WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 |

Во второй главе представлен подход к разработке программ имитационного моделирования объектов прикладной экономики, основанный на декомпозиции моделирующего алгоритма на этапы (рис.1) и представлении его в виде графа решения задачи. Полученная таким образом структура позволяет осуществлять следующие действия: контролировать результаты, полученные на каждом этапе; автоматически пересчитывать этапы при изменении параметров; применять различные методы решения локальных задач каждого этапа. Для ее реализации было использовано представление в виде многосвязного списка, каждый элемент которого является объектом класса «Узел» и может ссылаться на любое количество предков и потомков (для решения своей задачи «Узел» включает ссылку на класс «Расчет», содержащий метод «решение»). Модификация базовой архитектуры необходима в связи с динамическим характером рассматриваемых процессов и выполнением многократных прогонов имитационной модели и касается, прежде всего, процедуры обхода, циклически вызывающей узлы графа. Здесь возврат к исходной вершине регулируется с помощью операторов проверки условий переходов (в качестве таких условий может, например, рассматриваться окончание периода моделирования или завершение прогона).

а)

б)

Рис. 1 – Построение графа решения задачи: а) этап схемы системы; б) пример графа решения задачи

Также для решения этой задачи могут быть использованы «циклические» узлы, вызывающие заданное количество раз себя и/или своих предков. Такое поведение реализуется в процедуре обхода с помощью атрибута «циклический» объекта класса «Узел».

Кроме того, можно отметить, что в зависимости от конкретной задачи помимо основных классов, приведенных в работе Бойченко И.В., могут быть созданы и дополнительные: предметно-ориентированные, выполняющие статистическую обработку и генерирование случайных чисел и величин и т.д. В случае использования описанного подхода изменение модельного времени будет происходить, как правило, с применением пошагового механизма.

Использование объектно-ориентированного подхода при разработке системы предоставляет возможность дальнейшей гибкой модификации и развития созданного программного обеспечения: добавления новых этапов, методов и др.

При выполнении работы было рассмотрено решение следующих задач в экономике:

  • моделирование торгов, проводимых в соответствии с ФЗ № 94, с целью оценки характеристик их механизмов при условии определения предпоследнего участника и победителя;
  • имитация систем управления запасами с целью определения временных и стоимостных показателей;
  • моделирование экономических объектов (магазина, кредитного отдела банка, экскурсионной фирмы и т.д.) с целью их анализа.

В третьей главе рассматривается создание программного комплекса имитационного моделирования торгов, проходящих в форме аукциона, порядок проведения которого регулируется Федеральным законом № 94 от 21 июля 2005 года «О размещении заказов на поставки товаров, выполнение работ, оказание услуг для государственных и муниципальных нужд».

Представлен обзор существующих разработок в области имитационного моделирования торгов, в частности дается описание биржевого тренажера Имитрейд (ВЦ РАН), системы имитации двойных аукционов JASA (University of Liverpool), многоагентной системы FM (Artificial Intelligence Research Institute), модели онлайн аукционов (Princeton University) и др.

Далее рассматривается процедура проведения аукциона, которую можно кратко описать следующим образом. Торги проводятся путем снижения начальной цены контракта на «шаг аукциона», устанавливающимся в размере пяти процентов начальной цены контракта, указанной в извещении о проведении аукциона. В случае если после троекратного объявления последнего предложения о цене контракта ни один из участников не заявил о своем намерении предложить более низкую цену, организатор торгов вправе снизить шаг аукциона на 0,5 процентов начальной цены контракта. При этом минимальный размер шага составляет 0,5 процента начальной цены контракта. Победителем признается лицо, предложившее наиболее низкую цену.

Если победитель аукциона уклонится от заключения контракта, заказчик имеет право заключить его с участником, который сделал предпоследнее предложение, что позволяет избежать повторного проведения торгов, требующего дополнительных затрат времени и денежных средств.

Поскольку Федеральный закон не регламентирует порядок определения участника аукциона, сделавшего предпоследнее предложение о цене контракта, то возникает вопрос о стратегии поиска.

Для исследования механизмов проведения аукциона, в ходе которого определяется победитель и предпоследний участник, и оценки их характеристик в выбранных условиях была разработана имитационная модель. Данная модель включает две взаимозависимые части: моделирование поведения участников и моделирование механизма аукциона (рис.2). Первая из них описывает поведение участников в зависимости от предложенной на данном шаге цены, а вторая - действия аукциониста, которые заключаются в изменении цены, шага аукциона и т.д.

Ограничения входных данных модели следующие: ; ; ; ; (здесь - число участников, - вероятность выражения согласия, - личные оценки, - стартовая цена, - число случайных реализаций).

Рис. 2 – Имитационная модель аукциона


Входной параметр «стратегия участия» может принимать значения из множества стратегий, которые будут определены далее.

Сравнение механизмов проведения аукционов может быть выполнено с помощью следующих оценок:

  1. число шагов, за которое достигнуто наилучшее значение цены контракта;
  2. цена, предложенная предпоследним участником;
  3. эффективность сделки с предпоследним участником (или эффективность предложения предпоследнего участника).

Последний показатель может быть рассчитан по формуле

,

где - личная оценка участника.

Таким образом, рассматривается задача многокритериальной оптимизации. Для выбора наиболее оптимального варианта можно применить критерий эффективности, представленный в следующем виде

,

,

где,, - коэффициенты важности числа шагов, предложения предпоследнего участника и эффективности предложения предпоследнего участника соответственно;

- нормированные значения числа шагов, предложения предпоследнего участника и эффективности предложения предпоследнего участника соответственно ( - номер механизма);

- значение показателя эффективности.

Моделирование механизма аукциона может быть выполнено согласно следующим схемам поиска предпоследнего участника:

1. На каждом шаге аукциона фиксируется последнее и предпоследнее предложение о цене контракта. После определения победителя поиск второго поставщика продолжается. Начальная цена контракта при этом равна последнему предложению второго поставщика, сниженному на шаг аукциона (5% начальной цены).

2. На каждом шаге фиксируется последнее и предпоследнее предложение о цене контракта. После нахождения победителя аукцион считается оконченным.

Расчет объявленной цены аукциона можно представить следующим образом (начальные данные: ; )

при этом

где - последняя цена, с которой согласился хотя бы один участник к -му шагу;

- стартовая цена;

- объявленная на -том шаге цена;

- число согласных участников на -том шаге;

- размер шага аукциона;

- число шагов аукциона;

- номер шага ();

- последнее предложение второго участника.

Окончание моделирования происходит, когда размер шага меньше 0,5 процентов, а для первого механизма также добавлено соглашение, по которому предложение предпоследнего участника не должно быть ниже цены победителя (в конце каждого шага выполняется следующая проверка: если установлен победитель и, где - предложение победителя, то аукцион считается завершенным).

Моделирование поведения участников, для каждого из которых установлена личная оценка, состоит из двух этапов. На первом этапе выявляется согласие претендентов (или несогласие) с предложенной ценой, которое определяется используемой стратегией. Были выделены следующие стратегии:

1. истинного предложения - участники выражают согласие с предложенной ценой в том случае, если она не ниже их личной оценки;

2. случайного предложения - в отличие от предыдущей стратегии выражение согласия осуществляется с определенной вероятностью. Событие считается случайным (моделируется с помощью алгоритма имитации простого события), т.к. независимо от значения минимальной цены поставщик может не выразить согласие на текущем шаге аукциона по разным причинам, в том числе занять выжидательную позицию (также в некоторых случаях вероятность характеризует мотивацию заключения сделки).

3. максимального предложения - учитывает особенности рассматриваемого аукциона и заключается в выражении согласия с ценой, превышающей личную оценку участника, в следующих случаях: а) ; б) ; в). Ее смысл состоит в том, чтобы при отсутствии других претендентов дождаться момента, когда шаг будет минимален, а, следовательно, предложенная цена выше.

Кроме того, для всех стратегий были также добавлены следующие правила:

  1. победитель не участвует при поиске предпоследнего участника;
  2. участник не торгуется сам с собой.

На втором этапе моделирования поведения участников происходит определение очередности выражения согласия претендентами (т.е. определение первых двух претендентов, согласившихся с предложенной ценой). Считается, что вероятность события «выразить согласие первым» для всех участников одинакова и рассчитывается по формуле

,

где - вероятность события «первым выразить согласие с предложенной ценой» для - го участника;

- число участников, согласных с предложенной ценой.

Аналогично определяется второй участник, выразивший согласие (только из общего числа участников, согласных с предложенной ценой, исключается претендент, ставший первым).

Таким образом, следуя этой модели поведения, мы предполагаем, что действия поставщиков независимы друг от друга, а их целью является продажа товара. Однако поведение участников может также быть взаимозависимым. Одним из случаев их взаимодействия является сговор, когда конкурентоспособные предложения отправляет лишь один член образовавшейся группы. Для его моделирования можно, например, личные оценки группы генерировать из одного распределения, а выбранного ими кандидата - из другого таким образом, чтобы личные оценки группы были всегда выше, чем кандидата.

На основе данной модели был разработан программный комплекс имитационного моделирования торгов с использованием подхода, рассмотренного во второй главе. Разбиение задачи на этапы представлено на рис.3.

В работе представлена логическая и концептуальная модель архитектуры. При этом основные изменения, которые были внесены в базовую архитектуру:

  • наличие классов «Аукцион» (метод «моделирование» его наследников - классов «Участие», «Механизм1», «Механизм2» - имитирует один шаг аукциона) и «Участник» (метод «поведение» его подклассов «СтратегияМакс», «ПростаяСтратегия» моделирует реакцию участника с конкретной стратегией на предложенную цену) (на рис.4 представлена структура классов);
  • циклический вызов узлов графа решения задачи, выполняемый с помощью двух обходов: внешнего, предназначенного для реализации многократных прогонов имитационной модели (организуется с помощью «циклических» узлов, вызывающих заданное число раз себя и своих предков) и внутреннего по отношению ко второму узлу, осуществляющего имитацию шагов аукциона, число которых заранее неизвестно (рис.5 – 6).

Рис. 3 – Этапы системы

Рис. 4 – Структура классов

С помощью реализованного программного комплекса были проведены вычислительные эксперименты. Установлено, что процессы выполнения двух рассмотренных аукционов могут совпадать, и это явление наблюдается, в частности, при большом числе участников и использовании претендентами стратегии максимального предложения. В том случае, когда ход торгов различен, первый механизм, как правило, обеспечивает меньшие значения цены предпоследнего участника и эффективности сделки с ним, а второй – числа шагов.

Кроме того, оценки механизмов зависят от многих неуправляемых факторов, например поведения участников, и поэтому однозначного ответа относительно выбора одного из механизмов проведения аукциона дать невозможно.

Рис. 5 – Имитация шагов аукциона

Рис. 6 – Реализация многократного прогона модели

Четвертая глава посвящена созданию программного комплекса, позволяющего поэтапно имитировать процесс управления запасами с использованием различных стратегий и осуществлять расчет выбранного показателя эффективности.

Приведены существующие работы в области имитационного моделирования управления запасами (имитационные модели: классическая, производственная; системы D-SOL, SISCO и т.д.) в том числе используемые в учебном процессе имитационные игры (Distribution Game, The Beer Game, Supply Chain Game и т.д.). Далее, применяя подход, рассмотренный во второй главе, декомпозиции был подвергнут классический алгоритм управления запасами (рис. 7).

В главе дано описание архитектуры системы: рассмотрены основные классы, объекты и их взаимодействие. Изменения, которые были внесены в базовую архитектуру, касаются реализации обхода графа. В отличие от архитектуры, рассмотренной в предыдущей главе, здесь имитация динамики и выполнение многократных прогонов осуществляется только с помощью внешних обходов. Также различие заключается в том, что порядок пересчета узлов устанавливается пользователем.

Рис. 7 – Граф решения задачи

Pages:     | 1 || 3 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»