Моделирование в логистике

Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования 

Санкт-Петербургский  государственный технологический  институт

(Технический  университет) 

 

Факультет экономики и менеджмента

Реферат на тему:

«Моделирование в логистике»

 
 

Выполнил: студент группы 6781

Мартынов  И.И.,

 

Проверила: Власенко М.Н.

 

Санкт-Петербург

2012 

Оглавление

 
 

Введение. 3

Модели логистических систем. 5

Заключение. 11

Список литературы 12

 

 

Введение.

 

На практике использование и прогнозирование  поведения логистических систем при тех или иных видах возмущающих и управляющих воздействий заменяется исследованием и прогнозированием поведения их моделей.

Под моделью в данном случае следует понимать любое отображение логистической системы, которое может быть использовано вместо нее для исследования ее свойств и прогнозирования возможных вариантов ее поведения.

Моделирование логистических систем можно проводить различным образом и приходить в итоге к разным моделям. Однако при построении моделей необходимо соблюдать следующие общие принципы:

– модель должна иметь поведение, структуру  и функции, подобные таковым у  моделируемой логистической системы или ее компонента;

– отклонения параметров модели в процессе ее функционирования от соответствующих параметров моделируемой логистической системы не должны выходить за рамки допустимой точности моделирования;

– на основании  исследования модели и ее поведения  должно быть возможным обнаружить новые  свойства моделируемой логистической системы, не содержащиеся в исходном материале, использованном для составления данной модели;

– проводить  исследования и эксперименты на модели должно быть более удобно, чем на реальной логистической системе.

Исследования, проводимые на модели, выполненной  с соблюдением вышеназванных  условий, представляют следующие качественно  новые возможности:

– исследования могут проводиться до реализации логистической системы на этапе ее проектирования и определения целесообразности ее создания и применения;

– исследования могут проводиться без вмешательства  в функционирование производственно-сбытовой системы, что могло бы оказаться  слишком дорогим или иметь  необратимые последствия;

– если цель эксперимента состоит в определении  предельно допустимых значений объемов  материальных потоков или других статических и динамических параметров производственно-сбытовой системы, то исследования на модели можно проводить  без риска разрушения моделируемой системы.

 

Модели логистических систем.

 

Все модели логистических систем делятся на изоморфные и гомоморфные.

Изоморфные  модели представляют собой полный эквивалент всем морфологическим и поведенческим особенностям моделируемой системы и способны полностью заменить ее. Однако создать и исследовать изоморфную в полном смысле этого слова модель практически оказывается невозможным вследствие неполноты и несовершенства знаний о реальной системе и недостаточной адекватности методов и средств такого моделирования.

Поэтому практически все модели, используемые в логистике, являются гомоморфными. Гомоморфные модели представляют собой модели, подобные изображаемому объекту лишь в некоторых отношениях, но в отношениях, характерных и важных для процесса моделирования. Другие аспекты строения и функционирования при гомоморфном моделировании не рассматриваются и игнорируются. Логистические модели моделируются исключительно с помощью гомоморфных моделей, обеспечивающих подобие оригиналу только в некоторых отношениях, имеющих значение для эффективного управления.

В свою очередь гомоморфные модели делятся  на материальные и абстрактно-концептуальные.

Материальные  модели находят в логистическом управлении лишь ограниченное применение. Прежде всего это объясняется трудностью и дороговизной воспроизведения на такого рода моделях основных геометрических, физических и функциональных характеристик оригинала и крайне ограниченными возможностями варьирования их в процессе работы с моделью. Поэтому для логистики в подавляющем большинстве случаев используется абстрактно-концептуальное моделирование.

Абстрактно-концептуальные модели, в свою очередь, подразделяются на символические и математические.

Символические модели построены на основе различных, определенным образом организованных знаков, символов, кодов, слов или массивов чисел, изображающих исследуемый оригинал. Для построения подобных моделей используются такие символы или коды, которые однозначно представляют моделируемые структуры и процессы. Так, для языкового описания моделей используются специальным образом построенные словари, в которых, в отличие от обычных толковых словарей, каждое слово имеет только одно определенное значение. Информацию, полученную с помощью использования символических моделей, неудобно обрабатывать (хотя это и возможно) для дальнейшего использования в системах логистического управления. Поэтому наибольшее распространение для создания и эксплуатации систем логистического управления получили математические модели.

Математическое  моделирование бывает двух разновидностей – аналитическое и имитационное.

При построении аналитических моделей закономерности строения и поведения объекта моделирования описываются в приемлемой форме точными аналитическими соотношениями. Эти соотношения могут быть получены как теоретически, так и экспериментально. Универсальным методом математического моделирования, «работающим» даже тогда, когда нет возможности ни теоретически, ни экспериментально получить аналитическое описание исследуемого объекта, является имитационное моделирование.

Имитационное  моделирование – это компьютерное воспроизведение развертывания во времени функционирования моделируемой системы, то есть воспроизведение ее перехода из одного состояния в другое, осуществляемое в соответствии с однозначно определенными операционными правилами. Как правило, изменения состояния логистических систем происходят дискретно и в дискретные моменты времени. Но и в этом случае остается в силе основной принцип имитационного моделирования: отображение изменений состояния моделируемой системы, развернутое во времени.

  Процесс разработки имитационной модели начинается с уточнения понимания проблемы и формулировки целей исследования, что само по себе является развернутым во времени последовательным приближением. Затем производится статическое описание системы, в котором задаются ее элементы и их параметры, а затем и ее динамическое описание, в котором задаются взаимодействия этих элементов, в результате чего происходит изменение состояний системы.

Имитационное  моделирование включает в себя два  основных процесса: первый — конструирование  модели реальной системы, второй —  постановка экспериментов на этой модели.

При этом могут преследоваться следующие  цели:

а) понять поведение логистической системы;

б) выбрать  стратегию, обеспечивающую наиболее эффективное  функционирование логистической системы.

Как правило, имитационное моделирование осуществляется с помощью компьютеров.

Основными условиями, при которых рекомендуется  применять имитационное моделирование, являются:

1. Не  существует законченной математической  постановки данной задачи, либо  еще не разработаны аналитические  методы решения сформулированной  математической модели.

2. Аналитические  модели имеются, но процедуры  столь сложны и трудоемки, что  имитационное моделирование дает  более простой способ решения  задачи.

3. 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 решать более сложные  задачи. Имитационные модели позволяют  достаточно просто учитывать случайные  воздействия и другие факторы, которые  создают трудности при аналитическом  исследовании.

При имитационном моделировании воспроизводится  процесс функционирования системы  во времени. Причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс с  сохранением их логической структуры  и последовательности протекания во времени. Модели не решают, а осуществляют прогон программы с заданными  параметрами, меняя параметры, осуществляя  прогон за прогоном.

Имитационное  моделирование имеет ряд существенных недостатков, которые также необходимо учитывать.

1. Исследования  с помощью этого метода обходятся  дорого.

Причины:

— для  построения модели и экспериментирования  на ней необходим высококвалифицированный  специалист-программист;

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

— модели разрабатываются для конкретных условий и, как правило, не тиражируются.

2. Велика возможность ложной имитации. Процессы в логистических системах носят вероятностный характер и поддаются моделированию только при введении определенного рода допущений.

Рассмотренная классификация моделей структур и поведения исходных систем касается форм и методов представления  и описания характеристик моделируемого  объекта в целом.

Построение  внутренних зависимостей для каждого  отдельного компонента моделируемой системы, которые могут быть затем использованы для построения того или иного  вида модели системы, производится экономико-математическими методами.

Методы, с помощью которых формируются  все экономико-математических моделей, разделяются на алгоритмические и эвристические.

Алгоритмические модели регулярными методами устанавливают связи между входными и выходными параметрами описываемого компонента, скоростями их изменения и скоростями изменения этих скоростей (то есть, ускорениями). Для дискретных элементов скорости и ускорения заменяются приращениями значений параметров и изменениями этих приращений за единицу времени.

Применяемые при этом методы разделяют на экономико-статистические и эконометрические.

Первые  используют описания характерных элементов, основанные на математической и экономической  статистике, в том числе и статистические методы математического планирования многофакторного эксперимента. Вторые базируются на математическом описании происходящих экономических процессов. Например, общий фонд заработной платы однозначно математически связан с числом работающих и их распределением по разрядам.