Архив метки: имитационное моделирование

ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНОСТРУКТУРИРОВАННЫХ РЕКОНФИГУРИРУЕМЫХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ МОДЕЛЕЙ ТИПОВЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ


УДК 004.942
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.30.3.001

Д.П. Лащенов, В.Л. Бурковский


В настоящее время в сфере промышленного производства происходит постепенный переход к новому этапу развития, названному Индустрия 4.0. Основная концепция была впервые представлена на выставке в Ганновере в 2011 году. Основной процесс на промышленном заводе по концепции Индустрии 4.0 – цифровое преобразование физической производственной системы в реконфигурируемую цифровую. Реконфигурируемые технологические системы являются последним достижением в развитии производственной системы. Важнейшими характеристиками реконфигурируемых производственных систем являются высокая адаптивная способность аппаратных и программных компонентов для реакции на постоянно меняющиеся рыночные требования к типу и количеству продуктов. Представленный в данной работе программный комплекс предназначен для имитационного моделирования сложноструктурированных систем. К области применения данного комплекса преимущественно относятся реконфигурируемые производственные системы, обеспечивающие выпуск сложной технической продукции с высокими конструктивными и качественными показателями, включающей в себя широкую номенклатуру компонентов и параметров. В основу программного комплекса положено формализованное описание производственной системы как многоканальной многофазной системы массового обслуживания (СМО). При этом моделирование объектов строится на базе типовых моделей производственных систем обработки и сборки. Программный комплекс разработан на языке объектно-ориентированного программирования JAVA с применением инструментальной среды имитационного моделирования AnyLogic.

Ключевые слова: имитационное моделирование, реконфигурируемая производственная система, сложноструктурируемый объект, программный комплекс, оптимизация, система массового обслуживания, AnyLogic, система поддержки принятия решений

Полный текст статьи:
LashchenovBurkovsky_3_20_1.pdf

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗАКРЫТОГО РАСПРЕДЕЛЕННОГО РЕЕСТРА С УПРАВЛЯЮЩИМ УЗЛОМ


УДК 004.942
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.29.2.001

В.А. Евсин, С.Н. Широбокова, С.П. Воробьев, В.А. Евсина


В данной статье представлено математическое и имитационное моделирование распределенного реестра с управляющим узлом на примере алгоритма консенсуса RAFT. Описан процесс взаимодействия отдельных узлов сети распределенного реестра, особое внимание уделено алгоритму проведения транзакций внутри данной сети. Ключевым аспектом данной статьи является разработка математической модели сети распределенного реестра как системы массового обслуживания с использованием теории очередей. Рассмотрены концептуальные модели как распределенного реестра в целом, так и модель информационного процесса доступа к кластеру нотариальных узлов. Проведено математическое моделирование сети распределенного реестра, а также информационного процесса получения доступа к управляющему узлу сети. Представлено пространство состояний в распределенном реестре с управляющим узлом. Сформировано описание инфинитезимальной матрицы для оценки вероятности переходов между состояниями в распределенном реестре, описаны вероятности переходов, а также интенсивности данных процессов. Описана характеристика законов распределения показателей в рассматриваемой системе. Другим важным аспектом данной статьи является имитационное моделирование процесса с целью выявления наиболее качественной комбинации параметров для достижения максимальной эффективности. Сформирован стек варьируемых показателей имитационной модели. Проведены тесты, на основании которых эмпирическим методом подобрана наиболее эффективная совокупность характеристик. Представлены итоги по проведению математического и имитационного моделирования распределенного реестра с управляющим узлом.

Ключевые слова: распределенный реестр, DLT-система, алгоритм консенсуса, математическое моделирование, инфинитезимальная матрица, теория массового обслуживания, теория очередей, имитационное моделирование.

Полный текст статьи:
EvsinSoavtors_2_20_1.pdf

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ТЕХНИЧЕСКОЙ ГОТОВНОСТИ ТРАНСПОРТНЫХ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ МАШИН КРУПНОГО АВТОТРАНСПОРТНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ


УДК 004.9
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.28.1.013

Х.С. Салих , С.Я. Егоров, А.В. Затонский, П.В. Плехов


Рассматривается крупное автотранспортное предприятие, машинный парк которого насчитывает сотни однотипных единиц транспортных и технологических машин осуществляющих обслуживание ряда пространственно удаленных друг от друга объектов (работа на карьерах, строительство, дорожные работы). Предложен подход к определению технической готовности подвижного состава крупного автотранспортного предприятия основанный на сборе и обработке статистической информации об отказах в работе транспортных средств и предложенной имитационной модели определения технической готовности автотранспорта. На основе статистического подхода разработан алгоритм идентификации технической готовности автотранспортных и технологических машин. Проведен численный эксперимент по определению вида аппроксимирующей функции для определения времени вывода автотранспорта в ремонт. В ходе имитационного моделирования по идентификации технической готовности автотранспортных и технологических машин получены данные, позволяющие обосновано определить время начала ремонта каждой из машин, что позволяет заранее начать подготовительные работы к ремонту, тем самым сократив время простоя машин в ремонте. В результате работы появляется возможность поддержки принятия управленческих решений по составлению и корректировке планов перевозок на удаленных строительных объектов, ведущей к повышению эффективности деятельности крупных автопредприятий.

Ключевые слова: статистика, ремонт, грузовой транспорт, имитационное моделирование, техническая готовность.

Полный текст статьи:
SalihSoavtors_1_20_1.pdf

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МАНИПУЛЯТИВНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ВОЗДЕЙСТВИЙ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ: ТЕРРИТОРИАЛЬНЫЙ АСПЕКТ


УДК 004.415.538
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.27.4.032

В.А. Минаев, К.М. Бондарь, Е.В. Вайц, А.В. Кантышева


Описаны негативные факторы, влияющие на информационную безопасность стран. Особое внимание обращается на информационно-психологические воздействия, выделенные в Доктрине информационной безопасности Российской Федерации. Указывается на расширение применения перспективных имитационных методов моделирования информационных воздействий на социальные группы и соответствующего информационного противодействия. Даются необходимые определения, связанные с использование имитационного подхода, предложенного для исследования сложных нелинейных систем, к моделированию информационных воздействий в социальных сетях. Приводится описание системно-динамической модели информационного противодействия в виде системы дифференциальных уравнений. С моделью проведены имитационные эксперименты на программной платформе Anylogic и получены аналитические зависимости характерных времен, отражающих восприимчивость населения поселений страны к воздействию через социальные сети, включая механизмы негативного влияния, от статистических характеристик пользователей. Осуществляется типология поселений Российской Федерации по характеристикам распространения информации в социальных сетях регионов. Делается вывод, что выявленные связи можно применять для прогнозирования манипулятивных информационных эффектов и планирования информационного противоборства. Кроме того, подчеркивается, что имитационная модель позволяет по статистически наблюдаемым переменным оценивать параметры и переменные, характеризующие динамику распространения информации в популяции, и которые статистически ненаблюдаемы.

Ключевые слова: имитационное моделирование, информационное манипулятивное воздействие, прогнозирование, противодействие, социальная сеть, типология, кластерный анализ.

Полный текст статьи:
MinaevSoavtori_4_19_1.pdf

ВЕРИФИКАЦИЯ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ АЛГОРИТМА МАРШРУТИЗАЦИИ ADAPTIVE RATE FULL ECHO, РАЗРАБОТАННОЙ
В СРЕДЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ANYLOGIC


УДК 004.724.4
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.27.4.003

Ю.А. Шилова


Широкое распространение беспроводных сетей с ячеистой топологией и обменом точка-точка актуализирует задачу разработки алгоритмов, повышающих эффективность маршрутизации в таких сетях. Важной особенностью данных сетей является их построение на базе устройств, имеющих ограниченное время работы батареи этих устройств. Поскольку уровень заряда батареи является одним из важных факторов, влияющих на сеть в целом, разработка алгоритмов, способных при построении маршрута учитывать данный фактор, также является актуальной задачей. Ранее автором был разработан новый алгоритм маршрутизации Adaptive Rate Full Echo, в основе которого лежит алгоритм Q-Routing, использующий один из методов машинного обучения, в частности, обучение с подкреплением. Кроме того, в предыдущих работах автора была представлена имитационная модель в системе имитационного моделирования Anylogic, в которой выполнялось моделирование работы разработанного алгоритма. Верификация и поверка имитационной модели является необходимым условием корректности и достоверности получаемых в ней данных. В данной статье представлены результаты проверки адекватности разработанной имитационной модели алгоритма Adaptive Rate Full Echo путем сравнения результатов моделирования с результатами натурных испытаний.

Ключевые слова: ad hoc сеть, маршрутизация, алгоритм, время доставки, имитационное моделирование, верификация имитационной модели, время потери сетью связности.

Полный текст статьи:
Shilova_4_19_1.pdf

МОДЕЛЬ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИМ АЛГОРИТМОМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ В ЗАДАЧЕ СТРУКТУРНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО СИНТЕЗА БОЛЬЩИХ ДИСКРЕТНЫХ СИСТЕМ


УДК 519.876.2
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.26.3.035

Д.А. Петросов, Аль Саеди Моханад Ридха Ганим , С.Ю. Белецкая2


В интеллектуальных системах поддержки принятия решений, направленных на решение задач структурно-параметрического синтеза моделей больших дискретных систем с заданным поведением, на основе генетических алгоритмов зачастую требуется увеличить быстродействие используя не только аппаратные средства, но и математические. В данной работе рассматриваются процессы, которые возникают при использовании эволюционной процедуры, состоящей из четырех адаптированных к задаче синтеза генетических алгоритмов под управлением искусственной нейронной сети. Каждая модель, входящая в состав блока поиска решений, выполняет свою функцию в задаче структурно-параметрического синтеза имитационных моделей больших дискретных систем. То есть выполняет поиск решений на основе: моделей элементов, входящих в состав синтезируемого объекта; межэлементных связей; начальных параметров функционирования элементов; параметров элементов синтезируемой системы, которые могут изменяются в синтезируемой модели в процессе ее работы. В качестве управления рассматривается применение искусственной нейронной сети, которая вносит корректировки в параметры функционирования операторов генетического алгоритма и (или) подключение разных комбинаций эволюционных процедур в зависимости от возникшей сходимости или затухания эволюционной процедуры. При создании модели процессов были использованы современные методологии IDEF0 и IDEF3, направленные на решение задач системного анализа.

Ключевые слова: эволюционные процедуры, структурно-параметрический синтез, генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети, системный анализ, имитационное моделирование.

Полный текст статьи:
PetrosovSoavtori_3_19_1.pdf

СТРУКТУРНЫЙ СИНТЕЗ ИННОВАЦИОННЫХ АГРОТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ


УДК 519.876.2
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.25.2.022

Д.А. Петросов , В.А. Игнатенко , Н.В. Петросова , А.Н. Зеленина


В большинстве существующих моделей и методов интеллектуального структурного синтеза имитационных моделей технологических процессов не уделяется внимание предметной области агропроизводств. В данной работе рассматривается возможность применения генетических алгоритмов в качестве основного инструментального средства синтеза моделей на основе заданного поведения, которое представляет собой заданной множество входных векторов, обработанное во множество эталонных. В качестве инструментального средства адаптации эволюционной процедуры (генетического алгоритма) предложено использование вложенных сетей Петри, на основе которых разработана модель, позволяющая выполнить процедуру интеллектуального синтеза. Описание элементной базы компонентов технологического процесса выполнено на основе выбранного математического инструментария, что позволяет ограничиться математическим аппаратом для решения задачи интеллектуального структурного синтеза имитационных моделей технологических процессов. В качестве средства для предварительного описания структуры синтезируемой модели, предлагается использовать современные методологии описания бизнес-процессов, такие как IDEF3. В работе рассмотрен технологический процесс внесения удобрений, предложена элементная база имитационных моделей компонентов технологической цепочки, созданная с применением программного средства PIPE v 4. Приведены примеры работы предложенных моделей и методов.

Ключевые слова: технологический процесс, имитационное моделирование, сети Петри, генетические алгоритмы.

Полный текст статьи:
PetrosovSoavtori_2_19_1.pdf

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ ДЕСТРУКТИВНОМУ ВЛИЯНИЮ
В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ

УДК 004.94
doi: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.004

В. А. Минаев , М. П. Сычев, Л. С. Куликов , Е. В. Вайц


В последнее десятилетие в социальных сетях существенно усилилась деятельность как со стороны зарубежных центров, так и со стороны различных групп влияний внутри страны по организации деструктивных воздействий на российское общество и его социальные группы, особенно молодежные, с целью дестабилизации внутриполитической, социально-экономической и криминогенной обстановки. Именно поэтому в Доктрине информационной безопасности Российской Федерации информационно-психологические воздействия (ИПВ) названы важными негативными факторами, влияющими на состояние информационной безопасности (ИБ). В этой связи создание моделей противодействия деструктивным информационным воздействиям (ДИВ) манипулятивного характера в социальных сетях, оценка и прогнозирование их влияния на социальные группы выступают на современном этапе актуальными управленческими задачами. Рассмотрена системно-динамическая модель информационного противодействия ДИВ в социальных сетях. Обосновано ее применение для целей противодействия информационному терроризму, экстремизму и другим деструктивным воздействиям на современное общество посредством информационных сетей. Дано описание модели в виде потоковых диаграмм в обозначениях системной динамики. Приведены системы дифференциальных уравнений. Проведены имитационные эксперименты с моделями с применением перспективной платформы Anylogic. Модели позволяют осуществлять прогноз ДИВ с учетом фактора противодействия в социальных сетях, проигрывать различные сценарии динамики указанных взаимосвязанных процессов.

Ключевые слова: имитационное моделирование, деструктивное информационное воздействие, противодействие, управление, социальная сеть.

Полный текст статьи:
MinaevSoavtori_1_19_2.pdf

МОДЕЛИРОВАНИЕ МАНИПУЛЯТИВНЫХ ВОЗДЕЙСТВИЙ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ

УДК 004.94
doi: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.003

В. А. Минаев , М. П. Сычев, Л. С. Куликов , Е. В. Вайц


В Доктрине информационной безопасности Российской Федерации основными негативными факторами, влияющими на состояние информационной безопасности (ИБ), называются информационно-технические (ИТВ) и информационно-психологические воздействия (ИПВ). Поэтому моделирование, оценка и прогнозирование манипулятивных информационных воздействий (МИВ) на социальные группы является актуальной задачей управления. Рассмотрены системно-динамические модели информационных воздействий в социальных сетях и группах. Обосновано их применение для целей противодействия информационному терроризму и экстремизму. Дано описание в виде потоковых диаграмм в обозначениях системной динамики. Приведены системы дифференциальных уравнений. Проведены эксперименты с моделями с применением перспективной имитационной платформы Anylogic. В результате сравнения агентной и системно-динамической моделей выявлено их высокое согласование между собой и со статистическими данными. Применяя кластерный анализ, в выборочной совокупности российских поселений выделены однородные типологические группы, различающиеся средним временем распространения информационных воздействий. Впервые был применен постулат Гиббса для изучения распространения информационных воздействий в студенческой среде. В проведенных экспериментах на реальных статистических данных выявлена высокая согласованность результатов моделирования с эмпирическими данными (коэффициенты детерминации не менее 90%). Модели позволяют осуществлять прогноз ИВ, проигрывать различные сценарии динамики указанных процессов.

Ключевые слова: имитационное моделирование, информационное воздействие, управление, социальная сеть, топология, типология, кластерный анализ.

Полный текст статьи:
MinaevSoavtori_1_19_1.pdf

УПРОЩЕНИЯ ГИПЕР-ГАММА-РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДЛЯ АППРОКСИМАЦИИ НАГРУЗКИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО КЛАСТЕРА

УДК 004.942

С. В. Гаевой, В. М. А. Ахмед, С. А. Фоменков


В данной статье рассматриваются вычислительные кластеры (ВК), которые используются для выполнения входящих заданий. В нашем университете есть такой ВК, и нам необходимо предсказать его характеристики обслуживания при выполнении рабочих нагрузок. Важным методом анализа нагрузок является имитационное моделирование их выполнения с использованием моделей входящей нагрузки (МВН) для получения характеристик обслуживания. Мы ранее уже предложили несколько МВН, но все эти МВН используют аппроксимацию непрерывной случайной величины. Такая аппроксимация может быть выполнена как методом моментов (ММ), так и методом наибольшего (максимального) правдоподобия (МНП). Последний дает более точные результаты, но и требует больше машинного времени для определения. Наилучшими распределениями для аппроксимации являются гиперэкспоненциальное и гипер-гамма- распределения. Это было эмпирически доказано и в наших, и сторонних работах. Мы уже предложили упрощение, которое уменьшает время расчета аппроксимации гиперэкспоненциального распределения, используя ММ вместо МНП. В данной работе предлагается упрощенный метод аппроксимации гипер-гамма-распределения. Допущение уменьшает количество аппроксимированных параметров распределения, а затем использует ММ или МНП. Выбрано гипер-гамма-распределение, так как оно дает лучший результат среди всех используемых распределений, включая гиперэкспоненциальное. Тем не менее предложенный метод использует наше раннее предложенное упрощение для гиперэкспоненциального распределения. Чтобы проверить качество полученных результатов, мы используем моделирование приближения и сравниваем результаты с исходной рабочей нагрузкой (из лога работы кластера). Показаны характеристики предложенных методов. Обоснована необходимость выбора подходящего метода аппроксимации.

Ключевые слова: метод моментов, метод максимального (наибольшего) правдоподобия, нагрузки вычислительных систем, немасштабируемые задачи, имитационное моделирование, стохастическая аппроксимация, гипер-гамма-распределение.

Полный текст статьи:
GaevoyAhmedFomenkov_1_1_18.pdf