Тема 16. Имитационные модели объектов АПК 1. Понятие об имитационных моделях. Особенности целей моделирования. Понятие об имитационных моделях. Особенности целей моделирования Понятие об имитационных моделях. Особенности целей моделирования 2. Основное предположение имитационного моделирования. Основное предположение имитационного моделирования Основное предположение имитационного моделирования 3. Основы методологии разработки имитационных моделей. Основы методологии разработки имитационных моделей Основы методологии разработки имитационных моделей 4. Структура имитационной модели АПК региона по С.О. Сиптицу. Структура имитационной модели АПК региона по С.О. Сиптицу Структура имитационной модели АПК региона по С.О. Сиптицу © Н.М. Светлов, 2006Н.М. Светлов

Имитационные модели объектов АПК2 1. Понятие об имитационных моделях Имитационная модель: Имитационная модель: предназначена для имитации функционирования объекта моделирования; предназначена для имитации функционирования объекта моделирования; не зависит от конкретной цели, для которой предпринимается имитация; не зависит от конкретной цели, для которой предпринимается имитация; используется для постановки на ней компьютерных экспериментов (машинной имитации). используется для постановки на ней компьютерных экспериментов (машинной имитации).

Имитационные модели объектов АПК3 1. Понятие об имитационных моделях Имитационная модель: Имитационная модель: представляет собой описание структуры моделируемого объекта, достаточное для воспроизведения существенных черт его поведения; представляет собой описание структуры моделируемого объекта, достаточное для воспроизведения существенных черт его поведения; конструируется таким образом, чтобы в процессе моделирования ей могла быть сообщена цель моделирования. конструируется таким образом, чтобы в процессе моделирования ей могла быть сообщена цель моделирования. Способы использования (приёмы машинной имитации): Способы использования (приёмы машинной имитации): случайные испытания (метод Монте-Карло); случайные испытания (метод Монте-Карло); сценарный метод; сценарный метод; отыскание критических значений параметров модели; отыскание критических значений параметров модели; поиск оптимума некоторой целевой функции. поиск оптимума некоторой целевой функции.

Имитационные модели объектов АПК4 1. Понятие об имитационных моделях Формы представления, используемые при имитационном моделировании: Формы представления, используемые при имитационном моделировании: алгоритмическая система (чаще всего); алгоритмическая система (чаще всего); целенаправленная система оптимальная; целенаправленная система оптимальная; конкурентная система равновесная; конкурентная система равновесная; форма неоптимальной системы используется в процессе компьютерного эксперимента, если вводится целевая функция, отражающая внешнюю (вменённую) цель функционирования системы, достигаемая посредством управления. форма неоптимальной системы используется в процессе компьютерного эксперимента, если вводится целевая функция, отражающая внешнюю (вменённую) цель функционирования системы, достигаемая посредством управления.

Имитационные модели объектов АПК5 ЕСЛИ 2. Основное предположение имитационного моделирования Модель достаточно точно описывает репрезентативное подмножество возможных состояний объекта моделирования Можно указать границы значений переменных, в которые укладывается данное подмножество Нет прямых оснований считать, что отношения между переменными в этих границах могут быть существенно различнымиТО Предполагается, что модель описывает все состояния в заданных границах Предположение считается верным до тех пор, пока не будет опровергнуто опытом Отсюда – неизбежный и не под- дающийся оценке риск ошибки В последнем случае модель дорабатывают

Имитационные модели объектов АПК6 2. Основное предположение имитационного моделирования Наблюдения, воспроизводимые моделью Наблюдения, не воспроизводимые моделью Подходящие границы действия основного предположения Неподходящи е границы Неподходя- щие границы

Имитационные модели объектов АПК7 3. Основы методологии разработки имитационных моделей 1. Системный анализ объекта моделирования Результат – знание структуры объекта Результат – знание структуры объекта 2. Разработка системы переменных Результат – описание переменных модели с подразделением на: Результат – описание переменных модели с подразделением на: входные (экзогенные), промежуточные и выходные (эндогенные); входные (экзогенные), промежуточные и выходные (эндогенные); управляемые и неуправляемые. управляемые и неуправляемые. Если место переменной в потоке данных зависит от цели компьютерного эксперимента, это должно быть указано в сопроводительной документации к модели Если место переменной в потоке данных зависит от цели компьютерного эксперимента, это должно быть указано в сопроводительной документации к модели 3. Математическое описание связей между переменными Результат – математическая запись модели Результат – математическая запись модели

Имитационные модели объектов АПК8 3. Основы методологии разработки имитационных моделей 4. Предварительное обоснование значений параметров модели Результат – грубая оценка параметров модели, достаточная для целей отладки её программной реализации. Результат – грубая оценка параметров модели, достаточная для целей отладки её программной реализации. Источники – литература, экспертные знания, сопоставление со значениями известных параметров, статистическая оценка. Источники – литература, экспертные знания, сопоставление со значениями известных параметров, статистическая оценка. 5. Упрощение математической записи 6. Программирование модели Результат – программный продукт, при помощи которого планируется осуществлять компьютерные эксперименты на модели. Результат – программный продукт, при помощи которого планируется осуществлять компьютерные эксперименты на модели.

Имитационные модели объектов АПК9 3. Основы методологии разработки имитационных моделей 7. Отладка модели Устранение ошибок программирования. Устранение ошибок программирования. 8. Параметрическая идентификация Результат – подбор значений параметров модели, при которых модель даёт наилучшие результаты на имеющейся базе данных о фактических состояниях объекта моделирования. Результат – подбор значений параметров модели, при которых модель даёт наилучшие результаты на имеющейся базе данных о фактических состояниях объекта моделирования. Могут использоваться как формализованные (метод наименьших квадратов и т.п.), так и неформальные (ручной подбор) методы. Могут использоваться как формализованные (метод наименьших квадратов и т.п.), так и неформальные (ручной подбор) методы. Параметры, значения которых известны a priori, не подлежат идентификации. Параметры, значения которых известны a priori, не подлежат идентификации. Если модель допускает декомпозицию, идентифицировать лучше каждую субмодель отдельно. Если модель допускает декомпозицию, идентифицировать лучше каждую субмодель отдельно. 9. Эксплуатация модели

Имитационные модели объектов АПК10 3. Основы методологии разработки имитационных моделей Требования к соотношениям, используемым в имитационных моделях Должны быть разрешимы относительно любой входящей в них переменной, причём решение должно быть единственным Должны быть разрешимы относительно любой входящей в них переменной, причём решение должно быть единственным Должны иметь простой и понятный экономический смысл Должны иметь простой и понятный экономический смысл Не должны быть слишком длинными Не должны быть слишком длинными Все переменные и параметры должны иметь единицы измерения, соответствующие их смыслу Все переменные и параметры должны иметь единицы измерения, соответствующие их смыслу Должны быть непрерывными и дифференцируемыми Должны быть непрерывными и дифференцируемыми Не являются безусловными, но должны выполняться по мере возможности

Имитационные модели объектов АПК11 4. Структура имитационной модели АПК региона Модель макроэкономическая Модель макроэкономическая Состоит из подсистем растениеводства и животноводства Состоит из подсистем растениеводства и животноводства Каждая из подсистем состоит из ряда субмоделей Каждая из подсистем состоит из ряда субмоделей Каждая субмодель может быть представлена одним из экземпляров коллекции моделей, выбор которого зависит: Каждая субмодель может быть представлена одним из экземпляров коллекции моделей, выбор которого зависит: от наличия исходных данных; от наличия исходных данных; от требуемой точности расчётов; от требуемой точности расчётов; от поддерживаемых конкретной субмоделью направлений потока данных; от поддерживаемых конкретной субмоделью направлений потока данных; от имеющихся инструментальных средств реализации модели. от имеющихся инструментальных средств реализации модели.

Имитационные модели объектов АПК12 4. Структура имитационной модели АПК региона: растениеводство

Имитационные модели объектов АПК13 4. Структура имитационной модели АПК региона: растениеводство На схеме отражены логические связи, а не потоки данных. На схеме отражены логические связи, а не потоки данных. Потоки данных определяются тем, какие данные известны при компьютерном эксперименте, а какие нет. Потоки данных определяются тем, какие данные известны при компьютерном эксперименте, а какие нет. Не все направления потоков данных могут быть реализованы: Не все направления потоков данных могут быть реализованы: некоторые не реализуются вообще; некоторые не реализуются вообще; другие реализуются только при подключении подходящих экземпляров из коллекций субмоделей отдельных процессов. другие реализуются только при подключении подходящих экземпляров из коллекций субмоделей отдельных процессов. Направления потока данных, соответствующие логическим связям, реализуются гарантированно. Направления потока данных, соответствующие логическим связям, реализуются гарантированно. В трёхмерных блоках компоненты модели растениеводства, в двумерных компоненты других моделей. В трёхмерных блоках компоненты модели растениеводства, в двумерных компоненты других моделей.

Имитационные модели объектов АПК14 4. Структура имитационной модели АПК региона: растениеводство Пример 1: простейший экземпляр коллекции моделей прогнозирования площади сельхозугодий Пример 1: простейший экземпляр коллекции моделей прогнозирования площади сельхозугодий Проверка единиц измерения:

Имитационные модели объектов АПК15 4. Структура имитационной модели АПК региона: растениеводство Пример 1: простейший экземпляр коллекции моделей прогнозирования площади сельхозугодий Пример 1: простейший экземпляр коллекции моделей прогнозирования площади сельхозугодий Проверка единиц измерения:

4. Структура имитационной модели АПК региона: растениеводство Пример 2: простейший экземпляр коллекции моделей урожайности культур Пример 2: простейший экземпляр коллекции моделей урожайности культур

4. Структура имитационной модели АПК региона: растениеводство Пример 2: простейший экземпляр коллекции моделей урожайности культур Пример 2: простейший экземпляр коллекции моделей урожайности культур

Имитационные модели объектов АПК18 4. Структура имитационной модели АПК региона: животноводство

Имитационные модели объектов АПК19 4. Структура имитационной модели АПК региона: животноводство Пример 3: расчёт максимально достижимого надоя на имеющейся кормовой базе при кормлении до уровня насыщения Пример 3: расчёт максимально достижимого надоя на имеющейся кормовой базе при кормлении до уровня насыщения

Имитационные модели объектов АПК20 4. Структура имитационной модели АПК региона: животноводство Пример 3: расчёт максимально достижимого надоя на имеющейся кормовой базе при кормлении до уровня насыщения Пример 3: расчёт максимально достижимого надоя на имеющейся кормовой базе при кормлении до уровня насыщения

Имитационные модели объектов АПК21 4. Структура имитационной модели АПК региона: кормовой баланс

Имитационные модели объектов АПК22 4. Структура имитационной модели АПК региона: кормовой баланс

Имитационные модели объектов АПК23 Литература Франс Дж., Торнли Дж. Математические модели в сельском хозяйстве. М.: Агропромиздат, Франс Дж., Торнли Дж. Математические модели в сельском хозяйстве. М.: Агропромиздат, Огнивцев С.Б., Сиптиц С.О. Моделирование АПК: методология, теория, практика. М.: Энциклопедия российских деревень, Огнивцев С.Б., Сиптиц С.О. Моделирование АПК: методология, теория, практика. М.: Энциклопедия российских деревень, Презентация: Презентация: