Моделирование автоматизации проектирования логистических систем и потоковых процессов в строительстве

УДК 69:658.51

O.B. Мартинсон, В.М. Фахратов, Е.В. Селезнева, E.H. Куликова

ФГБОУВПО «МГСУ»

МОДЕЛИРОВАНИЕ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ЛОГИСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ И ПОТОКОВЫХ ПРОЦЕССОВ В СТРОИТЕЛЬСТВЕ

Изложены общие принципы построения моделей логистических систем. Дополнительно приведена классификация моделей и методов моделирования для подобных систем.

Ключевые слова: строительство, логистические системы, потоковые процессы, модели, методы моделирования, классификация.

В практике автоматизации проектирования объектов и процессов использования и прогнозирования поведения логистических систем в строительстве при тех или иных видах возмущающих и управляющих воздействий, как правило, используется развернутый аппарат математического моделирования.

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 проводится до реализации логистической системы на этапе ее автоматизированного проектирования и определения порядка 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.

Все модели рассматриваемых 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,

188

© Мартинсон O.S., Фахратов В.М, Селезнева Е.В., Куликова Е.Н., 2011

Информационные системы и логистика в строительстве

ВЕСТНИК МГСУ

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 решения отраслевых задач 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, символом, кодов, слов или массив чисел, изображающих исследуемый оригинал. Для построения подобных моделей используются такие символы или коды, которые однозначно и не допускающим возможности различного толкования образом 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. Такой словарь принято называть «тезаурусом».

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 строительной системы (потокового процесса), т.е. воспроизведение ее перехода из одного состояния в другое, осуществляемое в соответствии с однозначно определенными операционными правилами. Как правило, изменение состояния логических систем происходит 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 статистическое описание системы, в котором задаются ее элементы, их параметры, а затем и динамическое описание, в котором задаются взаимодействия этих элементов, в результате чего происходит изменение состояния системы.

Рассмотренная классификация моделей структур и поведения исходных систем касается форм и методов представления и описания характеристик моделируемого объекта логистичеких систем и потоковых процессов в строительстве при решении задач автоматизации их проектирования 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 эти виды экономико-математических моделей, подразделяются 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 (т.е. 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 эко-нометрические.

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

Эвристические методы представляют собой не правила преобразования некоторых исходных положений, а набор «рецептов», обеспечивающих путь и не оптимальную, но вполне работоспособную процедуру поучения описаний, пригодных для дальнейшего построения моделей.

Эвристические методы в свою очередь делятся на методы, основанные на стремлении к получению оптимальных решений (а в более широком смысле — методы исследования операций), и методы экономической кибернетики.

Последние, в свою очередь, подразделяются на методы теории экономических систем и моделей, методы теории экономической информации и теории управляющих систем.

Экономико-математические методы приводят к построению экономико-математических моделей. Такие модели представляют собой отображение экономических характеристик объекта в виде совокупности математических выражений. Это отображение составляется таким образом, чтобы его можно было использовать для дальнейших исследований.

Основным для исследования экономико-математической модели являются ее целевая функция. Экстремальному значению целевой функции для конкретной модели соответствует наилучшее управленческое решение для моделируемого объекта.

Описаниями, составляющими неотъемлемую часть подобной модели, являются также ограничения значений ее параметров. Обычно в математических моделях такие ограничения задаются в виде системы равенств и неравенств. Таким способом формализуются те или иные свойства моделируемого компонента логистичеких систем и потоковых процессов в строительстве [1, 2] при решении задач автоматизации их проектирования.

Библиографический список

1. Стаханов E.H., Ивакин Е.К. Логистика в строительстве. М. : Приор, 2001. 176 с.

2. Жаворонков Е.П. Эффективность логистики в строительстве. М. : КИА Центр, 2002. 136 с.

Поступила в редакцию в декабре 2011 г.

190

ISSN 1997-0935. Vestnik MGSU. 2012. № 1

Информационные системы и логистика в строительстве

ВЕСТНИК МГСУ

Об авторах: Мартинсон Олег Евгеньевич — аспирант кафедры информационных систем, технологий и автоматизации в строительстве (ИСТАС), ФГБОУ ВПО «МГСУ», 129337, г. Москва, Ярославское ш., д. 26, 8-(499)-183-49-06, it@mgsu.ru;

Фахратов Виктор Мухамметович — аспирант кафедры информационных систем, технологий и автоматизации в строительстве (ИСТАС), ФГБОУ ВПО «МГСУ», 129337, г. Москва, Ярославское ш., д. 26, 8-(499)-183-49-06, it@mgsu.ru;

Селезнева Елена Вячеславовна — соискатель кафедры информационных систем, технологий и автоматизации в строительстве (ИСТАС), ФГБОУ ВПО «МГСУ», 129337, г. Москва, Ярославское ш., д. 26, 8-(499)-183-49-06, it@mgsu.ru;

Куликова Екатерина Николаевна — канд. техн. наук, доцент кафедры информационных систем, технологий и автоматизации в строительстве (ИСТАС), ФГБОУ ВПО «МГСУ», 129337, г. Москва, Ярославское ш., д. 26, 8-(499)-183-49-06, it@mgsu.ru.

Для цитирования: Моделирование автоматизации проектирования логистических систем и потоковых процессов в строительстве / О.В. Мартинсон, В.М. Фахратов, Е.В. Селезнева, Е.Н. Куликова // Вестник МГСУ. 2012. № 1. С. 188—191.

O.M. Martinson, V.M. Fakhratov, E.V. Selezneva, E.N. Kulikova

MODELING OF DESIGN PROCESS AUTOMATION FOR LOGISTICS SYSTEMS AND DATA FLOW PROCESSES IN CONSTRUCTION

The authors set out the basic principles for development of logistics systems models. Additionally detailed classification of models and modeling methods for such systems are described in the paper.

Key words: construction, logistics systems, data flow processes, models, modeling methods, classification.

References

1. Stakhanov E.N., Ivakin, E.K. Logistika v stroitel'stve [Logistics in construction]. Moscow, Prior, 2001, 176 p.

2. Zhavoronkov E.P. Jeffektivnost' logistiki v stroitel'stve [Efficiency of logistics in construction]. Moscow, KIA Zentr, 2002, 136 c.

A b o u t a u t h o r s: Martinson Oleg Evgenievich — graduate student of Information systems, Technology and Automation in Construction (ISTAS), Moscow State University of Civil Engineering (MSUCE), 26, Jaroslavskoe shosse, Moscow, 129337, Russia, +7-(499)-183-49-06, it@mgsu.ru;

Fahratov Victor Muhammetovich — graduate student of Information systems, Technology and Automation in Construction (ISTAS), Moscow State University of Civil Engineering (MSUCE), 26, Jaroslavskoe shosse, Moscow, 129337, Russia, +7-(499)-183-49-06, it@mgsu.ru;

Selezneva Elena Vjzcheslavovna — applicant department of Information systems, Technology and Automation in Construction (ISTAS), Moscow State University of Civil Engineering (MSUCE), 26, Jaroslavskoe shosse, Moscow, 129337, Russia, +7-(499)-183-49-06, it@mgsu.ru;

Kulikova Ekaterina Nikolajevna — Candidate technical sciences, Assistant Professor of Information systems, Technology and Automation in Construction (ISTAS), Moscow State University of Civil Engineering (MSUCE), 26, Jaroslavskoe shosse, Moscow, 129337, Russia, +7-(499)-183-49-06, it@mgsu.ru.

F o r c i t a t i o n: Martinson O.M., Fakhratov V.M., Selezneva E.V., Kulikova E.N. Modelirovanie avtoma-tizaciiproektirovanija logisticheskih sistem i potokovyh processov v stroitel'stve [Modeling of design process automation for logistics systems and data flow processes in construction]. Vestnik MGSU [Proceedings of the Moscow State University of Civil Engineering], 2012, no 1, Pp. 188—191.