Экономическое моделирование в строительстве

3. Моделирование в строительстве

3.1. Основные положения

Для предварительного анализа и поиска эффективных форм организации, а также планирования и управления строительством используется моделирование.

Современное строительство как системный объект характеризуется высокой степенью сложности, динамичностью, вероятностным характером поведения, большим числом составляющих элементов со сложными функциональными связями и другими особенностями. Для эффективного анализа и управления такими сложными системными объектами необходимо иметь достаточно мощный аппарат моделирования. В настоящее время интенсивно ведутся исследования в области совершенствования моделирования строительства, однако практика пока еще располагает моделями с довольно ограниченными возможностями полного адекватного отображения реальных процессов строительного производства. Разработать универсальную модель и единый метод ее реализации в настоящее время практически невозможно. Одним из путей решения данной проблемы является построение локальных экономико-математических моделей и методов их машинной реализации.

В общем случае модели подразделяются на физические и знаковые. Физические модели, как правило, сохраняют физическую природу оригинала.

Проблема выбора оптимальных решений имеет, применительно к каждой конкретной задаче, свои специфические особенности, а круг таких задач весьма широк. Тем не менее возможно и полезно выделить некоторые характерные черты и вытекающие из них общие подходы к постановке задач оптимизации и поиску наивыгоднейших решений.

Оптимальные решения в технико-экономических задачах должны отбираться не путем использования интуитивных представлений, а, как правило, на основе строгого расчета. Для этого исходную технико-экономическую задачу необходимо соответствующим образом формализовать, т.е. описать с помощью математических выражений характерные для нее связи, зависимости между параметрами.

Теоретические основы экономико-математических методов были разработаны российскими учеными В.С.Немчиновым, Л.В.Канторовичем, В.В.Новожиловым, Н.П.Бусленко. Им же принадлежит заслуга в разработке методологии экономико-математического моделирования и методов количественного подхода к социально-экономическим процессам.

Корректно составленная и предназначенная для практического использования модель должна удовлетворять двум условиям:

— адекватно отражать наиболее существенные черты анализируемого явления, процесса, системы;

Экономико-математические модели подразделяются на описательные (не содержащие управляемых переменных) и конструктивные, главным образом, оптимизационные (бывают статистическими и динамическими, открытыми, учитывающими внешние воздействия на моделируемый объект, и закрытыми, содержащими управляемые переменные), а по форме представления аналитическими, графоаналитическими, графическими и т.д. Экономико-математические модели являются основой применения математических методов и электронно-вычислительной техники в экономике.

Экономико-математические методы (термин введен В.С.Немчиновым) представляют собой комплекс экономических и математических дисциплин, таких как:

— экономико-статистические методы (экономическая статистика, математическая статистика);

— исследование операций (методы принятия оптимальных решений);

Использование экономико-математических методов и ЭВМ в целях оптимального планирования и управления строительным производством требует последовательного выполнения ряда ниже перечисленных работ математического, технического, информационного и экономического поряд­ка, таких как:

— разработка экономико-математических моделей;

— подготовка соответствующих алгоритмов и вычислительных схем;

— программирование для электронных вычислительных машин;

— формирование необходимой информации или исходных данных, требующихся для соответствующих расчетов;

— классификация и кодирование объектов для расчетов на ЭВМ;

— анализ полученных результатов и их использование в практической деятельности.

Источник

Тема 1.3. МОДЕЛИРОВАНИЕ В СТРОИТЕЛЬСТВЕ

Модели сложных систем

Под моделированием понимается процесс исследования реальной системы, включающий построение модели, изучение ее свойств и перенос полученных сведений на моделируемую систему.

Общими функциями моделирования являются описание, объяснение и прогнозирование поведения реальной системы.

Важнейшим качеством модели является то, что она дает упрощенный об­раз, отражающий не все свойства прототипа, а только те, которые существенны для исследования.

Сложные системы характеризуются выполняемыми процессами (функ­циями), структурой и поведением во времени. Для адекватного моделирования этих аспектов в автоматизированных информационных системах различают функциональные, информационные и поведенческие модели, пересекающиеся друг с другом.

Информационная модель отражает отношения между элементами системы в виде структур данных (состав и взаимосвязи).

Поведенческая (событийная) модель описывает информационные процес­сы (динамику функционирования), в ней фигурируют такие категории как со­стояние системы, событие, переход из одного состояния в другое, условия пе­рехода, последовательность событий.

Особенно велико значение моделирования в системах, где натурные экс­перименты невозможны по целому ряду причин: сложность, большие матери­альные затраты, уникальность, длительность эксперимента. Так, нельзя «про­вести войну в мирное время», натурные испытания некоторых типов систем связаны с их разрушением, для экспериментальной проверки сложных систем управления требуется длительное время и т.д.

Можно выделить три основные области применения моделей’, обучение, научные исследования, управление. При обучении с помощью моделей дости­гается высокая наглядность отображения различных объектов и облегчается передача знаний о них. Это, в основном, модели, позволяющие описать и объ­яснить систему. В научных исследованиях модели служат средством получе­ния, фиксирования и упорядочения новой информации, обеспечивая развитие теории и практики. В управлении модели используются для обоснования ре­шений. Такие модели должны обеспечить как описание, так и объяснение и предсказание поведения систем.

Классификация видов моделирования систем

Классификация видов моделирования может быть проведена по разным признакам. Один из вариантов классификации приведен на рис. 16.1.

Моделирование в соответствии с классификационным признаком полноты делится на полное, неполное и приближенное. При полном моделировании мо­дели идентичны объекту во времени и пространстве. Для неполного моделиро­вания эта идентичность не сохраняется. В основе приближенного моделирова­ния лежит подобие, при котором некоторые стороны реального объекта не мо­делируются совсем. Теория подобия утверждает, что абсолютное подобие воз­можно лишь при замене одного объекта другим точно таким же. Поэтому при моделировании абсолютное подобие невозможно.

Рис. 16.1 Классификация видов моделирования

В зависимости от типа носителя и сигнатуры модели различаются сле­дующие виды моделирования: детерминированное и стохастическое, статиче­ское и динамическое, дискретное, непрерывное и дискретно-непрерывное.

Детерминированное моделирование отображает процессы, в которых предполагается отсутствие случайных воздействий. Стохастическое модели­рование учитывает вероятностные процессы и события. Статическое модели­рование служит для описания состояния объекта в фиксированный момент времени, а динамическое моделирование — для исследования объекта во време­ни. При этом оперируют аналоговыми (непрерывными), дискретными и сме­шанными моделями.

В зависимости от формы реализации носителя и сигнатуры моделирование классифицируется на мысленное и реальное. Мысленное моделирование при­меняется тогда, когда модели не реализуемы в заданном интервале времени либо отсутствуют условия для их физического создания (например, ситуация микромира). Мысленное моделирование реальных систем осуществляется в ви­де наглядного, символического и математического. Для представления функ­циональных, информационных и событийных моделей этого вида моделирова­ния разработано значительное число средств и методов.

При наглядном моделировании на базе представлений человека о реальных объектах создаются наглядные модели, отображающие явления и процессы, протекающие в объекте. Примером таких моделей являются учебные плакаты, рисунки, схемы, диаграммы.

В основу гипотетического моделирования кладут гипотезу о закономерно­стях протекания процесса в реальном объекте, которая отражает уровень зна­ний исследователя об объекте и базируется на причинно-следственных связях между входом и выходом изучаемого объекта. Этот вид моделирования ис­пользуется, когда знаний об объекте недостаточно для построения формальных моделей. Аналоговое моделирование основывается на применении аналогий различных уровней. В случае достаточно простых объектов наивысшим уров­нем является полная аналогия. С усложнением системы используются аналогии последующих уровней, когда аналоговая модель отображает несколько (или только одну) сторон функционирования объекта. Макетирование применяют, когда протекающие в реальном объекте процессы не поддаются физическому моделированию или могут предшествовать проведению других видов модели­рования. В основе построения мысленных макетов также лежат аналогии, обычно базирующиеся на причинно-следственных связях между явлениями и процессами в объекте.

Символическое моделирование представляет собой искусственный процесс создания логического объекта, который замещает реальный и выражает его ос­новные свойства с помощью определенной системы знаков и символов. В ос­нове языкового моделирования лежит некоторый тезаурус, который образуется из набора понятий исследуемой предметной области, причем этот набор дол­жен быть фиксированным. Под тезаурусом понимается словарь, отражающий связи между словами или иными элементами данного языка, предназначенный для поиска слов по их смыслу.

Для представления математических моделей могут использоваться раз­личные формы записи. Основными являются инвариантная, аналитическая, алгоритмическая и схемная (графическая) формы моделирования.

Для аналитического моделирования характерно то, что, в основном, моде­лируется только функциональный аспект системы. При этом глобальные урав­нения системы, описывающие закон (алгоритм) её функционирования, записы­ваются в виде некоторых аналитических соотношений (алгебраических, интег- родифференциальных, конечноразностных и т.д.) или логических условий. Аналитическая модель исследуется несколькими методами:

— аналитическим, когда стремятся получить в общем виде явные зависи­мости, связывающие искомые характеристики с начальными условиями, пара­метрами и переменными состояния системы;

— численным, когда, не умея решать уравнения в общем виде, стремятся получить числовые результаты при конкретных начальных данных (напомним, что такие модели называются цифровыми);

— качественным, когда, не имея решения в явном виде, можно найти не­которые свойства решения (например, оценить устойчивость).

В настоящее время распространены компьютерные методы исследования характеристик процесса функционирования сложных систем. Для реализации математической модели необходимо построить соответствующий моделирую­щий алгоритм.

В имитационном моделировании различают метод статистических испы­таний (Монте-Карло) и метод статистического моделирования.

Если этот прием применяется для машинной имитации в целях исследова­ния характеристик процессов функционирования систем, подверженных слу­чайным воздействиям, то такой метод называется методом статистического моделирования.

Метод имитационного моделирования применяется для оценки вариантов структуры системы, эффективности различных алгоритмов управления систе­мой, влияния изменения различных её параметров. Имитационное моделирова­ние может быть положено в основу структурного, алгоритмического и пара­метрического синтеза систем, когда требуется создать систему с заданными характеристиками при определенных ограничениях.

Комбинированное (аналитико-имитационное) моделирование позволяет объединить достоинства аналитического и имитационного моделирования. При построении комбинированных моделей выполняют предварительную декомпо­зицию процесса функционирования объекта на составляющие подпроцессы, и для тех из них, в случае которых это возможно, используют аналитические мо­дели, а для остальных подпроцессов строят имитационные модели. Такой под­ход дает возможность охватить качественно новые классы систем, которые не могут быть исследованы с использованием аналитического или имитационного моделирования в отдельности.

Информационное (кибернетическое) моделирование связано с исследова­нием моделей, в которых отсутствует непосредственное подобие физических процессов реальным процессам, происходящим в моделях. В этом случае стре­мятся отобразить лишь некоторую функцию, рассматривают реальный объект как «черный ящик», имеющий ряд входов и выходов, и моделируют некоторые связи между выходами и входами. Таким образом, в основе информационных (кибернетических) моделей лежит отражение некоторых информационных процессов управления, что позволяет оценить поведение реального объекта. Для построения модели в этом случае необходимо выделить исследуемую функцию реального объекта, попытаться формализовать эту функцию в виде некоторых операторов связи между входом и выходом и воспроизвести данную функцию на имитационной модели, причем на совершенно другом математиче­ском языке и, естественно, при иной физической реализации процесса. Так, на­пример, экспертные системы являются моделями лиц, принимающих решение.

Структурное моделирование системного анализа базируется на некоторых специфических особенностях структур определенного вида, которые исполь­зуются как средство исследования систем или служат для разработки на их ос­нове специфических подходов к моделированию с применением других мето­дов формализованного представления систем (теоретико-множественных, лин­гвистических, кибернетических и т.д.). Развитием структурного моделирования является объектно-ориентированное моделирование.

Структурное моделирование системного анализа включает:

— методы сетевого моделирования;

— сочетание методов структуризации с лингвистическими;

— структурный подход в направлении формализации построения и ис­следования структур разного типа (иерархических, матричных, произвольных графов) на основе теоретико-множественных представлений и понятия номи­нальной шкалы теории измерений.

При этом термин «структура модели» может применяться как к функциям, так и к элементам системы. Соответствующие структуры называются функ­циональными и морфологическими. Объектно-ориентированное моделирова­ние объединяет структуры обоих типов в иерархию классов, включающих как элементы, так и функции.

Ситуационное моделирование опирается на модельную теорию мышления, в рамках которой можно описать основные механизмы регулирования процес­сов принятия решений. В центре модельной теории мышления лежит представ­ление о формировании в структурах мозга информационной модели объекта и внешнего мира. Эта информация воспринимается человеком на базе уже имеющихся у него знаний и опыта. Целесообразное поведение человека стро­ится путем формирования целевой ситуации и мысленного преобразования ис­ходной ситуации в целевую. Основой построения модели является описание объекта в виде совокупности элементов, связанных между собой определенны­ми отношениями, отображающими семантику предметной области. Модель объекта имеет многоуровневую структуру и представляет собой тот информаци­онный контекст, на фоне которого протекают процессы управления. Чем богаче информационная модель объекта и выше возможности манипулирования ею, тем лучше и многообразнее качество принимаемых решений при управлении.

В случае реального моделирования используется возможность исследова­ния характеристик либо на реальном объекте целиком, либо на его части. Такие исследования проводятся как на объектах, работающих в нормальных режимах, так и при организации специальных режимов для оценки интересующих иссле­дователя характеристик (при других значениях переменных и параметров, в другом масштабе времени и т.д.). Реальное моделирование является наиболее адекватным, но его возможности ограничены.

Натурным моделированием называют проведение исследования на реаль­ном объекте с последующей обработкой результатов эксперимента на основе теории подобия. Такое моделирование подразделяется на научный экспери­мент, комплексные испытания и производственный эксперимент.

Другим видом реального моделирования является физическое, отличаю­щееся от натурного тем, что исследование проводится на установках, которые сохраняют природу явлений и обладают физическим подобием. В процессе фи­зического моделирования задаются некоторые характеристики внешней среды и исследуется поведение либо реального объекта, либо его модели при задан­ных или создаваемых искусственно воздействиях внешней среды. Физическое моделирование может протекать в реальном и модельном (псевдореальном) масштабах времени или рассматриваться без учета времени. В последнем слу­чае изучению подлежат так называемые «замороженные» процессы, фиксируе­мые в некоторый момент времени.

Источник