АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ СИСТЕМ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Имитационное моделирование в настоящее время является важнейшим методом научного познания окружающего мира. Оно дало возможность проводить лабораторные исследования сложных систем и предсказывать их поведение, без осуществления сложных натурных экспериментов, требующих больших затрат различных ресурсов.

Учитывая нелинейно возрастающую сложность изучаемых систем, имитационное моделирование с каждым годом приобретает все большее значение в качестве научного метода исследований.

Таким образом, анализ современных систем имитационного моделирования представляет собой основу для выбора инструмента научного познания как природных, так и технических систем.

Имитационное моделирование и различные средства моделирования широко представлены и изучены в различных литературных источниках. Это учебники и учебные пособия, таких авторов, как Акопов А.С. [1], Куприяшкин А.Г. [2], Каталевский Д.Ю. [3], Боев В.Д. [4], Черняева С.Н. [5], Кораблев Ю.А. [6], Девятков В.В. [7], дающие базисные представления об имитационном моделировании в рамках различных учебных курсов и более серьезные специализированные в определенной тематике работы Шульга Т.Э. [8], Гурьянова В.И. [9], Бродского Ю.И.[10], Боева В.Д. [11] и других авторов.

Анализ использованных источников показывает, что в российской практике применения средств имитационного моделирования данные инструменты рассматривают, как правило, в двух разрезах – по поддерживаемым видам имитационного моделирования и по специализации области применения.

Наиболее крупными группами классификации видов имитационного моделирования являются:

- дискретно-событийное моделирование – организация моделей как набор конечных состояний и событий, оперирование которыми и представляет поведение модели;

- агентное моделирование – вид имитационного моделирования, в котором модель представляется большим количеством самостоятельных элементов, имеющих собственное состояние и поведение, в совокупности образующих имитируемую систему;

- системная динамика – вид моделирования, в котором модель реализуется посредством описания (часто представленного математически) взаимосвязей между компонентами рассматриваемой системы.

Области применения имитационного моделирования, как правило, предполагают узкую специализацию определенной научной или промышленной сферы деятельности. Специализированные системы предполагают высокую когнитивную нагрузку на исследователя вследствие необходимости оперирования большим количеством специальных сведений по рассматриваемой тематике моделирования.

Следует учитывать, что эти два основных классификатора не учитывают прочие факторы, определяющих распространенность средств имитационного моделирования. Среди них имеются следующие показатели:

- Стоимость системы имитационного моделирования – является прямым фактором распространения системы имитационного моделирования. Разные политики распространения (например, условно-бесплатное программное обеспечение) также в значительной степени влияют на распространение пакета программного обеспечения системы имитационного моделирования, как в Российской Федерации, так и за ее пределами.

- Удобство использования системы имитационного моделирования – необъективный косвенный показатель, характеризующий наличие дополнительных компонентов, интеграцию с другими программными продуктами, удобство использования интерфейса «человек-машина» и т.д.

- Наличие и объем доступной русскоязычной документации по системе имитационного моделирования – прямой показатель, увеличивающий распространение системы, как в студенческой, так и в научной среде за счет наличия информационного сопровождения системы.

В современных условиях системы имитационного моделирования широко представлены в различных формах. Рассмотрим наиболее распространенные системы имитационного моделирования:

- Arena, разработчик Rockwell Software. Крупная система моделирования бизнес-процессов, имеет специальные инструменты для моделирования промышленных процессов, не требует программирования поведения модели. Дискретно-событийное моделирование, системная динамика. Платная линейка продуктов, имеет ознакомительную версию. Имеет пакеты интеграции с другими системами (например, поддерживает форматы файлов САПР AutoCad), построение отчетов, экспорт результатов в офисные пакеты. Версия Enterprise может поставлять со специализированными компонентами, для моделирования процессов в организациях различных сфер деятельности (общественное питание, обслуживание клиентов, оборонные ведомства, здравоохранение, промышленное производство и т.д.). Требует специального обучения пользователя системы. Малое количество доступной актуальной русскоязычной документации.

- NetLogo, разработчик Uri Wilensky (поддерживается Northwestern University). Относительно небольшая система моделирования общего назначения. Требует знаний в области программирования на специальном языке программирования системы. Все виды моделирования (наиболее развиты средства агентного моделирования). Распространяется бесплатно (лицензия GPL), часто используется в образовательных целях. Имеет библиотеку готовых моделей.  Слабая интеграция с иными системами. Малое количество доступной актуальной русскоязычной документации.

- Simio, разработчик Simio LLC. Большая система моделирования общего назначения. Не требует знания программирования (работа часто заключается в построении модели путем комбинирования отдельных блоков). Все виды моделирования. Имеет платную и бесплатную линейки продуктов. Имеет возможность интеграции с другими системами, предоставляет возможность вывода различных отчетов и экспорт в офисные пакеты. Имеет малое количество доступной актуальной русскоязычной документации и относительно небольшое распространение в Российской Федерации.

- AnyLogic, разработчик AnyLogic Company. Большая система моделирования общего назначения. Не требует знания программирования (при этом возможность программирования компонентов модели предоставляется на языке программирования Java). Все виды моделирования. Платный продукт, имеет бесплатные ограниченные версии. Имеет пакеты интеграции с другими системами, возможность построения различных отчетов и экспорт данных в различные форматы. Большая библиотека специализированных компонентов и готовых моделей. Имеет большое количество русскоязычной документации (учебные материалы, русскоязычный сайт с примерами и обучающим видео).

Помимо полноценных средств имитационного моделирования также требуют рассмотрения и специализированные языки моделирования систем. В отличие от систем «все-в-одном» языки моделирования в большинстве случаев не имеют графических систем интерпретации полученных результатов и иногда требуют специальных знаний программирования (функциональное программирование, декларативное программирование), но имеют большую гибкость, меньшие требования к ресурсам, возможность автоматизации процессов и ориентацию на дальнейшее использование полученной модели в практических целях. В тоже время языки моделирования систем часто используются в промышленных целях и в меньшей степени в образовательных и научных. Большинство языков моделирования предоставляются бесплатно.

Наиболее распространенным из языков моделирования (и в России и за рубежом) является UML. Активно развивается, часто используется для разработки различных бизнес-процессов. Отличается от прочих языков моделирования тем, что не требует знаний программирования, и процесс составления модели заключается в создании ряда диаграмм, которые могут быть использованы сторонними средствами для построения модели или программы на другом языке программирования. UML часто используется при проектировании сложных информационных систем. Имеет большое количество доступной русскоязычной документации и различных программ, реализующих возможность работы с UML диаграммами.

Изучив представленные источники и рассмотрев ряд инструментов имитационного моделирования можно сделать следующие выводы:

- активность использования той или иной системы имитационного моделирования в значительной степени определяется наличием доступной русскоязычной документации к системе;

- практически все системы имитационного моделирования имеет равную доступность для образовательных целей;

- большинство средств имитационного моделирования (включая специализированные по сфере применения) предлагают использование нескольких видов имитационного моделирования, включая их смешивание при построении моделей;

- большая часть инструментов моделирования предлагают готовые наборы компонентов и примеры готовых моделей для ускорения процесса моделирования.

Таким образом, в зависимости от целей использования в качестве системы имитационного моделирования, предпочтительно использовать:

- в образовательных целях – Any Logic;

- проектирование и образовательные цели – UML, AnyLogic;

- промышленное использование – Arena, UML;

- научное применение – AnyLogic, UML.

Выбор в значительной степени обусловлен наличием и доступностью русскоязычной документации к рассматриваемым системам, а также наличием практически аналогичных возможностей в иных системах имитационного моделирования.

Список литературы:

1. Акопов А.С. Имитационное моделирование: Учебник и практикум / А.С. Акопов. – М.: Юрайт, 2014.
2. Куприяшкин А.Г. Основы моделирования систем: Учебное пособие / А.Г. Куприяшкин. – Норильск: НИИ, 2015.
3. Каталаевский Д.Ю. Основы имитационного моделирования и системного анализа: Учебное пособие / Д.Ю. Каталаевский. – М.: Издательский дом «Дело», 2015.
4. Боев В.Д. Моделирование систем. Инструментальные средства GPSS World: Учебное пособие / В.Д. Боев. – СПб.: БХВ-Петербург, 2012.
5. Черняева С.Н. Имитационное моделирование систем: Учебное пособие / С.Н Черняева, В.В. Денисенко. – Воронеж: ВГУИТ, 2016.
6. Кораблев Ю.А. Имитационное моделирование: учебник / Ю.А. Кораблев. – М.: Кнорус, 2017.
7. Девятков В.В. Имитационное моделирование: Учебное пособие / Н.Б. Кобелев, В.А. Половников, В.В. Девятков. – М.: Курс, НИЦ ИНФРА-М, 2013.  
8. Шульга Т.Э. Имитационное моделирование в задачах оценки ликвидных средств банка: Статья. – Саратов: ССЭИ РЭУ им. Плеханова, 2011.
9. Гурьянов В.И. Имитационное моделирование на UML SP: Монография. – Чебоксары: Филиал СПБГЭУ в г. Чебоксары, 2014.
10. Бродский Ю.И. Модельный синтез и модельно-ориентированное программирование: Монография. – М.: ВЦ РАН, 2013.
11. Боев В.Д. Исследование адекватности GPSS World и Any Logic при моделировании дискретно-событийных процессов: Монография. – СПб.: ВАС, 2011.