Статистическую модель можно определить как выполняемый компьютером аналог реально существующей системы. В логическом смысле поведение модели и системы одинаково. Модель не идентична системе, но она ей изоморфна. Статистической модель называют потому, что несмотря на случайность моделируемых явлений, они обнаруживают статистическую устойчивость. Мы вольны описывать систему с любых точек зрения. Например, составить математическую модель системы и решить соответствующие дифференциальные уравнения. Ряд задач допускают точное аналитическое решение, как например симплекс метод или транспортная задача. Однако чаще всего в жизни бывают столь сложные задачи, что решить их таким способом не удается. Поэтому модель собирают из готовых логических блоков и анимируют, оживляют, прогоняют на компьютере. Этот процесс и называют статистическим моделированием.Часто также используется термин "дискретно-событийное моделирование". Это значит, что эволюция системы описывается в виде последовательности мгновенно происходящих отдельных событий. 

Области, где выгодно применять моделирование 

Несколько примеров областей где моделирование выгодно:

1. Коммуникационные системы, АТС например или системы пакетной передачи
2. Производственные линии типа конвейера
3. Организация погрузочно-разгрузочных работ, например в порту
4. Критичные ко времени обработки системы
5. Нагруженные софтверные системы

 В области построения программных систем, моделирование, несомненно, тоже может быть применено. Одно дело, если Ваш сайт принимает максимум сто запросов в сутки, и совершенно другое, если сто миллионов. Что будем ставить, кластер или mainframe? Неплохо бы вначале посчитать. Особенно если запросы разнотипные со сложной логикой.Везде, где нужно строить системы массового обслуживания большого числа запросов, выгодно будет промоделировать систему, а потом уже кидаться строить. Тем более тема актуально ввиду того что современные платформы для построения web приложений, Java  и .Net,  высоким быстродействием не отличаются. 

Когда следует применять моделирование 

1. Разработка реальной системы сложна, и нет гарантии что изготовленная система справиться с нагрузкой
2. Есть готовая система, и мы хотим узнать, что будет, если в системе что-нибудь поменять.
3. Временные масштабы действия реальной системы слишком велики
4. Реальная система недоступна для испытаний
5. Мы хотим оптимизировать реальную систему, но не ясно как.

  Преимущества и недостатки моделирования Преимущества 

1. Реализм. Модель изоморфна реальной системе. Ненужные абстракции и ненужная детальность отсутствуют в модели. Присутствуют только существенные для понимания поведения части.
2. Модель может быть построена до реальной системы, с куда меньшими затратами.
3. Модель можно обкатать во всех нужных режимах существенно быстрее реальной системы.
4. Цели моделирования можно менять по ходу его проведения.
5. Модель учитывает случайный характер процессов в реальной системе.
6. Для проведения моделирования совершенно не нужно обладать глубокими познаниями в вычислительной математике.
7. Модель можно и нужно обсуждать с заказчиком. (Вернемся к этому моменту).
8. Ну и наконец, построение модели куда дешевле!

 Недостатки 

1. Результаты моделирования всегда приближенные.
2. Результатам недостает общности. Если мы хотим промоделировать слегка другую систему, мы должны построить другую модель.
3. Оптимизация моделируемой системы возможна, но затруднена и требует больших компьютерных мощностей.
4. Постройка модели, валидация и верификация дело хлопотное.
5. Вам потребуется отдельный человек на эту работу.
6. Всегда есть риск построить неадекватную модель.

 Как строятся модели 

Оговоримся сразу, процесс сложный и итеративный. В полной мере к процессу применимы методики экстремального программирования. Помните, что главный источник информации для построения адекватной модели - заказчик. Консультируйтесь с ним почаще. Показывайте ему результаты моделирования, красивые графики и анимацию. Заказчик ваш друг.Принято использовать термин "валидность"  модели. Модель валидна, если она изоморфна, адекватна, отражает в должной мере реальную систему. Ненужная общность, присущая математическим моделям, статистическим моделям чужда. В тоже время есть возможность убрать ненужные в данный момент детали. Мы знаем, что именно вставляет робот сборщик в плату на конвейере, но это знание для нас бесполезно. Нам главное знать, что этот процесс занимает 5+-2 секунды. Нам совершенно незачем знать, что лежит в контейнере. Нам достаточно знать, что контейнеры красного цвета переносятся краном, а зеленые едут на погрузчике и этипроцессы столько-то времени занимают. Важно выбрать подходящий уровень абстракции. Это скорее искусство, чем наука. Выбрать существенное, отсечь ненужное. Основной вопрос, который следует себе задать, это "А все ли мы учли?". Особенно это актуально для моделирования несуществующих пока систем.В случае моделирования существующих систем проверить модель очень просто - достаточно сравнить показатели реальной системы и модели. Они должны быть близки. 

Сбор первичных статистических данных 

Если есть какой то поток нагрузки, перед построением модели мы должны его проанализировать, с тем чтобы впоследствии воспроизвести внутри модели. Также мы должны примерно оценить и время обслуживания отдельных заявок. Это делается методами математической статистики. По первичным данным строиться экспериментальное распределение и вноситься в модель. 

Построение модели 

После того, как с данными мы определились, мы должны описать сам производственный процесс в терминах задержек, вероятностей отказов, потоков и распределений. Мы можем упростить описание процесса, убрать ненужные детали. Важно не перестараться. Все критические показатели и их динамика должны быть учтены. Валидация модели На этом этапе мы должны осмотреть полученные построения и оценить, все ли мы учли. Это подчас весьма затруднительно. Впрочем, с первого шага корректная модель все равно не получиться. 

Верификация модели 

Это простой этап. На нем мы должны убедиться, правильно ли мы описали модель на языке моделирования. Насколько это то, что мы хотим? Действительно ли компьютерная программа идентична нашим теоретическим построениям? Тут следует провести поблочную отладку модели и хоть раз пройти ее целиком. Отладка, трассировка, проверка фактически полученных распределений и их сходство с исходными и пр. 

Контрольные прогоны 

Коль скоро предыдущие шаги выполнены можно загружать модель в компьютер и запускать. Современные настольные компьютеры очень мощны. Однако, для моделирования средних размеров наступательной операции потребуется, вероятно, mainframe. Как и в обычном программировании, путь ваш будет тернист. Масса времени уйдет на отладку модели. Потом вы вдруг поймете, что разработанная модель, вообще говоря, совершенно не отражает реальность...придется изрядно помучиться. Но зато результат превзойдет Ваши ожидания. Качественная модель откроет Вам глаза на систему, на ее скрытые процессы(возможно, патологические). Вы сможете "крутить" модель и так и эдак, оптимизировать, заменять элементы и логику и получать результат. Это весьма увлекательный процесс, настоящее интеллектуальное испытание. 

Оформление отчета 

Делу время, потехе час. Пора поделиться соображениями с заказчиком. Все таки он вам платит. Оформляйте отчет. Не скупитесь на графики и объяснения. Если пакет моделирования предусматривает анимацию, покрутите модель вместе с заказчиком. Это подогреет его интерес к вашей работе и стимулирует на инвестиции.   

Наш опыт 

Мы использовали статистическое моделирование и язык GPSS для построения вновь создаваемой системы. К сожалению, никаких предварительных статистических данных у нас не было, но и модель получилась очень приближенной. Тем не менее, она нам очень помогла потом, когда был уже фрагмент системы. Мы собрали статистику, уточнили модель и избежали больших потерь. Это, кстати, хороший подход – собрать полунатурную модель и потом – статистическую. Потом они будут поддерживать друг друга, пока реальная система не будет создана. 

Фрагмент модели на языке GPSS


;
; Вариант предыдущего, но сам транзакт несет время своего обслуживания
;
; * не успевает все равно *
;
           INITIAL X$Total,0
ProcTime FUNCTION RN5,D3
          .6,16/.85,800/1,5000

          GENERATE 50000
          TERMINATE 1


 Ссылки

http://www.gpss.ru 

http://www.minutemansoftware.com

http://www.arenasimulation.com/products/default.asp

Скажу только, что сегодня у меня состоялся довольно разочаровывающий опыт. В течение занятия преподаватель -- отличный человек и специалист в своем предмете -- не смог ничему научить, и в конце для меня сложилась ситуация неуспеха. Несмотря на то, что полтора часа вкалывал как мог...

Итак, что конкретно было сделано плохо, или, точнее, не было сделано вообще.

1. Была пропущена пара промежуточных звеньев

Если перевести это в другую сферу, это будет как если бы инструкор показал где тормоз, где газ, а потом сказал: "Ну что, поехали покатаемся по автостраде!" Разумеется, оказавшись на автостраде, вся группа влетела в первый же столб. Не получилось попросту ничего!

2. Не было постоянной демонстрации навыка

Все равно, что я бы прочитал студентом два раза монолог Гамлета по-английски, а потом сказал: "Тренируйтесь!" В то время как демонстрация должна происходить постоянно, чтобы сначала студенты могли отработать один аспект, потом подключить второй и так далее...

На самом деле, несмотря на мое разочарование, во всем этом был один большой плюс для меня. Я на своей шкуре прочувствовал, как не надо учить людей!

Пытаюсь сообразить как делать потоковое видео прямо на компьютер/ноутбук, чтобы не тратить всякие диски и прочее, а сразу записывать все в готовом виде. Как только разберусь, выложу видеопривет!

Только сделав покупку, я осознал еще один способ использовать диктофон -- для того, чтобы быстрее и проще писать книги. Так как идей у меня миллион и потрепаться меня тоже хлебом не корми, теперь я буду все это набалтывать не только собеседнику, но и флэш-памяти -- и вуаля! -- из-под моего пера будет выходить бестселлер за бестселлером!!

Один проект у меня уже есть -- идея на лето. Главы, вероятно, будут появляться в блоге.

Ну что, кто первый в кассу? Готовьте мелочь!

Моя мотивация -- это те самые соревнования по танцам. В контексте жизни я абсолютно не жалуюсь на свою комплекцию, но перед конкурсом критически взглянул на себя в зеркало и понял, что килограммов 5-10 надо выкинуть в форточку.

И что самое главное -- уже выкинул 2,5!

Вот основные идеи, которые работают для меня. Основа -- системный подход к собственной жизни плюс пара НЛПерских терминов.

1. Прежде всего я осознал, что я не собираюсь насиловать себя всякими диетами, от которых мучаешься голодом целый день, ходишь вялый и злой, а потом наедаешься ночью.

2. Также не собираюсь заставлять себя карячиться в спортзале, если я этого не хочу.

3. При этом я понимаю, что единственный способ похудеть -- это меньше есть и больше двигаться!

Какие возможны стратегии и идеи, учитывающие эти три базовых положения.

1. Учитывая то, что организация моей жизни и распорядка дня носит системный характер -- нет смысла просто брать и формально менять один элемент в надежде, что произойдет чудо. Надолго меня не хватит.

2. Если я что-то (от)меняю, необходимо обеспечить вторичные выгоды (от)меняемого поведения. Т.е. то, что я ем после 11, когда прихожу домой с работы/танцев, имеет очевидные вторичные выгоды: я утоляю голод и предохраняю свой желудок от гастритов, язв и тому подобного.

3. Эта вторичная выгода обеспечивается просто: я беру что-то с собой перекусить около 8, и когда прихожу домой, то либо не хочу есть, либо удовлетворяюсь салатом или кефиром. И это комфортно.

4. Как снизить количество еды в течение дня без издевательства над собой. Известен научный факт: чувство сытости приходит через 20 минут после необходимого наполнения желудка.

5. Отсюда простая фишка. Я беру еды ровно в 2 раза меньше, чем "хочется". Съедаю, жду 20 минут. Сытость приходит как по часам! Если бы она -- чисто гипотетически -- не пришла, я бы опять съел в 2 раза меньше, чем хочется, и снова подождал.

Что же касается того, чтобы больше двигаться, мне повезло: у меня есть вид очень активного, аэробного спорта, которым я просто болею, -- спортивные бальные танцы. Плюс к этому я добавил в режим дня одну мелочь -- утром, прежде чем встать с дивана, я качаю верхний пресс столько раз сколько могу, не надрываясь.

Вот и все! Все просто, комфортно и вписано в систему моей жизни и модель мира.

Чего, собственно, и вам желаю!

Сегодня делали с чуваком проект по моделированию на сертификацию НЛП-Мастер. Он у меня моделировал танцевание венского вальса, а я у него катание на лыжах коньком.

У меня со школы отношения с лыжами не сложились, а тут как-то мы так душевно поработали, я даже записал его на видео, на фотоаппарат, и теперь просто мечтаю пойти опробовать модель, покататься! Думаю, это будет и для танцев полезно -- общеукрепляющий эффект плюс скинуть пару кило.

А вот Андрей демонстрирует навык. Правда демонстрирует у нас в студклубе, но для целей учебного моделирования сойдет. Не ржать!

Короче, моделирование рулит!

Позволяет в лёгкой форме строить диаграммы взаимодействия отделов, сотрудников и проводить анализ издержек на выполнение операций. Кроме того есть возможность производить симуляцию на основе произвольных входных данных.

Продукт FREEWARE. Скачать его и документацию можно здесь

Работаем дальше.

Powered by ScribeFire.

демка "Казнь шарика"

Не знаю почему, но всегда хотелось смоделить вот примерно такой кладенец и хотя бы в виртуальности им кого-нибудь рубануть... и рубанул.. Конечно отражения в шарике неправильные, но просто суть была не в этом. Как могут догадаться особо наблюдательные, в руках у меня палка от швабры.

демка "Психованый свет"

Угол моей квартиры, смоделирован в минимальной детализации. Остальное бред, но прикольно... Хотя почему-то после рендера понял что должно было в полтора раза медленнее всё происходить.

здесь вот фотка угла комнаты (новогодняя)

P.S. Демки были изготовлены пару месяцев назад, а сейчас многое переменилось и теперь я работаю исключительно в Maya. И работаю пока что видео дизайнером на ТРТР (тюменский телеканал). Потом залью свою работу по новогоднему оформлению эфира...