Верификация, валидация и включение системно-динамической производственно-сбытовой модели Дж. Форрестера и её описание

1. Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет им. В.И. Ульянова (Ленина)

Верификация, валидация и включение
системно-динамической производственносбытовой модели Дж. Форрестера и её описание
в комплекс учебных моделей системной
динамики
Студент: Кузнецов Дмитрий Алексеевич
Руководитель: д.т.н., профессор Фомин Б.Ф.
Работа выполнена на кафедре АПУ

2. Цель работы

Завершенная системно-динамическая модель производственно-сбытовой
системы Дж. Форрестера с выполненной верификацией и валидацией модели,
реализованной в среде Stella Architect, а также объединение данной модели с
ранее созданными моделями системной динамики в комплекс учебных
моделей, снабженным стартовым пользовательским интерфейсом.
Задачи
2
• Изучить функционал и выбрать рабочую версию среды Stella Architect.
• Завершить верификацию и выполнить валидацию производственно-сбытовой
модели Дж. Форрестера.
• Выбрать исходные данные, достаточные для валидации модели и
подготовить сценарии работы с ней.
• Создать комплекс подготовленных учебных моделей системной динамики,
обладающий пользовательским интерфейсом.

3.

1.6.X
3.5.X
3.4.X
3.3.X
3.6.X
1.8.X
1.7.X
3.2.X
3.7.X
1.9.X 1.6.X
3.1.X
2.0.X
3.0.X
2.1.X
1. Упрощено нахождение переменных даже
моделях с большим количеством элементов.
в
2. Можно задать скорость симуляции модели.
Эти изменения нужны
для более упрощённой
работы с моделями.
3

4.

1.7.X
3.5.X
3.4.X
3.3.X
3.6.X
1.8.X
1.7.X
3.2.X
3.7.X
1.9.X 1.6.X
3.1.X
2.0.X
2.1.X
3.0.X
1. Возможность
увеличения
отображаемого
времени для более глубокого анализа поведения
модели.
2. Функциональность для сохранения результатов
интересных
прогонов
при
отображении
текущего.
Эти изменения нужны для
более упрощённой работы
с моделями.
4

5.

1.8.X
3.5.X
3.6.X
3.7.X
1.8.X
3.4.X
1.7.X
3.3.X
3.2.X
1.9.X 1.6.X
3.1.X
2.0.X
3.0.X
2.1.X
Эти изменения нужны для
более упрощённой работы
с
моделями
и
оптимизации.
1. Автоматическое добавление уравнений NAN в
причинно-следственных
диаграммах,
чтобы
избежать недействительных уравнений.
2. Повышена скорость моделирования и сокращено
время для больших моделей со сложными
уравнениями.
3. Возможность экспортировать измененные в
интерфейсе переменные для последующего
использования
5

6.

1.9.X
3.5.X
3.4.X
3.3.X
3.6.X
1.8.X
1.7.X
3.2.X
3.7.X
1.9.X 1.6.X
3.1.X
2.0.X
3.0.X
2.1.X
-
Важных изменений в этой
версии нет.
6

7.

2.0.X
3.5.X
3.4.X
3.3.X
3.6.X
1.8.X
1.7.X
3.2.X
3.7.X
1.9.X 1.6.X
3.1.X
2.0.X
3.0.X
2.1.X
Возможность распределять материал по конвейеру
по заданному контуру для более точного
моделирования переменного времени пребывания.
Это изменение нужно для
более упрощённой работы
с моделью.
7

8.

2.1.X
3.6.X
3.7.X
3.5.X
3.4.X
3.3.X
1.8.X
1.7.X
3.2.X
1.9.X 1.6.X
2.0.X
2.1.X
3.1.X
3.0.X
1. Новая функция ISNAN позволяет проверять,
содержит ли переменная значение NAN.
2. Встроенная
функция
HISTORY
теперь
поддерживает получение значений из различных
запусков модели.
Это изменение нужно для
более упрощённой работы
с моделью.
8

9.

3.0.X
3.6.X
3.7.X
3.5.X
3.4.X
3.3.X
1.8.X
1.7.X
3.2.X
1.9.X 1.6.X
3.1.X
1. Добавление функций RUN (RUNMIN, RUNMAX,
RUNMEAN, RUNCUM) и расширение LOOKUP
функций.
2.0.X
3.0.X
2. Можно задавать более информативные имена
прогонам (например, Test1, Test2).
2.1.X
Это изменение нужно для
более упрощённой работы
с моделью.
9

10.

3.1.X
3.5.X
3.4.X
3.3.X
3.6.X
1.8.X
1.7.X
3.2.X
3.7.X
1.9.X 1.6.X
3.1.X
2.0.X
2.1.X
3.0.X
Важных изменений в этой
версии нет.
1
0

11.

3.2.X
3.5.X
3.4.X
3.3.X
3.6.X
1.8.X
1.7.X
3.2.X
3.7.X
1.9.X 1.6.X
3.1.X
2.0.X
3.0.X
2.1.X
Это изменение нужно для
более упрощённой работы
с моделью.
Наложение значений из разных периодов времени
для одной переменной для сравнительного анализа.
1
1

12.

3.3.X
3.5.X
3.4.X
3.3.X
3.6.X
1.8.X
1.7.X
3.2.X
3.7.X
1.9.X 1.6.X
3.1.X
-
2.0.X
2.1.X
3.0.X
Важных изменений в этой
версии нет.
1
2

13.

3.4.X
3.5.X
3.4.X
3.3.X
3.6.X
1.8.X
1.7.X
3.2.X
3.7.X
1.9.X 1.6.X
3.1.X
2.0.X
3.0.X
2.1.X
Это изменение нужно для
более упрощённой работы
с моделью.
Наложение значений из разных периодов времени
для одной переменной для сравнительного анализа.
1
3

14.

3.5.X
3.5.X
3.4.X
3.3.X
3.6.X
1.8.X
1.7.X
3.2.X
3.7.X
1.9.X 1.6.X
3.1.X
2.0.X
2.1.X
3.0.X
Важных изменений в этой
версии нет.
1
4

15.

3.6.X
3.6.X
3.7.X
3.5.X
3.4.X
3.3.X
1.8.X
1.7.X
3.2.X
1.9.X 1.6.X
3.1.X
2.0.X
3.0.X
2.1.X
Это изменение нужно для
более упрощённой работы
с моделью.
Теперь, когда Stella ограничивает переменные для
предотвращения
отрицательных
запасов
или
превышения мощности конвейера, эти переменные
выделяются желтым цветом.
1
5

16.

3.7.X
3.6.X
3.7.X
3.5.X
3.4.X
3.3.X
1.8.X
1.7.X
3.2.X
1.9.X 1.6.X
3.1.X
1. Диаграммы ящиков и позволяют отображать
неопределенность
в
серии
реализаций
неопределенного значения.
2.0.X
3.0.X
2. В редактор массивов добавлена возможность
дублирования элементов массива.
2.1.X
Это изменение нужно для
более упрощённой работы
с моделью.
1
6

17.

Модель
План верификации
«Производственносбытовая модель»
Модель показывает работу
производства,
оптовой
торговли
и
розничной
торговли и взаимодействие
между
этими
тремя
блоками.
1. Проблемы с модулями.
пройдена
2. Проблемы с единицами измерения.
3. Проблемы с уравнениями.
пройдена
пройдена
4. Проблемы с отсутствием элементов.
пройдена
1
7

18.

Модель
«Волки Йеллоустоуна»
Модель
иллюстрирует
влияние
хищников
(численности
популяции
волков)
на
экосистему
Йеллоустоунского
национального парка, где
волки были практически
уничтожены.
План верификации
1. Проблемы с модулями.
пройдена
2. Проблемы с единицами измерения.
3. Проблемы с уравнениями.
пройдена
пройдена
4. Проблемы с отсутствием элементов.
пройдена
1
8

19.

Модель
«Давление естественного
отбора и Эволюция»
Модель, иллюстрирующая
действие
естественного
отбора и эволюцию видов.
Она
показывает,
как
давление
окружающей
среды влияет на появление
и распределение признаков,
способствующих
выживанию
среди
популяции.
Более
приспособленные
особи
получают преимущества в
выживании
и
передаче
генов, в то время как менее
приспособленные исчезают.
План верификации
1. Проблемы с модулями.
пройдена
2. Проблемы с единицами измерения.
3. Проблемы с уравнениями.
пройдена
пройдена
4. Проблемы с отсутствием элементов.
пройдена
1
9

20.

Модель
«Заболеваемость»
Модель
описывает
распространение
инфекционного заболевания
в популяции. Она включает
классы
восприимчивых,
инфицированных
и
выздоровевших
особей.
Анализируются
темпы
заражения,
продолжительность болезни
и возможность повторных
эпидемий.
План верификации
1. Проблемы с модулями.
пройдена
2. Проблемы с единицами измерения.
3. Проблемы с уравнениями.
пройдена
пройдена
4. Проблемы с отсутствием элементов.
пройдена
2
0

21.

Модель
«Модель продовольственной
безопасности»
Модель посвящена анализу
продовольственной
безопасности Малайзии с
акцентом на стратегически
важную
сельскохозяйственную
культуру — рис. Основной
целью является изучение
динамики
индекса
самообеспеченности рисом
(Self Sufficiency Level, SSL)
в долгосрочной перспективе
— на протяжении 50 лет.
План верификации
1. Проблемы с модулями.
пройдена
2. Проблемы с единицами измерения.
3. Проблемы с уравнениями.
пройдена
пройдена
4. Проблемы с отсутствием элементов.
не
пройдена
2
1

22.

План верификации
Решение проблемы
Модуль
1. Проблемы с модулями.
«Модель
продовольственной
безопасности»
3. Проблемы с уравнениями.
пройдена
2. Проблемы с единицами измерения.
пройдена
пройдена
4. Проблемы с отсутствием элементов.
не
пройдена
2
2

23.

Модель
«Хищник-жертва»
Классическая
модель
взаимодействия
двух
популяций — хищников и
жертв. В её основе лежит
система уравнений ЛоткиВольтерра. Показано, как
численность
каждой
популяции
зависит
от
другой,
а
также
как
нарушенный баланс может
привести к вымиранию
одной из сторон.
План верификации
1. Проблемы с модулями.
пройдена
2. Проблемы с единицами измерения.
3. Проблемы с уравнениями.
пройдена
пройдена
4. Проблемы с отсутствием элементов.
не
пройдена
2
3

24.

План верификации
Решение проблемы
Модуль
1. Проблемы с модулями.
«Модель
продовольственной
безопасности»
3. Проблемы с уравнениями.
пройдена
2. Проблемы с единицами измерения.
пройдена
пройдена
4. Проблемы с отсутствием элементов.
не
пройдена
2
4

25.

Переменные
Вывод
1. IAR
По графику невозможно валидировать систему, так
как не заданы начальные условия работы. График
можно взять для составления кейсов тестирования.
2. RRF
3. MOF
4. SRF
5. IAD
6. RRR
7. RRD
8. IAF
9. UOF
10. DFF
2
5
Реакция системы на внезапное 10% увеличение продаж

26.

Переменные
Вывод
1. IAR
По графику невозможно валидировать систему, так
как не заданы начальные условия работы. График
можно взять для составления кейсов тестирования.
2. RRF
3. MOF
4. SRF
5. IAD
6. RRR
7. RRD
8. IAF
9. UOF
10. DFF
2
6
Реакция системы на внезапное 10% увеличение и
падение розничных продаж с периодом в 1 год

27.

Переменные
Вывод
1. IAR
По графику невозможно валидировать систему, так
как не заданы начальные условия работы. График
можно взять для составления кейсов тестирования.
2. RRF
3. MOF
4. SRF
5. IAD
6. RRR
7. RRD
8. IAF
9. UOF
10. DFF
2
7
Влияние колебаний розничных продаж на производство
при максимальной мощности завода, на 20%
превышающий средние продажи

28.

Переменные
1. IAR
Вывод
По графику невозможно валидировать систему, так
как нужно будет перестраивать систему заново, без
звена «Оптовая торговля». Для составления кейсов
тестирования график не подойдет.
2. SRF
3. RRR
4. IAF
5. UOF
6. DFF
2
8
Исключение из системы звена оптовой торговли

29.

Переменные
Вывод
По рисунку можно валидировать систему по
форме графика. Для создания кейсов тестирования
график подойдёт.
1. RRR
2. SRF
2
9
Изменение времени на корректировку объёма запасов и
размещение заказов

30.

Переменные
Вывод
По графику можно валидировать систему. Можно
изменить параметр RRR и посмотреть поведение
переменной UOR и SSR. Также этот график
можно использовать как основу для создания
кейсов тестирования.
1. UOR
2. RRR
3. SSR
4. DFR
3
0
Реакция темпа отгрузки товаров покупателям SSR и
уровня невыполненных заказов UOR на скачкообразное
изменение RRR

31.

Переменные
Вывод
По графику можно валидировать систему. Можно
изменить параметр RRR и посмотреть поведение
переменной UOR и SSR. Также этот график
можно использовать как основу для создания
кейсов тестирования.
1. UOR
2. RRR
3. SSR
4. DFR
3
1
Реакция темпа отгрузки товаров покупателям SSR и
уровня невыполненных заказов UOR на импульсное
изменение RRR

32.

Переменные
Вывод
Валидировать по графику нельзя, так как полных
данных нет.
1. IAF
2. IAD
3. IAR
3
2
Выполнение заказов на один вид товара со многих
складов

33.

Переменные
Вывод
По графику можно проверить зависимость DFR от
DHR. Можно взять как основу для тест-кейсов.
1. DFR
2. DHR
3. IDR
3
3
Зависимость запаздывания от величины запаса

34.

Переменные
Вывод
1. IAR
График проверить нельзя. Так как отклонения
случайные. Использовать для тест кейсов тоже
нельзя.
2. RRF
3. MOF
4. SRF
5. IAD
6. RRR
7. RRD
8. IAF
9. UOF
10. DFF
3
4
Влияние случайных отклонений на розничные продажи

35.

Сценарий 1. Цель
Эксперимент
Исследовать
влияние
переменной DHR на уровень
UOR
UOR – заказы, невыполненные розницей.
DHR – минимальное запаздывание выполнения
заказа розничным звеном.
RRR – заказы, получаемые розницей.
Начальное значение RRR – 1700.
График (DHR=9.5)
График (DHR=0.5)
3
5

36.

Сценарий 2. Цель
Исследовать
влияние
переменной DUR на уровень
UOR
График (DUR=8.5)
3
6
Эксперимент
UOR – заказы, невыполненные розницей.
DUR – запаздывание выполнения заказов
розничным звеном из-за отсутствия некоторых
товаров при нормальном общем объеме запасов
RRR – заказы, получаемые розницей.
Начальное значение RRR – 1700.
График (DUR=1)

37.

Сценарий 3. Цель
Эксперимент
Исследовать, как увеличение
невыполненных заказов у
оптовых баз (UOD) влияет
на UOR в рознице
UOD – заказы, невыполненные у оптовых баз.
RRR – заказы, получаемые розницей.
Начальные значения:
RRR – 1700. DUR – 0.2; DHR – 0.2
График (UOD=55)
3
7
График (UOD=1950)

38.

Интерфейс программы
Обновляет список доступных моделей
Даёт выбрать описание для модели
Открывает описание в редакторе PDF по умолчанию
Запускает модель
3
8

39. Заключение

Разработана
и
верифицирована
системно-динамическая
модель
производственно-сбытовой системы Дж. Форрестера в среде Stella Architect,
для которой выполнена валидация по сценариям. Кроме того, создан единый
комплекс учебных системно-динамических моделей с пользовательским
интерфейсом.
3
9