ЭММ

работа сдана на 5 ...

Содержание

Введение 3
1 Управление временем в распределенных системах имитации 5
2 Последовательное моделирование 13
Заключение 26
Список использованных источников 28

Введение

Актуальность темы исследования обусловлена тем, что развитием предприятия необходимо управлять: нужно иметь программы развитий, системы контролей за ее выполнением, средства на реализацию. Управление развитием предприятия является многоплановыми задачами. Если рассматреть организацию как некоторую систему, то с таким ее свойствами, как открытость, реальность, сложность, целостность, полиструктурность, изменчивость, иерархичность можно выделить то, что организация - это еще и «живущая» система. Организация имеет свой вход и выход. Внутри нее происходит трансформация входов в выходы. Организации имеют свои границы, они живут в окружающей ее среде, которая влияет на нее.
В настоящее время специалисты по рекламам это востребованная на рынке профессия. Все предприятия любых профилей и спользуют рекламы и продвижения в своей деятельности. На сегодняшний день специалисты по рекламам играют на предприятии главную роль и результат его работы главным образом зависит от грамотных постановках цели и соблюдения дисциплин в рабочем процессе. Важнейшие особенности работы специалиста

- Техники тайм-менеджмента.«Матрица Эйзенхауэра» реализуется путем настроек систем приоритета и категории. Выглядит матрица как четыре квадрата, которые получаются при пересечениях осей «Важно - Неважно» по горизонтали и «Срочно - не Срочно» по вертикали.Исходя из этого, все задачи можно поделить на 4 группы:срочные и важные - например, потек кран в квартире, срочные телефонные звонки, подходят сроки сдачи налоговых отчетностей и т.д.несрочные, но важные - это привычная работа, планирования проекта на будущее, посещение бассейнов, спортзалов и тому подобное;срочные и неважные - это чаще всего какая-то непредвиденная ситуация или задача. Например, срочные, заранее незапланированные встречи или те же телефонные звонки. Так же сюда относятся различные хлопоты, которые не связаны с достижениями вашей цели;несрочые и неважные – это то, на что мы тратим время «впустую», так называемая поглотитель времени. Это всеми любимая, в настоящее время, социальная сеть, чат, различные компьютерные игрушки. Никакой пользы они не несут, но отнимают большую часть нашего времени.Personal Efficiency Program (PEP)PEP - это методика личных эффективностей, которая была основана Кэрри Глисоном и описанна в его книге «Работай меньше, успевай больше. Программа персональных эффективностей». Правильнее сказать - это целая система методов и инструментов, которая позволяет навести порядки в деле, в бумажных документах, в файле на компьютере, в электронных почтах и во всех личных информациях, с которыми мы работаем.Getting Things Done (GTD)Things Done - это методика тайм-менеджмента, которая была основана Дэвидом Алленом и описана в его одноименной книге.Основная идея этого метода заключаются в том, что людям необходимо разгружать голову от лишнего количества информации, перенеся ее на внешние носители –книжка-ежедневник или электронные органайзеры. Дэвид предлагает некоторый алгоритм, который можно применить для эффективных обработок больших количеств информаций, для организаций своего времени.Согласно методу GTD, с поступающем количеством информации лучше работать в несколько стадий:сбор;обработка;организация;обзор;действия.Метод Парето или закон 80/20% задач может быть решено за 20% затрачиваемого времени; на оставшиеся 20% задач тратится 80% затрачиваемого времени.Практические выводы из законов Парето очень просты: «необходимо концентрировать внимание на том действии, которое приносит результаты и без жалости отбрасывайте малоэффективное».Стратегическое планированиеОб этом методе писали и другие из известных специалистов по тайм-менеджменту, из них - Дэвид Ален, Стивен Кови, Глеб Архангельский.Для достижения поставленной перед собой цели, нужно посмотреть на свою деятельность «с высоты полета». По другому, нужно начинать планировать «сверху вниз», с вершины пирамиды к ее началу.Приступая к изучениям механизма управления модельным временем, можно говорить о том, какую роль играет время в имитационных моделированиях. При ознакомлении с имитационными экспериментами мы отмечаем, что они представляют собой наблюдение за поведением систем в течение некоторых промежутков времени. Но, далеко не во всем статистическом испытании факторы времени играют ведущие роли, а в некотором и вообще может не рассматриваться. Но очень много задач, в которых оценка эффективностей моделируемых систем связаны с временной характеристики ее функционирований. Характерными особенностями большинства из практической задачи являются то, что скорость протеканий рассматриваемого в них процесса значительно ниже скорости реализаций модельных экспериментов. Например, если моделируемые работы вычислительных центров в течение недели, вряд ли кому-то придут в голову воспроизведение этих процессов в моделях в таких же масштабах времени. С другой стороны, даже имитационный эксперимент, в котором временной параметр работы систем не учитывается, требует для своих реализаций определенной затраты времени работ компьютеров.В настоящее время имитационные моделирования остаются общепризнанными методами для исследования в различной области науки, производства, бизнеса и т.д. С ростом сложности задач, которые стоят перед имитационными моделированиями, возрастают необходимости в вычислительном ресурсе.Известно, что важную роль в имитационной модели играет фактор времени. По определению имитационного моделирования является метод исследования динамической системы, в которой реальные объекты (системы) заменяются имитационными моделями. Процессы моделирований сопровождаются отображениями реальных объектов (системы) в модель, которые выполняются, изменяя свои состояния с течением времени, причем время необратимо, оно не замедляется и не ускоряется. Состояния систем определяются состояниями ее элементов, а каждый из элементов обладает наборами свойств (характеристик).Моделирование должно выполняться как можно скорее (as-fast-as-possible), т.е. модельное время продвигается с гораздо большей скоростью, чем процессорное. Например, работа некоторого физического процесса длится несколько суток, единицу модельного времени выбирают равной одному часу, а процесс моделирования на компьютере выполняется за 30 минут.Иногда (при использовании тренажёров) продвижение модельного времени должно быть синхронизировано с процессорным. Такое моделирование называют моделированием в реальном времени (real time). Действительно, при использовании тренажёров человек погружается с виртуальную среду, которая должна выглядеть как можно более реалистичной.Последовательное моделирование.Моделирование - это создания моделей, то есть образов объекта, заменяющего его, для получения информаций об этих объектах путем проведения эксперимента с его моделью в моделях информационных обеспечений управленческими деятельностями.Под моделью в общем смысле (обобщенные модели) следует понимать создаваемые с целью получений или хранений информации специфических объектов (в форме мысленных образов, описания знаковых средств либо материальными системами), которые отражают свойство, характеристики и связь объектов-оригиналов произвольной природы, существенных для задач, решаемых субъектов.Модель объекта является более простой системой, с четкой структурой, точно определенной взаимосвязи между составной частью, позволяющая более детально анализировать свойства реального объекта и их поведение в различной ситуации.Известно, что существуют различные виды имитационной модели, в основе которой лежат те или иные концепции (рисунок 1):событие (events);процесс (processes);объект (objects) или агент (agents);непрерывная (continues) модель (системная динамика).Рисунок 1- Вид имитационной моделиКак уже говорилось ранее, системы моделирования, управляющие выполнениями моделей, должны уметь продвигать модели из одних состояний в другие. Продвижения модели из одного состояния в другое выполняется по определенному правилу, это правило определяется сценарием поведений моделей во времени, причинно-следственными связями между активностями. В зависимости от того, какая из концепций лежит в основании имитационных моделей, система моделирования делится на процессо-ориентированную, событийно- ориентированную, объектно-ориентированную.Как известно, событие – это изменение состояния системы, причем событие происходит мгновенно. В промежутках между двумя событиями модели остаются неизменными. Процессы – это последовательность активности, а активность – это элементарная работы по переводу систем из одних состояний в другие. Активности начинаются и завершаются событием.Событийно-ориентированное моделирование. В событийно-ориентированной системе моделирований приняты следующие из соглашений: модели продвигаются во времени от событий к событиям, которые изменяют состояния модели; логика наступления события определяет последовательность смен состояния модели, которые связаны с наступлениями этих событий;время продвигается от события к событию;эта парадигма широко использовалась в 60-70 годы. Примером такой системы является система моделирования SIMSCRIPT, SMPL и т.д.Процессо-ориентированное моделирование. Для процессо - ориентированных систем моделирования характерно:модель представляет собой потоки транзактов, которые продвигаются от одного шага процесса к другому;состояние модели изменяется в дискретный момент времени, каждый шаг процесса связан с запусками последовательности события;шаги повторяются в течение всего времени моделирования;модель является такой же гибкой и эффективной, что и событийно - ориентированная, но менее абстрактна.На сегодняшний день процессо-ориентированные системы моделирования находят широкое применение. Примером процессо-ориентированных систем моделирования являются GPSS, АSPOL. Система моделирования GPSS находит широкое применение у российских исследователей.Объектно-ориентированное моделирование. Далее покажем объектно-ориентированную имитационную модель, обладающая следующими характеристиками:модель представляет собой совокупность объектов;объект включает данные и операции над ними;объект представляет собой модель «актора», который может выполнить работу, изменить свое состояние и взаимодействовать с другим объектом;объект является основой современного языка программирования;объект являются естественными способами описания систем.Примером объектно-ориентированного подхода является SIMULA.Агентно-ориентированное моделирование. Пегден (Pegden) выделяет еще одну разновидность систем моделирования, еще одну из парадигм – агентно-ориентированную, для которой характерны следующие свойства:агентный подход - это особые случаи объектно-ориентированного подхода;поведение всей системы можно рассматривать как результаты поведения больших количеств объектов, называемые агентами; агенты являются автономными. Могут взаимодействовать друг с другом, преследующую свою цели;агентный подход является альтернативой систем СД (системной динамики).Перечисленные выше подходы к моделированию представляют собой дискретные моделирования. Наряду с дискретным моделям большое применение находят непрерывные (системная динамика) и гибридные модели. Отличительные особенности непрерывных моделей (Пегден, А.Прицкер) (рисунок 2):состояние модели изменяется не в дискретные моменты времени, связанные с возникновением событий, а непрерывно в течение всего времени моделирования; непрерывное моделирование применяется для исследования непрерывных систем моделирования (к примеру, движение объектов, течение жидкости) или агрегированных моделей дискретных систем (например, рынок, цепочки поставок, население);модель описывается дифференциальными уравнениями. В дальнейшем будем рассматривать только дискретное моделирование.Принципы продвижения модельного времени. Итак, существует два принципа представления времени:Δt;особые моменты времени.Рисунок 2 – Виды моделирования.Первый способ – это продвижение времени на фиксированный промежуток времени. Этот принцип восходит к численному методу решения задач анализа (дифференцирования, интегрирования, дифференциальных уравнений). Продвижение на фиксированный промежуток времени очень часто применяется и в непрерывных моделированиях. В методических отношениях этот способ достаточно прост. Состояние систем меняется через фиксированный промежуток времени (рисунок 3). Тем не менее, возникают проблемы выбора величины Δt.Рисунок 3 - Продвижение времени на фиксированный промежуток времени.С уменьшением Δt уменьшается ошибка моделирования (оно становится более точным), но увеличивается объем вычислений (количество состояний растёт). Для достаточно гладких систем можно подобрать величину Δt и получить достаточно точные результаты. Но для многих систем использование фиксированного шага крайне неэффективно.Если состояние медленно меняется на одном интервале, но быстро на другом, то целесообразно сделать этот шаг переменным. Именно таким образом организовано продвижение времени в системе с автоматическими изменениями шагами. Шаг увеличивается на участках, где состояние системы меняется редко и уменьшается на участках с частым изменением состояния системы (рисунок 4). Рисунок 4 - Продвижение времени на не фиксированный промежуток времени.Тем не менее, если мы можем пропустить момент времени, когда состояние системы изменяется. Вследствие этого, ошибка может быть чрезмерно большой. Необходимо использовать механизм, который позволял бы устранять такие ошибки. Однако для многих дискретных систем, в которых состояния системы меняется скачкообразно, более предпочтительным является второй принцип продвижения модельного времени. При вычислении нового момента времени используется предыдущий момент времени. Итак, фиксированные промежутки времени легко реализовать, но выбор величины шага в значительной степени влияет на точность и скорость моделирования.