На підставі обробки знань експертів виявляються усі фактори, що діють у розглянутій системі, і причинно-наслідкові співвідношення між ними. За допомогою сучасних систем моделювання (таких, наприклад, як VENSIM) модель формується на ідеографічному рівні. Одержувані системні потокові діаграми є формою структуризації знань про функціонування об’єкта дослідження.
У блоках прийняття рішень на основі цієї інформації видаються керуючі впливи на різні види об'єктів. Моделі системної динаміки застосовуються разом з диференціальними рівняннями балансового типу, а також у сполученні з принципами і методами логістики, заснованими на оптимізації, керуванні, інтеграції потоків у складних системах.
2.4 Вибір інструментального середовища моделювання
Сучасні тенденції в області імітаційного моделювання пов'язані з розвитком проблемно-орієнтованих систем, створенням вбудованих засобів для інтеграції моделей у єдиний модельний комплекс. Технологічний рівень сучасних систем моделювання характеризується великим вибором базових концепцій формалізації і структуризації моделюючих систем, розвинутими графічними інтерфейсами й анімаційним висновком результатів. Імітаційні системи мають засоби для передачі інформації з баз даних та інших систем, чи мають доступ до процедурних мов, що дозволяє легко виконувати обчислення, зв'язані з плануванням факторних експериментів, автоматизованою оптимізацією тощо [27].
У якості домінуючих базових концепцій формалізації і структуризації в сучасних системах моделювання використовуються [27]:
— для дискретного моделювання – системи, засновані на описі процесів чи на мережних концептах - Extend, Arena, ProModel, Witness, Taylor, Gpss/H-Proof ;
— для систем, орієнтованих на неперервне моделювання – моделі і методи системної динаміки - Powersim, Vensim, Dynamo, Stella, Ithink ;
Причому, у могутніх системах з метою розширення їхньої функціональності присутні альтернативні концепції формалізації. Так, наприклад, у системах Powersim, Ithink вбудований апарат дискретного моделювання, і, навпаки, у системах Extend, ProcessModel реалізована підтримка, щоправда, досить слабка, безупинного моделювання.
Більшість систем моделювання мають зручний графічний інтерфейс, системні потокові чи діаграми, блок-схеми реалізуються на ідеографічному рівні, тобто малюються, параметри моделей визначаються через підменю.
У сучасних системах моделювання з'являється деякий інструментарій для створення стратифікованих моделей. Стратифікація систем, будучи загальним принципом системного моделювання, реалізується в технології імітаційного моделювання або шляхом деталізації, ітераційної процедури еволюції імітаційної моделі, або шляхом створення комплексу взаємозалежних моделей з розвинутими інформаційними зв'язками між моделями. Стратифіковані моделі являють собою машинно-орієнтовані поняття, що припускають конструювання баз даних і знань, над якими визначені обчислювальні процеси вирішення задач системного аналізу і прийняття рішення. Ряд програмних продуктів, такі як AUTOMOD, ProModel, TAYLOR, WITNESS і ін. підтримують інтеграцію моделей на основі створення вкладених структур. У системах Arena, Extend реалізований підхід до стратифікації, заснований на побудові ієрархічних багаторівневих структур. Найбільш перспективним є структурно-функціональний підхід, реалізований, наприклад, у системах моделювання Ithink, Rethink, що базується на методології структурного аналізу і проектування. При такій технології є можливість для реалізації декількох рівнів представлення моделей: високорівневе представлення у виді блок-схем, з використанням CASE- засобів, а на нижньому рівні моделі можуть відображатися, наприклад, потоковими схемами і діаграмами.
Нова методологія наукового дослідження в комп'ютерному моделюванні, що припускає організацію і проведення обчислювального експерименту на імітаційній моделі, вимагає серйозної математичної й інформаційної підтримки процесу системного моделювання, особливо в частині обчислювальних процедур, зв'язаних із плануванням експерименту, оптимізацією, організації роботи з великим обсягом даних у процедурах прийняття рішень. Перспективне створення систем моделювання з функціонально широкими, орієнтованими на специфіку імітаційного моделювання, блоками оптимізації (у цьому значенні показові системи WITNESS, TAYLOR). Інтеграція програмних систем, до речі, може здійснюватися і на інших рівнях, наприклад, імітаційне моделювання плюс логістики, що актуально, зокрема, при реалізації ресурсних моделей балансового типу. Технологічні характеристики сучасних систем моделювання наведені у додатку В.
У результаті порівняння сучасних систем моделювання зроблено наступні висновки:
Пакет Powersim 2.01 компанії Modell Data є кращим продуктом для безперервного моделювання .Його перевагами є:
— безліч убудованих функцій, що полегшують побудову моделі;
— підтримка багатокористувацьких моделей для колективної роботи;
— засоби обробки масивів спрощують створення моделей з подібними компонентами.
Крім цього даному продукту властиві недоліки:
— складна система позначень Systems Dynamics;
— обмежена підтримка дискретного моделювання;
Пакет Ithink 3.0.61 компанії High Performance Systems забезпечує створення неперервних і дискретних моделей.Основними його властивостями є:
— вбудовані блоки, що полегшують створення різних видів моделей;
— підтримка авторського моделювання, що спрощує користувачам зі слабкою технічною підготовкою застосування моделей;
— детальна навчальна програма і документація;
— розвинуті засоби аналізу чутливості, що забезпечують автоматичне багаторазове виконання моделі з різними вхідними даними;
— підтримка безлічі форматів вхідних даних;
Для даного програмного продукту властиві такі недоліки:
— складна система позначень Systems Dynamics;
— підтримка меншого числа функцій, чим у пакеті Powersim
Пакет Vensim 5.0 PLE компанії Vensim Co. є найдешевшим з розглянутих продуктів і підтримує безперервне моделювання (методи системної динаміки). У Vensim є можливість зберігання великих наборів даних і можливість заміни вхідних змінних перед кожним початком моделювання. Можна створювати зовнішні дані в текстових редакторах чи імпортувати (експортувати) значення великоформатної таблиці і бази даних. Головні переваги цього продукту наступні:
— побудова причинно - наслідкових діаграм;
— побудова потокових діаграм та побудова залежностей у вигляді дерева;
— створення документації до моделі;
— виявлення циклів взаємозв'язку;
— наявність редактора виражень;
— наявність вбудованих функцій і перевірка одиниць виміру;
— перевірка діаграми та можливість проведення експерименту;
— побудова графіків, які дозволяють визначити чуттєвість до вимірюваних параметрів;
— генерація табличних звітів та можливість порівняння результатів експериментів.
— простий графічний інтерфейс, націлений на професіоналів;
— безліч вбудованих функцій і можливостей, що полегшують створення моделі;
— гнучкі засоби аналізу чутливості;
— інтеграція з іншими додаткам через механізм DLL;
Єдиним недоліком даного продукту є невелика кількість вбудованих математичних функцій у версії PLE. Таким чином, як середовище моделювання для розробки моделі був обраний пакет Vensim 5.0 PLE, тому що він підтримує методи системної динаміки, а також має безліч вбудованих функцій і можливостей, яких цілком достатньо для реалізації проектованого комплексу моделей.
3. РОЗРОБКА І ЗАСТОСУВАННЯ КОМП’ЮТЕРНОЇ МОДЕЛІ ЖИТЛОВО-КОМУНАЛЬНОЇ СФЕРИ
3.1 Формулювання і опис модельованої системи
Розробляється імітаційна модель, яка входить в систему прогнозування стану житлового фонду міста, що забезпечуватиме процес підтримки прийняття рішень у цій сфері на муніципальному рівні.
Об'єктом моделювання є житлово-комунальна сфера, що включає галузь житлово-комунального господарства і процеси між учасниками взаємодії (органи місцевого самоврядування, підприємства, населення) з приводу житлового фонду. Модель повинна враховувати найважливіші чинники і процеси досліджуваного об’єкта, бути адекватною, дозволяти відстежувати динаміку зміни будь-якого показника у часі. Прогнозування повинно здійснюватися на період до 10 років з кроком моделювання 1 рік.
Цілями моделювання є:
— оцінка і прогноз стану житлового фонду міста при збереженні поточних умов у галузі;
— аналіз функціонування житлово-комунального господарства — визначення можливих шляхів впливу на ситуацію (підбір потенційних регуляторів);
— порівняння різних варіантів розвитку житлового фонду міста, зумовлених альтернативними управлінськими рішеннями (вибір між декількома регуляторами);
— планування бюджетних витрат в частині житлового фонду з метою підвищення забезпеченості населення житлом.
При аналізі досліджуваного об’єкта були виділені наступні чинники і процеси, які необхідно врахувати при моделюванні:
— формування прибуткової і видаткової частини бюджету. Витрати місцевого бюджету на житловий фонд (витрати на утримання, капремонт і будівництво);
— еволюція житлового фонду (будівництво нових об'єктів, знос об'єктів);
— виділення категорії елітного житла в загальному об'ємі житлового фонду міста;
— продаж житлового фонду у власність громадян і підприємств шляхом
— населення (міграція, народжуваність і смертність населення);
— активність будівельних і обслуговуючих підприємств;
— інвестиційні процеси при будівництві житлового фонду;
— динаміка грошових доходів населення. Населення повинно розглядатися як сукупність сімей;