Общая и сравнительная характеристика методов моделирования

Модель является представлением объекта, системы или понятия в некоторой форме, отличной от формы их реального существования. Модель служит обычно средством, помогающим нам в объяснении, понимании или совершенствовании системы. Модель объекта может быть или точной копией этого объекта (хотя и выполненной из другого материала и в другом масштабе), или отображать некоторые характерные свойства объекта в абстрактной форме.

Модели можно применять в качестве:

- средства осмысления действительности;

- средства общения;

- средства обучения и тренировки;

- инструмента прогнозирования;

- средства постановки экспериментов.

Одними из наиболее важных применений моделей в практическом аспекте является прогнозирование поведения моделируемых объектов (например, космические полеты) и постановка экспериментов в ситуациях, когда эксперимент на реальных объектах является практически невозможным или экономически нецелесообразным (например, железнодорожные объекты). При экспериментировании с моделью часто можно больше узнать о ее внутренних взаимодействующих факторах, чем могли бы узнать, манипулируя с реальной системой. Это становится возможным благодаря измеряемости структурных элементов модели, благодаря тому, что мы можем контролировать ее поведение, легко изменять ее параметры и т.д.

Например, железнодорожные станции имеют ряд особенностей, затрудняющих оценку будущих показателей работы при изменении тех или иных факторов:

а) сильная связность. Отдельные устройства и технологические операции сильно связаны между собой. Изменение характера работы одних устройств влечет за собой изменение других. Это относится и к операциям. Например, увеличение загрузки горки ведет к ухудшению использования путей в парке приема и наоборот - закрытие путей в парке приема приводит к ухудшению использования горки. В условиях неравномерности прибытия поездов, колебания времени обработки и роспуска составов горке приходится иметь резерв перерабатывающей способности;

б) влияние случайных факторов. Взаимодействие случайных процессов приводит к результату, который трудно предсказать непосредственно;

в) влияние управления. Изменение характера работы и состояния транспортного объекта приводит к изменению управления. Управление является функцией состояния и приспосабливается к его динамике. Управляющие воздействия влияют на показатели работы и это влияние тоже трудно оценить непосредственно;

г) влияние сложной структуры. Схема путевого развития имеет качественные особенности, которые влияют на показатели работы. Если изменяется уровень загрузки устройств или технологический процесс, то могут возникнуть новые «узкие места» и характер и величина межоперационных простоев может существенно отличаться от предыдущих.

К настоящему моменту времени сложилось достаточно большое количество методов решения задач, возникающих на железнодорожном транспорте. Разнообразие решаемых задач, большое число выполненных работ и предлагаемых методик ставит задачу классификации таких методов. Одна из наиболее общих классификаций основывается на делении научных знаний об изучаемом объекте на формализованные и частично формализованные. Формализованные знания об объекте можно представить в виде строгих математических зависимостей и составляют основу оптимизационных методов. Частично формализованные знания представляют собой набор эмпирических, т.е. полученных опытным путем знаний об объекте исследования, которые невозможно свести к ряду четко выраженных критериев и ограничений. О простых системах формализованных знаний накоплено довольно много, частично формализованные также присутствуют, но в небольшом количестве; хорошо известны законы, по которым ведут себя параметры системы. Опыт исследования сложных систем, к которым относятся и транспортные, показывает, что доля частично формализованных знаний о законах их функционирования пока значительно преобладает над формализованными.

Можно выделить четыре критерия, которым должен удовлетворять метод расчета таких сложных систем, как железнодорожные станции:

1. хорошо отображать схему путевого развития станции, поскольку схема - качественная характеристика станции, существенно влияющая на ее количественные показатели;

2. отображать технологию работы, т.к. она может не соответствовать схеме путевого развития, а взаимодействие технологии работы и схемы путевого развития влияет на показатели работы;

3. реагировать на случайные процессы;

4. учитывать управление в системе, поскольку выбор управляющего воздействия на систему зависит от реального ее состояния в данный момент времени.

Многие сложившиеся к настоящему моменту методы расчета не учитывают или учитывают не в полной мере все вышеуказанные критерии.

Аналитический метод расчета не способен дать достоверной картины при исследовании работы системы, поскольку в рамках данного метода:

- ограничены возможности при оценке взаимовлияния элементов и структурных параметров на работу системы;

- сложность учета вероятностных характеристик;

- невозможно рассмотреть в динамике процессы, происходящие в системе;

- невозможно учесть управление в системе.

Указанные недостатки аналитического метода расчета наиболее отчетливо проявляются при рассмотрении сложных систем, какими являются крупные железнодорожные станции.

Достаточно простыми являются различные графоаналитические методы, наиболее характерным представителем которых является суточный план - график. Не требуя глубокой математической подготовки исследователя, они поз­воляют весьма полно учесть взаимосвязи между элементами системы. Наглядность получаемых результатов также является весомым плюсом в их применении на практике. Существенным недостатком этих методов является практи­ческая невозможность учета влияния случайных факторов (неравномерности в работе) транспортных систем, а также трудоемкость при использовании. Добавим к этому, что результат расчета графоаналитическим методом соответствует лишь одному варианту графика движения поездов на прилегающих к стации участках и принятой на станции технологии работы.

Различные модели теории массового обслуживания появились как реакция на излишнюю детерминированность предшествующих мето­дов. Теория развивалась на исследовании телефонных сетей и подобных объектов. Однако следует заметить, что область применения этих моделей как метода расчета железнодорожных станций достаточно невелика. В рамках модели теории массового обслуживания невозможно учесть опытные (частично формализованные) знания об объекте исследования. Станции, особенно крупные, представляют собой системы гораздо более сложные, чем, например, телефонные сети и подобные объекты. К существенному недостатку данного метода исследования можно отнести практическую невозможность учета управления. Поскольку «управляемость» является важнейшим системообразующим свойством, возможность применения теории мас­сового обслуживания в деле гибких транспортных технологий пред­ставляется весьма ограниченной, и прежде чем применять модели теории массового обслуживания, необходимо убедиться, что ролью управления можно пренебречь.

Быстрое развитие ЭВМ дало импульс для развития таких методов расчета, как математическое программирование и имитационное моделирование.

Математическое программирование нашло широкое применение в решении транспортных проблем. Сюда относятся задачи транспортного типа, более общие задачи линейного, нелинейного и динамического программирования. Наличие ограничений в них позволяет решать задачи условной оптимизации и дает возможность учесть ряд ограничений различного характера. Ли­нейное и квадратичное программирование используется, в основном, в сетевой постановке для распределения потока на некоторой транспортной сети. Решение задачи восприни­мается как некоторая статическая оптимальная схема. Однако, проведенные ис­следования позволяют сделать вывод, что в реальных условиях оптимальным мо­жет быть только динамический процесс. Динамическое программирование применяется при решении задач многоэтап­ного развития железнодорожной сети, для сокращения размерности многовариантных задач, например, для расчета плана формирования. В то же время опыт применения моделей математического программирования показывает, что они имеют весьма ограниченное использование при анализе таких сложных систем, как железнодорожные станции. Основная причина заключается в большой взаимосвязи между элементами сложной системы. Необходимость формализации в конечном итоге единственного критерия, по которому происходит оптимизация, и формулировки ограничений приводит к слишком большому огрублению модели, отбрасыванию таких факторов, которые необходимо учитывать в практической работе. Пригодные для практических расчетов соотношения удается получить лишь при упрощающих предположениях, обычно существенно искажающих фактическую картину исследуемого процесса. Математическое программирование так и не стало практическим инструментом исследования процесса функционирования сложных систем, т.к. модели математического программирования оказались слишком грубыми и несовершенными для их эффективного использования.

В последнее время все большее распространение как метод исследования железнодорожных станций получает имитационное моделирование. Можно встретить различные определения термина «имитационное моделирование». Например, «численный метод проведения на ЭВМ экспериментов с моделями, описывающими поведение сложных систем в течение продолжительных периодов времени». Или как «процесс конструирования модели сложной системы и постановки экспериментов на этой модели с целью понять поведение системы либо оценить в рамках ограничений, накладываемых некоторым критерием или совокупностью критериев, различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы».

Сравнительную характеристику методов расчета станций можно отобразить в виде таблицы.