MÜƏSSİSƏLƏRDƏ BİZNES PROSESLƏRİN İMİTASİYA MODELLƏŞDİRMƏSİNİN İNFORMASİYA TƏMİNATI

Xülasə

 Biznes proseslərini təkmilləşdirməyin ən geniş yayılmış və effektiv üsullarından biri imitasiya modelləşdirməsidir. Bu texnologiya təkcə strukturu vizual olaraq göstərməyə deyil, həm də sistemin zamanla davranışını imitasiya etməyə imkan verir. Müxtəlif növ biznes proseslərinin modelləşdirilməsi üçün hansı imitasiya modelləşdirmə üsullarının ən uyğun olduğunu tapmaq üçün sənaye müəssisəsinin biznes proseslərinin təsnifatı aparılmışdır. Onlar müxtəlif təşkilati və idarəetmə problemlərinin həlli üçün imitasiya modelləşdirmə növünün seçilməsi prosesini sadələşdirmək üçün istifadə edilə bilər.

Açar sözlər: imitasiya modelləşdirmə, biznes prosesləri, rəqəmsal texnologiyalar, agent əsaslı modelləşdirmə, imitasiya modelləşdirmə üsulları, dinamik model.

 

Abstrakt

 One of the most common and effective methods of improving business processes is simulation modeling. This technology allows not only to visually display the structure, but also to simulate the behavior of the system over time. In order to find out which simulation modeling methods are most suitable for modeling various types of business processes, a classification of business processes of an industrial enterprise was carried out. They can be used to simplify the process of choosing the type of simulation modeling for solving various organizational and managerial problems. Keywords: simulation modeling, business processes, digital technologies, agent-based modeling, simulation modeling methods, dynamic model.

Key words: simulation modeling, business processes, digital technologies, agent modeling, simulation techniques, dynamic model.

Giriş

Biznes proseslərinin optimallaşdırılmasında müəssisənin səmərəliliyini artırmaq üçün böyük imkanlar vardır. Təşkilatın dərin proseslərinin dəyişdirilməsi məhsulların istehsal müddətini azalda, məhsulla həyata keçirilən əməliyyatların sayını azalda, prosesdə iştirak edən insanların sayını azalda bilər ki, bu da məhsulun keyfiyyətini itirmədən maya dəyərini əhəmiyyətli dərəcədə azaldacaq, həmçinin satış həcmini və bazar payını qoruyub saxlayacaqdır [1].

Onu da qeyd etmək lazımdır ki, zaman keçdikcə optimallıq azalır və biznes prosesləri optimallaşdırılan müəssisə müəyyən müddətdən sonra yenidən optimallaşdırma aparmalı olacaqdır. Bu, istifadə olunan texnologiyaların köhnəlməsi və biznes proseslərində uyğunsuzluqların yaranması ilə bağlıdır.

Biznes proseslərinin təkmilləşdirilməsi problemlərinin həlli üçün bir çox metod və üsullar mövcuddur. Bu üsullardan biri zamanla sistemin davranışını imitasiya etməyə imkan verən və prosesin sürətindən asılı olaraq bu vaxtı idarə etməyə, onu yavaşlatmağa və ya sürətləndirməyə imkan verən imitasiya modelləşdirməsidir. İmitasiya modelləşdirməsinin əsas məqsədi təhlil edilən obyektin modelini yaratmaq, yəni müxtəlif təcrübələrin aparılması üçün təhlilin nəticələrinə əsasən öyrənilən sistemin davranışını təkrarlamaqdır. Bu, təsərrüfat subyektlərinin fəaliyyətində mühüm dəyişikliklərə səbəb olan rəqəmsal transformasiya və yeni sənayeləşmə şəraitində böyük əhəmiyyət kəsb edir.

İnformasiya texnologiyalarının inkişafı sistemlərin öyrənilməsi prosesini yeni səviyyəyə qaldırır. İmitasiya modelləşdirməsi eksperimental yanaşmanın xüsusiyyətlərini və kompüter texnologiyasından istifadənin xüsusi şərtlərini birləşdirir. Kompüter modelləşdirməsi prosesi daha vizual və başa düşülən edir. İmitasiya modelləşdirmə metodu bu gün aktualdır və tələb olunandır.

 

1. İmitasiya modelləşdirməsində yanaşmalar və modelləşdirmənin mərhələləri

İnformasiya texnologiyaları sahəsinin sürətli inkişafı ilə əlaqədar hazırda logistika, səhiyyə, xammal hasilatı, elm və təhsil kimi sənayenin müxtəlif sahələrində, eləcə də kosmik sistemlərin layihələndirilməsi sahəsində kompleks qərarlar qəbul edilərkən ilk növbədə imitasiya modelləşdirməsindən istifadə etməklə yekun nəticəni qiymətləndirmək lazımdır.

Mürəkkəb sistemlərin, o cümlədən iqtisadi sistemlərin öyrənilməsi üçün ən təsirli üsullardan biri imitasiya modelləşdirməsi (İM) hesab olunur. İmitasiya modelləşdirməsi, təcrübi yanaşmanın xüsusiyyətlərini və kompüter texnologiyasından istifadə üçün xüsusi şərtləri özündə birləşdirən imitasiya modelindən istifadə etməklə real sistemin tədqiqi üçün eksperimental üsuldur [4].

İmitasiya modelləşdirməsi, tədqiq olunan obyektin imitasiya edən ilə əvəz edilməsinə əsaslanan obyektlərin öyrənilməsi üsuludur. Təcrübələr real obyekt üzərində təcrübələrə müraciət etmədən, imitasiya edən obyektlə aparılır və nəticədə öyrənilən obyekt haqqında məlumat əldə edilir [1].

İmitasiya modelləşdirməsinə dörd əsas yanaşma var:

• dinamik modelləşdirmə – cəbri, diferensial tənliklər və blok diaqramlarla təsvir edilən mexaniki və ya fiziki proseslərdir;
• sistem dinamikası – əks əlaqə ilə mürəkkəb sistemlərin öyrənilməsi (sənaye, sosial-iqtisadi); qlobal əlaqələr səviyyəsində tətbiq oluna bilər;
• diskret-hadisə yanaşması – sistem dəyişənlərinin müəyyən bir zaman anında dərhal dəyişdiyini güman etmək mümkün olduğu hallarda istifadə olunur (istehsal proseslərinin modelləşdirilməsi);
• agent əsaslı modelləşdirmə – elementlərin işləməsi və qarşılıqlı təsirinin sistemə təsiri haqqında məlumat əldə etmək üçün intellektual, mərkəzləşdirilməmiş və paylanmış sistemləri imitasiya etmək üçün istifadə olunur [2].

Kompüterin tətbiqi nöqteyi-nəzərindən imitasiya modelləşdirməsi kompüterdə mürəkkəb sistemlərin öyrənilməsi, o cümlədən konseptual, riyazi və proqram modellərinin qurulması, geniş spektrli məqsədyönlü imitasiya təcrübələrinin həyata keçirilməsi, bu təcrübələrin nəticələrinin emalı və şərh edilməsi üçün kompleks bir üsuldur.

İmitasiya modelləşdirməsi prosesi aşağıdakı mərhələlərdən ibarətdir:

• Tədqiqat məqsədinin formalaşdırılması.
• İnformasiyanın toplanması.
• Konseptual modelin işlənib hazırlanması.
• Konseptual modelin adekvatlıq üçün sınaqdan keçirilməsi.
• Proqram alətlərindən istifadə etməklə konseptual modelin maşın təsvirinə çevrilməsi
• Həssaslıq təhlili və imitasiya modelinin nəticələrinin təsdiqi. Aşkar edilmiş səhvlərdən asılı olaraq birinci, ikinci və ya üçüncü mərhələyə qayıtmaq lazım gəlir.
• Təcrübələrin aparılması və təhlili.
• Nəticələrin tərtib edilməsi [2].

İM-nin üstünlükləri arasında aşağıdakıları qeyd etmək olar [9]:

1. Xarici mühitin dinamik prosesləri və davranış aspektlərinin əks olunması.
2. Natamam və qeyri-dəqiq məlumat şəraitində mürəkkəb sistemin inkişafı və fəaliyyətində qanunauyğunluqları, dinamik meylləri müəyyən etmək imkanı.
3. Sosial sistemlərdə bir çox aktiv agentlərin qarşılıqlı əlaqəsi və davranışının təsviri.
4. Obyekt yönümlü layihələndirmə prinsiplərinin həyata keçirilməsi və kompüter modellərinin qurulması üçün yüksək texnologiyalı həllərin tətbiqi və s.

İstənilən imitasiya modelinin qurulmasında əsas problem mürəkkəb riyazi modellərin qurulması və imitasiya modeli üçün proqram kodunun işlənib hazırlanmasının zəruriliyidir. Müasir İM sistemlərində müxtəlif qrafik diaqramlar (vizual modellər) əsasında imitasiya modeli kodunun qurulmasının avtomatlaşdırılması və obyekt yönümlü dizayn metodlarından istifadə etməklə bu problemi həll etməyə cəhdlər edilir. Bu yanaşma imitasiya modelinin yaradılması tapşırığını əhəmiyyətli dərəcədə asanlaşdırır və modelin özünü istifadəçilər üçün daha başa düşülən edir [11].

İmitasiya modelləşdirməsi üçün müasir proqram vasitələri modelin qurulduğu müxtəlif komponentlərdən, qrafik interfeysdən istifadə etməklə modelin yaradılması prosesini avtomatlaşdırmağa və modellə təcrübələr təşkil etməyə imkan verir.

Onları 4 qrupa bölmək olar [3]:

1. Ümumi təyinatlı proqramlaşdırma dillərindən (C++, Delphi, Pascal) istifadə edərək modelin yaradılması. Sistemin dinamikası tənliklərlə təsvir edilir, proqram kodu yazılır, tənliklər hesablanır və çıxış və giriş dəyərləri arasında əlaqə qurulur.
2. Universal dillərdə yazılmış xüsusi modelləşdirmə dillərindən (məsələn, GPSS, AnyLogic) istifadə edərək kompüter modelinin proqramlaşdırılması. Sistemin dinamikası zaman və məkanda model elementlərinin qarşılıqlı təsiri ilə əks olunur.
3. Xüsusi kompüter mühitlərindən (məsələn, Arena, AnyLogic, GPSS World, VisSim) istifadə etməklə kompüter modellərinin yaradılması və simulyasiya təcrübələrinin aparılması. Belə imitasiya proqram təminatı əmrlər ardıcıllığı şəklində proqramlaşdırma tələb etmir. İstifadəçilər proqram yazmaq əvəzinə kitabxananın qrafik modullarından model yaradır və/və ya xüsusi formaları doldururlar. Bu imitasiya mühiti imitasiya prosesini vizuallaşdırmağa imkan verir, ssenarinin təhlilinə və optimal həllərin axtarışına imkan verir.
4. İmitasiya modelləşdirmə vasitələrinin standart riyazi kompüter sistemlərinə daxil edilməsi (məsələn, Matlab, Mathcad, Mathematica sistemlərinin Simulink paketi). Bunlar müxtəlif riyazi və texniki hesablamaları yerinə yetirmək üçün nəzərdə tutulmuş proqram təminatı mühitləridir və istifadəçiyə düsturlar, rəqəmlər, qrafiklər, mətnlərlə işləmək üçün alətlər verir, onlara dəyişənləri idarə etmək, məlumatların daxil edilməsi və çıxarılması üçün alətlər daxildir, həmçinin qrafik interfeys ilə təchiz edilmişdir [3].

Seçilmiş yanaşmadan asılı olmayaraq, problemin düzgün formalaşdırılması, ilkin məlumatların düzgünlüyü və modelin adekvatlığı imitasiya modelinin hazırlanmasında ən mühüm amillərdir. Bütün inkişaf prosesində əldə edilmiş nəticələrin formalaşdırılmasına və vizuallaşdırılmasına xüsusi diqqət yetirilməlidir ki, bu da modelin etibarlılığını artıracaq və gələcəkdə təkrar istifadəni asanlaşdıracaqdır.

 

2. İmitasiya modelləşdirməsinin növləri

Təcrübədə imitasiya  modelləşdirməsi prosesinə üç əsas yanaşma mövcuddur (şək. 1).

Diskret-hadisə modelləşdirməsi biznes-proseslərin fərdi diskret hadisələrin və ya diskret əməliyyatların ardıcıllığı kimi təsvir etmək imkanını nəzərdə tutur. Çox vaxt müştərilər, bank müştəriləri, abunəçi zəngləri, ambulator xəstələrə qulluq və s. kimi obyektlərin axınlarına xidmət göstərmək üçün modelləşdirmə sistemlərində, yəni kütləvi xidmət sistemlərində istifadə olunur [10].

Diskret-hadisə modelləşdirməsinin əsas aspekti sorğular və ya əməliyyatlar, resurslar və sorğuların axını və resurs istifadəsini müəyyən edən axın diaqramları konsepsiyasıdır. Bu yanaşmanın müəllifi GPSS-i icad edən və tətbiq edən C.Qordondur. Bu yanaşmanın fərqli xüsusiyyəti model üzrə irəliləmə vaxtıdır: ya hadisədən hadisəyə, ya da diskret vaxt intervalları vasitəsilə. Diskret hadisələrin modelləşdirilməsi sistemdəki dəyişənlərin müəyyən zaman intervallarında anında dəyişdiyini güman etmək mümkün olduqda istifadə olunur. Diskret-hadisə modelləşdirməsi logistika və kütləvi xidmət sistemlərindən tutmuş nəqliyyat və istehsal sistemlərinə qədər geniş tətbiq sahəsinə malikdir [8].

Agent əsaslı modelləşdirmə mərkəzləşdirilməmiş modeldən məlumatların işlənməsinə yönəlib. Tipik olaraq, belə bir model agent adlanan unikal obyektlər toplusundan və onların mühitindən ibarətdir. Agent sisteminin davranışı, hal diaqramından istifadə edərək rahat şəkildə təmsil olunan hər bir agentin davranışının təsviri vasitəsilə dolayı şəkildə təsvir edilir. Agent sisteminin qlobal davranışı sistemdəki bütün agentlərin qarşılıqlı təsirinin nəticəsi kimi qiymətləndirilir [9].

 

Şəkil 1. İmitasiya modelləşdirməsinin növləri

 

Agent əsaslı modellərin məqsədi fərdi aktiv obyektlərinin fərdi davranışı və bu obyektlərin sistemdəki qarşılıqlı əlaqəsi haqqında fərziyyələrə əsaslanaraq, bu qlobal qaydalar, sistemin ümumi davranışı haqqında fikir əldə etməkdir [7].

Fərqli davranış xüsusiyyətlərinə malik çoxlu sayda aktiv obyektlərlə təmsil olunan mürəkkəb sistemlər üçün agent əsaslı modelləşdirmə istənilən mürəkkəbliyin strukturunu və davranışını nəzərə almağa imkan verən ən əlverişli və universal vasitədir.

Bu cür modellərin əhəmiyyətli üstünlüyü, qlobal səviyyədə asılılıqlar haqqında məlumatın olmadığı halda belə, sistemin qlobal xüsusiyyətlərini əldə etmək və onun imitasiya modelini qurmaq qabiliyyətidir. Agent hal diaqramından istifadə edərək, müvafiq agent modeli qurulur və müəyyən bir vəziyyətdə onun qlobal davranışının proqnozu hazırlanır.

Fərdi davranış elementlərinin mövcudluğu ilə birləşən çoxlu sayda aktiv obyektləri (insanlar, maşınlar, müəssisələr və ya hətta layihələr, aktivlər, mallar və s.) ehtiva edən iqtisadi sistemlərin modelləşdirilməsi vəziyyətində, agent əsaslı modelləşdirmə daha universal və güclü bir yanaşmadır, çünki bu, hər hansı mürəkkəb strukturları və onların davranışlarını nəzərə almağa imkan verir [7].

Metodologiya kimi sistem dinamikası 1961-ci ildə C.Forrester tərəfindən istehsal və təsərrüfat fəaliyyətində informasiya əks əlaqəsinin öyrənilməsi vasitəsi kimi təklif edilmişdir. Real dünyada baş verən proseslər sistem dinamikasında akkumulyatorlar və onlar arasındakı axınlar baxımından təmsil olunur. Sistem dinamikası modeli sistemin davranışını və onun strukturunu qarşılıqlı əlaqədə olan əks-əlaqələr və gecikmələr toplusu kimi təsvir edir. Riyazi cəhətdən belə model diferensial tənliklər sisteminə bənzəyir [12]. Sistem dinamikasında modelləşdirmənin nəticəsi tədqiq olunan sistemdə qlobal asılılıqların və səbəb-nəticə əlaqələrinin müəyyən edilməsidir.

Sistem dinamikası mürəkkəb sistemləri ayrı-ayrı məhsulların, hadisələrin və ya insanların xüsusi xassələri kimi xırda xüsusiyyətləri nəzərə almadan yüksək abstraksiya səviyyəsində modelləşdirməyə imkan verir. Belə imitasiya modelləri nəzərdən keçirilən sistemin ümumi görünüşünü təmin edir və strateji planlaşdırma prosesləri üçün ən uyğundur. Nümunə olaraq, pərakəndə satış müəssisəsi tərəfindən onun imitasiya modelini qura bilən və hər bir müştərinin davranışını fərdi şəkildə modelləşdirmədən müştərilərlə qarşılıqlı əlaqənin və məhsulların tanıtımının yeni yollarının effektivliyini təhlil edə bilən marketinq kampaniyasının inkişaf etdirilməsi prosesini nəzərdən keçirmək olar [13]. Bu halda, sistemin qlobal davranışı səbəb-nəticə diaqramlarından istifadə etməklə təsvir edilə bilər və model amillərinin qarşılıqlı asılılığı əks-əlaqə dövrələri əsasında qurulur. Metodun üstünlüyü, lazımsız detallarla yüklənməmiş imitasiya modelləri yaratmaq imkanı, həmçinin sistemdə müxtəlif parametrlərin və dəyişənlərin qiymətlərinin təyin edilməsi ilə qlobal əlaqələrdən istifadə etmək imkanının olmasıdır.

Modelin maksimum adekvatlığını təmin etmək üçün onun hazırlanmasına predmet sahəsi üzrə ekspertlər cəlb edilməlidir.

Modelləşdirmə prosesində əvvəlcə müəssisənin fəaliyyətinin hər bir tərəfi ayrıca nəzərdən keçirilir və bütün aspektlər ətraflı öyrənildikdən sonra müxtəlif aspektlər arasında bütün əlaqələri əks etdirən inteqrasiya olunmuş model qurulur [5].

Qeyd etmək lazımdır ki, hər hansı bir İM sistemində konkret vəziyyətdə onun tətbiqi baxımından bəzi çatışmazlıqlar tapmaq olar. Bundan əlavə, informasiya texnologiyaları sektoru sürətlə inkişaf edir, mövcud problemlərin həlli üçün yeni yanaşmalar və üsullar yaranır, istifadəçilərin informasiya sistemləri ilə qarşılıqlı əlaqə mexanizmləri dəyişir. Bütün bunlar İM sistemlərinin və onlarda istifadə olunan həllərin davamlı təkmilləşdirilməsi ehtiyacına gətirib çıxarır.

Modelləşdirmə sistemlərinin təkmilləşdirilməsi üçün mümkün istiqamətlər arasında aşağıdakıları qeyd etmək olar [11]:

1. Tədqiqatın müxtəlif sahələrində problem yönümlü modelləşdirmə sistemlərinin yaradılması.
2. Rahat və asan şərh olunan qrafik interfeysin mövcudluğu.
3. Real vaxt rejimində qabaqcıl animasiyadan istifadə.
4. Hesablamaların aparılması üçün vasitələrin təkmilləşdirilməsi.
5. İnteraktiv paylanmış modelləşdirmənin tətbiqi, İM-in İnternetlə qarşılıqlı əlaqəsi sahəsindəki işləmələr və s.

Problem-yönümlü İM sistemlərinin qurulması bu gün də aktual sahə olaraq qalır. Müxtəlif təyinatlı istehsal sistemlərinin modelləşdirilməsi, tibbi xidmət, telekommunikasiya sahəsində və s. sistemlər mövcuddur. Belə sistemlərə mücərrəd elementlər, dil konstruksiyaları və birbaşa tədqiqatın predmetindən götürülmüş anlayışlar toplusu daxildir. Bu, İM-nin əlçatanlığına və cəlbediciliyinə təsir edir və imitasiya proqramı ilə işləmək təcrübəsi olmayan tədqiqatçılara müxtəlif modelləri həyata keçirməyə imkan verir.

Müasir modelləşdirmə sistemlərində rahat, asan şərh olunan qrafik interfeysin, sistemin hərəkət sxemlərinin, ideoqrafik səviyyədə həyata keçirilən blok-sxemlərin olması onların köməyi ilə qurulan modellərin əyaniliyini artırır. Modellərin qurulmasına qrafik yanaşma bu gün ən populyar və rahatdır.

Qrafiklərin tətbiqi sahəsində İM sistemlərinin təkmilləşdirilməsi üçün başqa bir istiqamət virtual reallıq sahəsində standartlardan istifadə edərək çox vaxt çox mürəkkəb olan qabaqcıl animasiya vasitələrinin istifadəsidir.

 

3. İmitasiya modelləşdirmə sistemlərinin inkişaf perspektivləri

Kompüter modelləşdirməsində müasir elmi tədqiqat metodologiyaları xüsusilə eksperimental planlaşdırma, optimallaşdırma və qərarların qəbulu prosedurlarında böyük həcmli verilənlərlə işin təşkili ilə bağlı hesablama prosedurları baxımından ciddi riyazi və informasiya dəstəyi tələb edir. İM-nin digər qərar qəbuletmə üsulları, intellektual texnologiyalar, ekspert prosedurları və kompensasiya yanaşmalarına əsaslanan imitasiya -optimallaşdırma hesablama prosedurlarının həyata keçirilməsi ilə birlikdə istifadəsi perspektivlidir [14].

Çox istifadəçi rejiminin tətbiqi, interaktiv paylanmış modelləşdirmə və İM-nin İnternetlə qarşılıqlı əlaqəsi sahəsindəki işləmələr İM-nin imkanlarını və tətbiq dairəsini genişləndirir, müxtəlif şirkətlərə birgə və ya rəqabətli strategiyalar hazırlamağa imkan verir.

Mürəkkəb obyekt və sistemlərin formal təsviri və öyrənilməsi prosesinin xüsusiyyətlərini araşdırmaqla belə qənaətə gəlmək olur ki, imitasiya modelləşdirməsi və onların idarə edilməsi zamanı müasir sistem və ya kompleks modelləşdirmə texnologiyalarının əsasında duran yanaşma və prinsiplərə etibar etmək məqsədəuyğundur. Təcrübədə, təhlilin göstərdiyi kimi, hibrid intellektual idarəetmə sistemlərinin görünüşünün struktur və funksional sintezinin aktual problemlərini həll edərkən, ənənəvi olaraq kəmiyyət hesablamaları ilə əlaqəli olan sistem modelləşdirmə texnologiyalarını məlumatın simvolik emalı üçün nəzərdə tutulmuş süni intellekt texnologiyaları ilə əlavə etmək daha doğrudur. Belə intellektual texnologiyalara aşağıdakılar [15] daxildir:

– istifadəsi idarəetmə qərarlarını və xarici mühitin ayrı-ayrı təsərrüfat subyektlərinə və bütövlükdə makroiqtisadi göstəricilərə müsbət və mənfi təsirlərinin təsir dərəcəsini qiymətləndirməyə imkan verən çoxagentli modelləşdirmə texnologiyası;

– spesifik mövzular üzrə ekspertlərin biliklərini toplayan və daha az ixtisaslı istifadəçilərin məsləhətləşməsi üçün təkrarlayan ekspert sistemləri və ya biliyə əsaslanan sistemlər texnologiyası;

– klassik assosiasiya qanunlarına uyğun olaraq insan yaddaşı prinsipi əsasında işləyən fiziki və ya kompüter sistemi olan assosiativ yaddaş texnologiyası;

– hər hansı bir sistemin kəmiyyət məlumatının əsaslandırılmasını təkmilləşdirməyə imkan verən, təhlilə daxil edilən model parametrləri üçün analitik müəyyən edilmiş prioritetlərin mövcudluğunu müəyyən edən və onlardan istifadənin səmərəliliyini artıran qeyri-səlis məntiq texnologiyası;

– çox vaxt insan beyninin fəaliyyəti ilə eyniləşdirilən sadə bioloji prosesləri modelləşdirən bir növ hesablama strukturu olan süni neyron şəbəkəsi texnologiyası;

– insanın şüurunda mövcud olan məlumatların toplanması, emalı və saxlanması planının və ya strategiyasının qrafik təsviri olan koqnitiv xəritəçəkmə texnologiyası onun keçmiş, indi və gələcək haqqında təsəvvürlərinin əsasını təşkil edir;

– insanın idrak strukturunda mərkəzi yer tutan koqnitiv istiqamətlərin seçilməsi üçün əsas verən əməliyyat kodlaşdırma texnologiyası, yəni müxtəlif hadisələri qiymətləndirərkən tətbiq etdiyi ideyalar;

– geniş çeşidli optimallaşdırma problemlərinin həllinin avtomatlaşdırılmasında, eləcə də süni sistemlərin adaptiv davranış və özünütəşkiletmə parametrlərini təyin etməklə təkmilləşdirilməsində istifadə olunan təkamül modelləşdirmə texnologiyası.

 

4. Nəticə

Qeyd olunan çatışmazlıqlara baxmayaraq, hazırda imitasiya modelləşdirməsi biznes sahəsində idarəetmə və qərarların qəbulu üçün yeni perspektivli texnologiyaların yaradılması üçün əsasdır və kompüter texnologiyaları və proqram təminatının inkişafı bu metodu praktiki mütəxəssislərin geniş spektri üçün getdikcə daha əlçatan edir. İmitasiya modelləşdirmə sistemlərinin inkişaf perspektivləri çox genişdir. Bu, milli iqtisadiyyatın istənilən sahəsində və ya sektorunda uğurla tətbiq oluna bilən idarəetmə qərarlarının qəbul edilməsinin dəstəklənməsi üçün əlverişli vasitədir.

Beləliklə, ümumiləşdirilə bilər ki, imitasiya modelləşdirməsi idarəetmə qərarlarının qəbulunu dəstəkləmək üçün ətraf mühit amillərinin maksimum mümkün sayını nəzərə almağa imkan verir və ən güclü təhlil vasitələrindən biridir. İstehsal proseslərinin idarə edilməsinin yerli təcrübəsində onun tətbiqinə ehtiyac, qeyri-iqtisadi amillərdən asılılıq və yüksək qeyri-müəyyənlik dərəcəsi ilə xarakterizə olunan iqtisadiyyatın xüsusiyyətləri ilə əlaqədardır.

İmitasiya nəticələri ehtimal və statistik təhlillə tamamlana bilər və ümumiyyətlə menecerə gözlənilən nəticələrə əsas amillərin təsir dərəcəsi və hadisələrin inkişafı üçün mümkün ssenarilər haqqında ən dolğun məlumat verir.

Sistemlərin imitasiya modellərini qurmaq üçün tələb olunan abstraksiya səviyyəsindən asılı olaraq müxtəlif İM paradiqmalarından istifadə olunur. Modellərin qurulması üçün yanaşmanın seçilməsindən asılı olmayaraq, modelləşdirmə məqsədlərinin formalaşdırılmasına, ilkin məlumatların və ilkin informasiyanın toplanmasına, tədqiq olunan sistemin sahəsinin və tələb olunan təfərrüat səviyyəsinin müəyyənləşdirilməsinə, bütün modelləşdirmə prosesinin sənədləşdirilməsinə və verilən nəticələrin formatının müəyyən edilməsinə xüsusi diqqət yetirilməlidir.

 

                                                                Ədəbiyyat

1. Шаранов, И. М. Имитационное моделирование управленческих процессов в про-изводственных системах // Вестник Волжского университета им. В. Н. Татищева. – 2011. – Вып. 18. – С. 5–10.
2. Плотников, А. М. Анализ современного состояния и тенденции развития имита-ционного моделирования в Российской Федерации (по материалам конференции «Имитационное моделирование. Теория и практика» // СПб., 2013. – Вып. 2 (25). – С. 42–112.
3. Меркурьев Ю.А. Опыт международного сотрудничества в области имитационного моделирования // Имитационное моделирова-ние. Теория и практика. Том I. СПб.: ФГУП ЦНИИ, 2009. – с. 57–61.
4. Юсупов Р.М., Соколов Б.В. Имитационное моделирование и его применение в науки и промышленности // Вестник Российской академии наук, 2008. Т. 78. № 5. – С. 471–472.
5. Banks J. Simulation in the future // Proceedings of the 2000 Win-ter Simulation Conference, 2000. P.1568–1576.
6. Beyond A.V. PH.D – What is next? Publishing, networking and re-search trade-offs in relation to plan-ning your carrier // Proceedings of the 2009 Winter Simulation Conference, 2009. – Р. 3201–3209.
7. Charles M., Charley H., Phi-lomena M.Z., Roberto F.L. Simulation standards: current status, needs, and future directions // Proceedings of the 2003 Winter Simulation Conference, 2003. – P. 2019–2026.
8. Taha H. A. Operations Research: an Introduction (10th Edition). Pearson, 2016. 848 p.
9. Shah V. A. Analysis Perspective Views of Grid Simulation Tools // Journal of Grid Computing. 2015. Vol. 13. № 2. P. 177-213.
10. Опарин Г. А., Феоктистов А. Г., Вартанян Э. К. Входной язык объектно-ориентированной базы знаний Grid-системы // Программные продукты и системы. № 1. С. 3-6.
11. Bychkov I. V., Oparin G. A., Feoktistov A. G., Sidorov I. A., Bogdanova V. G., Gorsky S. A. Multiagent control of computational systems on the basis of meta-monitoring and imitational simulation // Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. 2016. Vol. 52. № 2. P. 107-112.
12. Инструмент многоподходного имитационного моделирования. 2016. URL: http://www.anylogic.ru
13. Wan Y. (2019) Optimal offering and operating strategies for wind-storage system participating in spot electricity markets with progressive stochastic-robust hybrid optimization model series. Mathematical Problems in Engineering, 2019, 1–19.
14. Jiang H. (2020) System dynamics simulation model for flood management of the three gorges res-ervoir. Journal of Water Resources Planning and Management, 146 (7), 05020009.
15. Dimitriou N. (2020) A deep learning framework for simulation and defect prediction applied in microelectronics. Simulation Modelling Practice and Theory, 100 (6), 102063.