

12. Т. Нейлор «Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем». М.: Мир, 1975. – 500 стр.

13. Р. Шеннон «Имитационное моделирование систем – искусство и наука». М.:

Мир, 1978. – 418 стр.

14. Карпов Ю. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic. СПб.:, БХВ-Петербург, 2005.

15. Ростовцев Ю.Г., Юсупов Р.М. Проблема обеспечения адекватности субъектно-объектного моделирования// Известия ВУЗов. Приборостроение. - № 7, 1991. – С.7-14.

16. Рыжиков Ю.И., Плотников А.М., Четвертая всероссийская научнопрактическая конференция ИММОД-2009. Репринт. СПб.

17. Савин Г.И. Системное моделирование сложных процессов. М.: Фазис, 2000.

18. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи.

Методы. Примеры. – М.: Физматлит, 2001. – 320 с.

19. Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Концептуальные основы оценивания и анализа качества моделей и полимодельных комплексов // Теория систем и управления, 2004, № 6. С. 5–16.

20. Шеннон Р. Имитационное моделирование – искусство и наука. – М.: Мир, 1978. – 418 с.

21. Юсупов Р.М. Элементы теории испытаний и контроля технических систем:

/ Под ред. Р.М. Юсупова. – М.: Энергия, 1977. – 189 с.

22. Юсупов Р.М., Иванищев В.В., Костельцев В.И., Суворов А.И. Принципы квалиметрии моделей // IV СПб Международная конференция «Региональная информатика-95», тезисы докладов. – СПб, 1995. – С.90-91.

23. 21st European Conference on Modelling and Simulation, June 4–6, Prague, Grech Republic, Proceedings, 2007, Prague 826 pp.

24. http://www.wintersim.org 25. http://www.scs.org 26. http://www.liophant.org/scsc