Predavanje 1 Logisticke Simulacije 2011

MAINSKI FAKULTET NI - LOGISTIKE SIMULACIJE 2010/2011dr Miomir Jovanovi

1

Predavanja LOGISTIKE SIMULACIJE 2010-2011Predavanje 1

Uvod u Logistike Simulacije

1. Uvod u SimulacijuSimulacija je postupak imitiranja operacija stvarnih procesa koji se deavaju u prirodi. Simulacije

generiu vetaku istoriju sistema. Posmatranje te vetake istorije koristi se za donoenja zakljuaka ooperacionim karakteristikama stvarnog sistema.

Ponaanje sistema se prouava razvojem simulacionih modela. Proces razvoja modela je modeliranje. Modeli obinouzimaju pretpostavke o operacijama sistema. Pretpostavke se iskazuju matematikim, logikim i simbolikim vezama izmeuelemenata sistema. Razvijen model se koristi za istraivanje raznovrsnih uticaja moguih u realnim sistemima. Bitne izmeneu sistemu mogu biti simulirane, kako bi se predvideo njihov uticaj na performanse sistema. Simulaciono modeliranje moe bitiupotrebljeno kao analitiki alat za predvianje promena ve postojeeg sistema.

Jedan broj procesa je mogue modelirati i potpuno reiti matematikim metodama diferencijalnog programiranja,teorijom verovatnoe, linearnim programiranjem. U stvarnosti, mnogi postojei sistemi su toliko sloeni da ih je praktinonemogue reiti klasinim matematikim putem. U tim primerima, numerike, raunarski bazirane simulacije mogu bitiupotrebljene da imitiraju ponaanje realnih sistema. Iz tih simulacija, prikupljaju se podaci da bi se njima procenile i podesileperfomanse realnih sistema. Posebno vana kategorija simulacije odnosi se na simulaciju diskretnih dogaaja.

1.1 Kada je simulacija odgovarajua alatka:Raspoloivost simulacionih jezika specijalne namene, snane raunarske performanse i snienje cena kotanja operacionih

istraivanja, nainili su simulacije jednom od najire primenjivanih alata sistemskih analiza. Simulacije mogu biti upotrebljeneu sledee svrhe:

1 Simulacije omoguavaju izuavanje i eksperimentisanje sa unutranjim interakcijama sistema.2 Informacione i organizacione varijante sistema mogu biti simulirane a efekti mogu biti posmatrani na ponaanju modela.3 Steeno znanje u toku dizajniranja simulacionih modela znaajno je za poboljanja predmeta istraivanja.

4 Izmene simulacionih ulaza su korisne tamo gde su promenljivosti parametara najvanije.5 Simulacije mogu biti koriene da poveaju mogunost analitikog reenja metodologije.

6 Simulacije se koriste i u eksperimentima sa novim dizajnom, za osiguranje u sluaju neoekivanih deavanja.7 Simulacije se koriste za verifikovanje analitikih reenja.8 Simulacije razliitih sposobnosti maina mogu da pomognu u objektivizaciji zahteva korisnika.9 Dizajniranje simulacionih modela omoguuje uenje znatno lakim, brim i jeftinijim.

10 Animacije prikazuju sistem kroz simulacione operacije tako da omoguuje jednostavno predstavljanje plana.11 Moderni sistemi (fabrike, servisi, ...) su tako sloeni da unutranje interakcije mogu biti posmatrane samo kroz simulacije.


2

1.2 Kada simulacija nije odgovarajuaBanks & Gibson su 1997. godine definisali deset pravila za utvrivanje situacija kada simulacija nije odgovarajua za primenu:

Prvo pravilo ukazuje na to da simulacija ne treba da se koristi kada problem moe biti reen zdravim razumom.Primer: Usluge opsluivanja muterija automobilskim tablicama. Muterije dolaze sluajno prosenom stopom od 100/h iopsluuju se minimalnom ratom od 12/h. Da bi se odredio minimalno potreban broj kanala opsluivanja, simulacija nam nijepotrebna. Potrebno je izraunati: 100/12=8.33, to ukazuje da je potrebno devet ili vie kanala (radnika) za opsluivanje.

Drugo pravilo kae da simulacija nije potrebna ako je problem mogue reiti analitiki. Na primer: Proseno vremeekanja u gore navedenom primeru moe se odrediti pomou skale koja je razvijena od strane Hillier i Lieberman (2002).

Tree pravilo kae da simulacija je nepotrebna ukoliko je lako izvesti direktni eksperiment. Primer probe je lakoizvesti naruivanjem brze hrane u restoranu gde su korisnici u kolima. Korisnici direktno iz svog auta vre naruivanjepritiskom odreenih tastera ili glasovnom komunikacijom. To omoguuje merenje vremena usluivanja i stavljanje muterijana listu ekanja za usluivanje.

etvrto pravilo kae da ne treba koristiti simulaciju ukoliko ukupna cena kotanja prevazilazi utedu. Ako je cenakotanja simulacije $20,000 i uteda nekih $10,000, simulacija nee biti odgovarajua.

Peto i esto pravilo: Simulaciju ne treba izvoditi ukoliko novana sredstva nisu dostupna ili pak nema dovoljnovremena za simulaciju. Ako je na primer simulacija procenjena na nekih $20,000, a na raspolaganju je samo $10,000,predlog je ne uputati se u simulaciono istraivanje. Slino tome, simulacija nije preporuljiva ako se na primer odluka moradoneti za maksimalno tri nedelje, a za simulaciju je potrebno mesec dana.

Sedmo pravilo: Simulacija zahteva dosta podataka. Ako nema dovoljno podataka takoe simulaciju ne trebazapoinjati.

Osmo pravilo: Mogunost verifikovanja i potvrde modela: Ukoliko nema dovoljno vremena, ili nema dovoljnostrunog kadra, simulacija takoe nije podesna.

Deveto pravilo: Ako menaderi imaju sasvim neumerena oekivanja, ako oekuju mnogo toga za kratko vreme, iliako je mogunost simulacije precenjena, simulacija je nepodesna.

Poslednje pavilo: Ako je ponaanje sistema i suvie sloeno ili se ne moe definisati, simulacija se ne treba izvoditi.

1.3 Prednosti i mane simulacijaSimulacije su veoma esto i sami opisi klijenata jer je njihova imitacija ustvari prikaz ta se stvatrno deava u pravom

sistemu. Izlazni podaci iz simulacija treba da daju reenja oekivanog ponaanja stvarnog sistema ukoliko je postignutdovoljan kvalitet simulacionog modela sa kvalitetom pravog sistema. U praksi je mogue razviti simulacioni model sistema ibez specijalnih pretpostavki o matematikim modelima. Zbog ovih ali i drugih razloga, simulacija je esto tehnika izboranaina reavanja zadatka.

Simulacioni modeli se pokreu dodeljivanjem ulaznih karakteristika i posmatranjem rezultata simuliranog ponaanja.Proces izmene ulaznih karakteristika i osobina modela rezultuje skupom scenarija koji se ocenjuju. Najbolje reenjesimulacionog modeliranja sprovodi se u stvarnom sistemu.

Prednosti Simulacija po Pengdenu, Shannonu, Swadowskom (1995):

1. Mogunost ispitivanja novog koncepta, provera aktivne procedure, uvoenje novih pravila odluivanja, ispitivanjetokova informacija, ispitivanje organizacione procedure u postojeem sistemu.

2. Ispitivanje uticaja novo dizajniranog hardvera (opreme), ocena fizikih izlaza transportnog sistema, bez odzira naresurse i odluivanje o njihovoj nabavci.

3. Uvoenje hipoteze o testiranju nekog fenomena koji se deava,4. Vreme moe biti saeto ili proireno kako bi omoguilo ubrzavanje ili usporenje pojava koje se istrauju,


3

5. Moe se dobiti uvid o uzajamnom delovanju promenljivih,6. Moe se dobiti uvid o vanosti promenljivih kao perfomansi sistema,7. Analiza moe biti izvedena da otkrije gde se radi o procesu, obavetenju, informaciji,8. Simulaciona izuavanja mogu da objektivizuju razumevanje rada sistema znatno pre nego kada pojedinac razmilja

o radu sistema,9. ta ako je pitanje na koje se sada moe dati odgovor. Ovo je naroito korisno u dizajniranju novih sistema.

Mane:1. Izgradnja modela zahteva specijalan trening. To je vetina koje se ui dugotrajno i kroz iskustvo. Ako su dva modela

izgraena od strane dvaju razliitih sposobnih pojedinaca, oni mogu imati slinosti, ali je sigurno da e oni nee bitiisti.

2. Rezultate simulacije je teko interpretirati. Veina simulacionih rezultata su sluajne promenljive (one su obinobazirane na sluajnim izlaznim veliinama), tako da je teko jasno razlikovati da li je neko posmatranje rezultatuzajamnih veza u sistemu ili sluajnosti.

3. Simulaciono modeliranje i analize zahtevaju dosta vremena i skupe su. Oskudnost resursa neophodnih za modeliranjei analizu moe da da kako rezultat neki simulacioni model ili analizu koja ne ispunjava zadatak.

4. Simulacije se koriste i u sluajevima kada su analitike solucije mogue,Ove etiri mane, uslovile su sledee:

1. Prodavci simulacionih softvera razvijali su pakete koji sadre modele kojima su potrebni samo ulazni podaci zanjihove operacije. Ti modeli imaju opti naziv simulator ili ablon.

2. Mnoge simulacione softvere prodavci su razvili sa sposobnou analiza izlaznihpodataka iz njihovih paketa za izvoenje veoma detaljnih analiza.

3. Simulacije se danas mogu izvoditi znatno bre nego jue i bie jo bre sutra, zbog napredovanja u hardveru todozvoljava brzo i operativno pokretanje scenarija. Na primer, neki simulacioni softveri sadre koncepte za runomodeliranje funkcionisanja koje se koristi kad viljukara, konvejera i automatski voenih vozila.

4. Zatvoreni oblik modela nije u mogunosti da analizira sve sloene sisteme koji se mogususresti u praksi.

1.4Oblasti primene

Primena simulacija je ogromna. Zimska Simulaciona Konferencija (WSC) donosi mnogo informacija o deavanjima: web sajt:www.wintersim.org . Neki primeri su dalje dati:

Primena u proizvodnji:Dinamiko modeliranje proizvodnih sistema, koristei se analogijom sa elektrinim sistemima, Modeliranje kvaliteta i

produktivnosti u standardnoj proizvodnji (elina uad), Dizajniranje okvira za sisteme automatskog rukovanjamaterijalom,

Izgradnja virtualnih prodavnica za tipine proizvode (metalna galanterija).

Logistika, Lanac snabdevanja i Distribuciona primena:Analize ponaanja proizvodne sredine primenom raunarskih servera,

Analiza toka putnika na aerodromima,


4

Primeri diskretne simulacione tehnike lanaca snabdevanja tenim prirodnim gasovima Naini transporta i saobraaj:Simuliranje kanjenja aviona zbog velike zauzetosti,

Simuliranje rasporeda sletanja i uzletanja aviona,Simuliranje spajanja autoputeva i ponaanje na istim,

Modeliranje raznih lukih dolazaka i odlazaka,Optimizacija ogromnih transportnih sistema za isporuku nafte,

Uestalost, optimizacija i simulacija vodenog saobraaja,Korienje simulacije za poboljanje performansi servisnih sistema,

Simulacija tokova kontrole prtljaga na aerodromima.

Neki trendovi u simulacionim primerima su: Simulacije ogromnih sistema kao to su Internet, beine mree i lancisnabdevanja razvijaju se kroz hardver i softver poboljavajui tako svoju mo da dre ekstremno veliki broj entiteta podkontrolom u neko dogledno vreme.

Simulacioni modeli povezuju stvarni svet sa softverom. Modeli bivaju korieni od strane kontrole sistema na razliitenaine - poev od najvieg nivoa nadzornih sistema, kao to je skladite, pa do nekih niih nivoa kontrole kao to su na primerkontrole sistema konvejera.

1.5 Sistem i okruenje sistemaSistem se definie kao grupa objekata koji su meusobno povezani koji kao takvi deluju, a sve to u cilju postizanja odreenih ciljeva.

Primer je proizvodni sistem u fabrici automobila. Maine, radnici i okruenje rade slono du proizvodne linije kako bi postigli visokikvalitet vozila.

Sistem veoma esto podlee izmenama koje se deavaju izvan sistema, pa je stoga veoma bitno dobro sagledati irazmotriti okruenje sistema. Ako se radi o sistemima u fabrikama, na primer, narudbine koje dolaze i koje se trebaju izvritinakom razmatranja moemo posmatrati kao spoljanost i deo okruenja.

1.6 Komponente sistemaU cilju razumevanja sistema, veliki broj termina je potrebno definisati. Jedan entitet je jedan objekat od interesa za

sistem. Jedan atribut je vlasnitvo entiteta. Jedna aktivnost predstavlja vremenski period specifine duine. Primer: Ako jebanka razmatrana, muterije mogu biti jedan od entiteta, stanje na njihovim raunima moe biti atribut, a ulog moe bitiaktivnost.

Skup entiteta koji sainjavaju sistem za neko prouavanje moe predstavljati osnovu za novi sistem sa novom temom prouavanja. Na primer,gore pomenuta banka je prouavana na osnovu broja blagajnika potrebnih kako bi se obezbedila nesmetana uplata i isplata na alterima, gde sistempredstavlja deo banke sa obinim blagajnicima i ljudima koji ekaju u redovima. Ako se delatnost banke proiri na ekove, papire od vrednosti onda seshodno postojeem modelu dograuje novi. Stanje sistema je definisano tako da predstavlja skup svih mogunosti sistema, shodno oblasti istraivanja.U studiranju banaka, mogua stanja verovatnoa su broj zapoljenih alterskih radnika, broj muterija koje ekaju u redu ili se usluuju, vreme dolazakana red sledee muterije.

Neki dogaaj se definie kao sluajan dogaaj koji moe da promeni stanje sistema. Termin endogen se koristi da opieaktivnosti i dogaaje unutar sistema, a termin egzogen van sistema, tj. aktivnosti i dogaaje koji okruuju sistem i imaju uticajana njega. Kod banaka, na primer, dolazak muterija se karakterie kao egzogen sluaj, a njihovo usluivanje kao endogen.

Tabela 1.1 daje listu entiteta, atributa, aktivnosti, dogaaja i stanja promenjljivih za nekoliko sistema. Prikazan je samoparcijalan pregled komponenti sistema. Kompletna lista ne moe biti razvijena ako je poznata samo svrha studiranja. Zavisnood te svrhe, razliiti pogledi na sistem e biti i tek kako od velikog interesa, i onda lista komponenata moe biti potpuna.

Sistem Entiteti Atributi Aktivnosti Dogaaji Stanje promenljivih


5

Bankarstvo MuterijeProvera stanja na raunu

Stvaranje uloga Dolasci-Odlasci

Br. zauzetih bankara; Br. muterijakoje ekaju

Brzaeleznica

PutniciOdredita PutovanjeStajanja na stanicama;

Dolasci nadestinacije

Br. putnika koji ekaju na svakustanicu; Br. putnika u prevozu

Proizvodnja MaineBrzina,Kapacitet, Vreme analize

Zavarivanje; Udaranje;Prenos

Analiza Status maine (zauzeta, nezaposlena,pokvarena)

Komunikacije PorukeDuina poziva;Destinacija

Prenos signala Dolazak na krajnjelokac.

Br. ekanja za prenos

Popisi SkladiteKapacitet Ispisivanja Zahtevi Vrsta popisa; Potrebe za zalihama

Tabela 1.1 Primeri sistema i komponenti sistema

1.7 Diskretni i kontinualni sistemiSistemi se mogu kategorizovati kao diskretne i kontinualni. Diskretni sistem je onaj gde se stanje pormenljivih menja samo

dogaajem iz grupe promenljivih taaka u vremenu. Banka je jedan od primera diskretnog sistema. Stanje promenljivih, brojmuterija u banci, menja se samo kada muterije dolaze ili kada je usluga predviena za muteriju izvrena. Slika 1.1pokazuje kako se broj muterija menja u vremenu.

Kontinualni sistem je onaj gde se promenljive menjaju ravnomerno. Jedan primer je gornji tok reke iza brane. Za vreme ili nekovreme posle kine oluje, voda tee u jezero iza brane. Ona se isputa kroz branu zbog zatite od poplava. Promena jeneprekidna - kontinualna. Slika 1.2 pokazuje kako vodeni tok iza brane varira kod neprekidnog procesa.1.8 Modeliranje sistema

Modeliranje je sposobnost kreacijematematikih opisa kojima definiemo realan

sistem. Realizuje se graenjem miljenja,generalizacijom kategorija, zapaanjima na

osnovu iskustva, analizom situacija, uoavanjem vezameu promenljivama, predvianjemdogaaja. Modeli se opisuju korienjem

programskih jezika ili aplikativnihprograma. Cilj modeliranja je da

se doe do kvalitetnih modela ijimispitivanjima se dolazi do ranih odgovora o ponaanjurealnih sistema.Model predstavlja u konanosti apstrakciju stvarnih sistema. Model predstavlja uproenje sistema. On je idealizovana slika realnosti. Model na uproen nain daje odgovore o ponaanju realnog sistema izbegavajui sloenost kojom se realan svet odlikuje. Pri tome model tretira samo one procese koji nas interesuju a zanemaruje druga svojstva realnih sistema. Model ne sadri samo objekte i opise realnog sistema ve i predpostavke o uslovima funkcionisanja i ispravnosti.


6

>

Model ima za cilj da da dovede do zakljuaka o aktuelnim svojstvima realnih sistema.U modelima se sistemi opisuju entitetima, atributima i aktivnostima.Dobar model je model koji nije previe sloen i skup za opis realnog procesa niti je suvie pojednostavljen zbog ega

ne prikazuje ispravno realan sistem. Uporedni simboliki odnos realnog sistema i modela dat je prethodnom slikom.Razlike u rezultatima su posledice ograniavanja modela na samo izabrane ulaze i njihovo uproenje.

1.9 Tipovi modelaModeli mogu biti klasifikovani kao matematiki ili fiziki.

U irem smislu modeli mogu biti misaoni, verbalni, strukturni, fiziki, analogni, matematiki, simulacioni, raunarski.Matematiki modeli koriste simboliku notaciju i matematike jednaine kako bi prikazale sistem.Simulacioni model je najei tip matematikog modela sistema.Kada su veze izmeu objekata modela definisane relacijama, tada se radi o matematikim modelima.

Simulacioni modeli se mogu klasifikovani prema vrsti problema na statiki ili dinamiki, Simulacioni modeli mogu premavrsti promenljive biti deterministiki ili stohastiki, i Simulacioni modeli prema odvijanju procesa mogu biti diskretni ilikontinualni.Statiki simulacioni model - Monte Karlo simulacija, prikazuje sistem kao jednu specifinu taku u vremenu.Dinamiki simulacioni modeli prikazuju sistem tako da se on menja u toku vremena. Simulacija banke od 9.00 pre podne

pa do 16.00 posle podne je primer dinamike simulacije.Simulacioni modeli koji sadre ne sluajne promenljive klasifikovani su kao deterministiki. Ovi modeli imaju poznati

sistem ulaznih veliina, koji rezultiraju jedinstvenim setom izlaznih veliina. Deterministiki dolasci e se desiti u lekarskojordinaciji ako svi pacijenti dolaze u zakazano vreme.Stohastiki simulacioni model ima jednu ili vie sluajnih promenljivih kao ulaz. Sluajni ulazi dovode do sluajnih izlaza. Sve dok su izlazi sluajni, oni mogu biti razmatrani samo kao gruba procena stvarnih karakteristika modela. Simulacija banke obino ukljuuje sluajna vremena dolazaka i sluajna vremena pruanja usluga klijentima. Prema tome, kod stohastikih simulacija, izlazna mera - prosean broj ljudi koji ekaju u red, kao i njihova prosena vremena ekanja - moraju da se tretiraju kao statistike procene stvarnih karaktera sistema.

1.10Simulacije sistema diskretnih dogaajaSimulacioni modeli su analizirani numerikim metodama ee nego analitikim. Numerike metode koriste

raunarske procedure za reavanje matematikih modela. Dalje e biti rei o simulacijama sistema diskretnih dogaaja ukojima su modeli od interesa analizirani numeriki, obino uz pomo raunara.

1.11 Koraci u simulacionom izuavanjuStvaranje modela kroz skup koraka: Koraci u simulacionom istraivanju su sledei: Formulacija problema. Svako ispitivanje treba poeti sa predstavljanjem problema. Ako je predstavljanje predvieno tehnikim sadrajem, analitiar mora da obezbedi

Logiki ekvivalent realnog sistema

Zadati ulaziu model

MODEL Izraunati izlaziiz modela


7

razumljivost problema. Pri tome iskaz problema koji je razvijen mora da po oceni drugih aktera dobro odslikava problem. Takoe problem mora biti reformulisan pri razvoju radi napredka u istraivanju.

Regulacija ciljeva i globalan plan projekta. Ciljevi ukazuju na pitanja na

koja se mora odgovoriti kroz simulaciju. Sa ove take,odluivanje se moe desiti i razmatranjem da li jesimulacija odgovarajua metodologija zaformulisani problem. Bilo bi dosta neodmereno kadabi se odmah usvojila simulacija kao odgovarajua.Sveobuhvatni plan projekta treba da alternativni sistemuvede u razmatranje. Takoe bi trebalo ukljuitiplanove istraivanja u zavisnosti od vremenskogroka, cene kotanja samog istraivanja, kao i brojdana predvienih za izvrenje svake od faza. Tom prilikomtreba imati u vidu oekivane rezultati svake od faza.

Konceptualizacija modela.Konstrukcija modela sistema je umetnost isto koliko inauka. Umetnost modeliranja je sposobnost da se istaknutano najbitnije karakteristike problema, da se izaberu imodifikuju osnovne pretpostavke koje karakteriusistem, a onda da se obogate i detaljno izloe modeli kako bise dobili korisni rezultati. Najbolje je poeti sajednostavnim modelom i graditi ga u pravcu da od njegakasnije postane veliki sloeni model. Ma kako, sloenostmodela nikako ne treba da prevazie svrhu samogmodela, tj. ono to se oekuje od njega. Naruavanje ovihprincipa e samo poveati trokove. Sutina stvarnogsistema je neophodna. Koristno je ukljuiti korisnikamodela u njegovu konceptualizaciju. To moepoveati kvalitet rezultujueg modela i poboljati poverenjeu novonastali model.

Sakupljanje podataka. Konstrukcije modela zahteva sakupljanja potrebnih ulaznih podataka Kako sekompleksnost modela menja, potrebni skup podataka se takoe menja. Na prikupljanje podataka za simulaciju otpada najveideo vremena. Podaci se analiziraju. Utvruje se statistika raspodela kojom se odlikuju.

Prevoenje modela. Veina stvarnih sistema zahteva veliku koliinu sauvanih informacija, jer modeli moraju bitiuneti u prepoznatljivom obliku. Modeler mora da odlui da li e modeliranje raditi u nekom simulacionom programskomjeziku, kao to je GPSS/H ili e da koristi specijalno namenjene simulacione softvere. Za porizvodnju i rukovanjematerijalom, su namenjeni Arena, AutoMod, Extend, Flexsim, MicroSaint, ProModel, Quest, SIMUL8, iWITNESS. Simulacioni jezici su veoma moni i fleksibilni. Ma kako, ako je problem podloan simulacionom softveru,vreme razvoja modela bie znatno skraeno.


8

Provera? Provera se odnosi na raunarski program pripremljen da simulira neki model. Da li raunarski programfunkcionie pravilno? Kod sloenih modela, tee je, ali ne i nemogue, da se prevedu modeli uspeno u celosti bez ikakvihnaknadnih otklanjanja neispravnosti. Ako su ulazni parametri i logika struktura modela korektno uneti u raunar, provera ebiti uspeena.

Ispravnost? Ispravnost se obino ostvaruje tanim odreivanjem tipa modela, jednim iterativnim procesomuporeivanja modela naspram ponaanja sistema i koristei se njihovim neslaganjem. Ovaj proces se ponavlja sve dok se neutvdi ispravnost modela i ne oceni da je on prihvatljiv za sistem.

Probni projekat. Alterarivno je da bi se neto moglo simulirati mora se prvo tano definisati. Veoma esto, odluka o tometa e se simulirati zavisie od toga ta je bilo bolje analizirano i objanjeno. Za svaki simulirani projekat sistema, odlukemoraju biti nainjene uzimajui u obzir i neophodno vreme poetne faze, duinu simulacionih pokretanja, kao i broj replikakoje su se desile kod svakog pokretanja.

Upravljanje proizvodnjom i analiza. Proizvodnja kao i njena analiza, koriene su da oceneperformanse plana sistema koji e biti simuliran. Neki softveri imaju dodatke za ovu namenu.

Naknadna pokretanja? Davanjem analize upravljanja koja je izvrena, analitiari utvruju da li su dodatnapokretanja potrebna i kojim od njih se treba voditi.

Dokumentacija i izvetaji. Postoje dva tipa dokumentacije: programiranje i napredak.Kod programiranja dokumentacija je potrebna iz vie razloga. Program koji e biti upotrebljen ponovo od strane istog ili razliitoganalitiara, potreban je za razumevanje kako program radi. Ovo moe da stvori odreenu dozu poverenja u program tako da korisnicimodela mogu da donesu odluke bazirane na analizi. Sledei razlog za programsku dokumentaciju je da korisnici modela mogu da menjajuparametre kako bi bolje ostvarili vezu izmeu ulaznih parametara i izlaznih veliina. Projektni izvetaji daju hronologiju rada nainjenihodluka. Ovo moe biti dokaz kako je mogue ouvati tok projekta.

Rezultati svih analiza bi trebalo da se iznesu jasno i saeto u poslednjem izvetaju. Ovo e omoguiti korisnicima modela (sada,odluiteljima) da razmotre konanu formulaciju, kriterijume po kojima je analiza voena i kojima treba da se vodi, rezultateeksperimenata, i preporuene solucije reavanja problema. Ako odluke treba da budu priznate od strane nekog vieg organa, finalniizvetaj bi trebalo da obezbedi i sertifikate korisnika modela ime bi se pokazala vea uverljivost modela.

Izvrenje. Uspeh faze izvrenja dosta zavisi od toga kako je prethodnih 11 koraka uraeno. To takoe zavisi i od toga koliko jetemeljno razmatran simulacioni procesa. Ako se sve to desilo i ako krajnji korisnih modela jasno razume prirodu modela i njegove izlaznekarakteristike, vrednost modela je poveana (Pritsker, 1995).

Proces stvaranja simulacionog modela pokazan na slici 1.3 se moe podeliti u 4 faze.

Prva faza se sastoji od koraka 1 (Formulacija problema) i 2 (Regulacija ciljeva i globalan plan projekta), i to je fazaotkrivanja i orijentacije. Polazni prikaz problema je obino malo nejasan pa e i polazna reenja najee biti netopromenljiva, ali najbitnije je da originalni plan ima jasno razjanjene ciljeve ka kojima treba teiti.

Druga faza je vezana za stvaranje modela i prikupljanje podataka i ukljuuje korake 3 (Konceptualizacija modela),4 (Sakupljanje podataka), 5 (Prevoenje modela), 6 (Provera) i 7 (Ispravnost). Uzajamno dejstvo je predvieno izmeusamih koraka. Iskljuivanje korisnika modela za vreme ove faze moe imati katastrofalan uticaj na vreme izvravanjaispitivanja.


9

Trea faza se brine o pokretanju modela. Ona ukljuuje korake 8 ( Probni projekat), 9 (Upravljanje proizvodnjom ianaliza), i 10 (Naknadna pokretanja). Ova faza mora da ima detaljno objanjen plan za eksperimentisanjesimulacionim modelom. Prekidni dogaaji stohastike simulacije su delo statistikog eksperimenta. Izlazne promenljiveukazuju na sadraje nepredvienih greaka, tako da je adekvatna statistika analiza neizbena.

etvrta faza, izvrenje, ukljuuje korake 11 (Dokumentacija i izvetaji) i 12 ( Izvrenje). Uspeno izvrenje zavisiod kontinuiteta uea korisnika modela i od uspenosti izvravanja svakog koraka u procesu. Moda najpresudnijiproblem u itavom procesu je korak 7 (Ispravnost), zato to jedan neispravan model moe da dovede do katastrofalnihposledica, koje nekada ak mogu da budu i opasne po ivot, veoma skupe, ili oba.

Vebanja: Koristei se pretraivaem, pretrai web stranicu o diskretnim dogaajima simulacija

izlaznih analiza i pripremi izvetaj sa diskusijom ta si naao.

Predavanje 1 Logisticke Simulacije 2011

Documents

Transcript of Predavanje 1 Logisticke Simulacije 2011