ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ПРОЦЕССА ОБРАБОТКИ ЗАЯВОК НА РЕМОНТ ИНЖЕНЕРНОЙ ИНФРАСТУКТУРЫ

SIMULATION MODEL PROCESSING PROCESS OF APPLICATIONS FOR REPAIR OF ENGINEERING INFRASTRUCTURE

Alexander Glukhanov

Ph.D. tech. Sciences, Associate Professor of the Department of Technosphere Safety, St. Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering,

Russia, St. Petersburg

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается способ настройки имитационной модели процесса обработки заявок на ремонт инженерной инфраструктуры. Предлагается алгоритм извлечения данных из файла имитационной модели, разработанной в среде Anylogic. Полученные данные используются для построения упрощенной математической модели на основе цепей Маркова. Предлагаемая математическая модель позволяет произвести оценку времени переходного процесса, учесть временные затраты на обработку заявок при выполнении отдельных операций, ускорить настройку имитационной модели.

ABSTRACT

The article discusses a method for setting up a simulation model of the process of processing requests for maintenance and repair of engineering infrastructure. An algorithm is proposed for extracting data from a simulation model file developed in the Anylogic environment. The obtained data is used to construct a simplified mathematical model based on Markov chains. The proposed mathematical model allows you to estimate the time of the transition process, take into account the time costs for processing applications when performing individual operations, and speed up the setup of the simulation model

Ключевые слова: имитационное моделирование, техническая эксплуатация, инженерная инфраструктура, экспресс-анализ модели, среднее время обработки заявок.

Keywords: simulation modeling, technical operation, engineering infrastructure, express analysis of the model, average application processing time.

Введение. Исследование процессов обслуживания и ремонта инженерной инфраструктуры требует использования сложных, многокомпонентных моделей. Для построения таких моделей удобно использовать современную среду имитационного моделирования Anylogic, обладающую наглядными средствами визуализации моделируемых процессов. Однако, данная среда чрезвычайно требовательна к вычислительным ресурсам. Ускорить вычисления можно с помощью использования упрощенных математических моделей, учитывающих компонентный состав, структуру исходной имитационной модели и длительности выполнения отдельных операций.

Актуальность задачи. В настоящее время существует несколько программных продуктов для разработки имитационных моделей. Их использование в научных исследованиях обычно сопровождается построением вспомогательных, расчетных математических моделей. В [1] приведен пример использования многомодельного подхода к исследованию компьютерных сетей, в том числе отмечается более высокая адекватность имитационных моделей, построенных с применением математического аппарата теории графов, сетей Петри. В [2] приведены результаты совместного применения цепей Маркова и имитационной модели Anylogic для прогнозирования процессов обслуживания и ремонта подвижного состава. В данном исследовании разработка математической модели предшествует разработке имитационной модели. Такая последовательность может быть названа прямой и полезна в начале имитационного моделирования. Однако при настройке имитационной модели становится актуальной задача коррекции математической модели в соответствии с изменениями, вносимыми в имитационную модель. В ряде исследований [3, 4, 5] отмечается возможность и преимущества совместного использования нескольких сред имитационного моделирования, в том числе для повышения скорости вычислений. Стоит отметить, что при высокой детализации моделей становится сложнее сохранять взаимное соответствие между моделями. Проведенный обзор и анализ научных публикаций позволяют говорить о необходимости разработки программных инструментов для корректировки и взаимной конвертации используемых моделей.

Разработка алгоритма построения упрощенной математической модели. В структуре модели Anylogic для обозначения параметров блоков модели и связей между блоками используется система тегов, представленная в таблице 1.

Таблица 1.

Используемые теги модели Anylogic

При первичной обработке файла имитационной модели Anylogic производится построение матрицы смежности блоков имитационной модели, вектора временных затрат на обработку заявок в блоках. Среди полученных временных затрат производится поиск наименьшего времени обработки заявки, это значение принимается за длительность шага моделирования. С учетом матрицы смежности и длительностей обработки заявок строится следующее рекуррентное отношение для вычисления распределения заявок по блокам модели:

,                                                                                (1)

где:  – матрица возможных переходов между блоками модели на расстоянии длительности в j минимальных отсчетов времени;

 – вектор числа заявок в блоках модели на i-м шаге моделирования;

 – вектор, содержащий нормированные количества заявок, поступившие в блоки модели на i-м шаге моделирования.

На рисунке 1 представлена обобщенная блок-схема алгоритма извлечения данных из имитационной модели Anylogic, построения упрощенной математической модели и коррекции исходной имитационной модели.

Рисунок 1. Обобщенная блок-схема алгоритма коррекции параметров имитационной модели в соответствии данными упрощенной математической модели

Экспериментальная часть. Для проверки работоспособности предлагаемого метода использовалась имитационная модель собственной разработки, представленная в публикации [6]. Графики распределений заявок в основных блоках модели, полученные посредством вычисления выражения (1) с единичным начальным значением в первом блоке модели представлены на рисунке 2.

Рисунок 2. Вычисление вероятностей сети Маркова, построенной по имитационной модели Anylogic

Расчет вероятностей на числе шагов равном 100, выполненный в среде программирования Jupiterlab, потребовал менее 2.2 секунд машинного времени. Аналогичный расчет в среде Anylogic занимает порядка 30 минут, что позволяет говорить о целесообразности разработки подобных алгоритмов настройки имитационных моделей.

Заключение. Предложенный алгоритм извлечения данных из имитационной модели и упрощенная математическая модель для оценки распределения заявок в системе позволяют существенно сократить время моделирования процессов обработки заявок на обслуживание и ремонт инженерной инфраструктуры. В дальнейшем планируется адаптировать разработанный алгоритм для большего количества анализируемых параметров, обеспечить более широкую совместимость разрабатываемого подхода с библиотеками блоков систем массового обслуживания, предоставляемых средой Anylogic.

Список литературы:

1. Семеновых, А. А. Многомодельный подход к моделированию компьютерных сетей // Вестник молодых ученых ПГНИУ: сборник научных трудов. Пермский государственный национальный исследовательский университет. Выпуск 5. 2015. — С. 144-151.
2. Панов К. В. Разработка имитационной модели деповского ремонта локомотивов, учитывающей вероятность возникновения неплановых технологических операций // Известия Транссиба. 2018. № 4(36). — С. 21-30
3. Якимов И. М., Кирпичников А. П., Исаева Ю. Г., Аляутдинова Г. Р. Сравнение результатов имитационного моделирования вероятностных объектов в системах: Anylogic, Arena, Bizagi modeler, GPSS W // Вестник Технологического университета. 2015. Т. 18. № 16. — С. 260-264.
4. Якимов И. М., Кирпичников А. П., Трусфус М. В., Мокшин В. В. Сравнение систем структурного и имитационного моделирования Anylogic, ExtendSim, Simulink // Вестник Технологического университета. 2017. Т. 20. № 15. — С. 118-122.
5. Астапкович К. В. Сравнение систем имитационного моделирования «Arena» и «AnyLogic» // Научно-практические исследования. 2020. № 1-3(24). — С. 17-19.
6. Глуханов А.С., Поспелов К.Н. Имитационная модель процессов обслуживания и ремонта инженерной инфраструктуры // Известия тульского государственного университета. Технические науки. 2023. №7. — С. 572-577.