The Modelling and Simulation of Complex Systems: Methodology and Practice. An Overview

Имитационное моделирование предоставляет широкие возможности для решения различных задач, связанных с функционированием сложных систем, в частности, задач по анализу, оптимизации и управлению такими системами. В статье обобщены результаты исследований последних лет в области имитационного моделирования сложных систем, выполненных на кафедре имитационного моделирования Рижского технического университета под руководством члена-корреспондента Латвийской академии наук, хабилитированного доктора инженерных наук, профессора Юрия Анатольевича Меркурьева. Рассматриваемые в статье исследования, будучи мотивированными участием в выполнении многочисленных научных проектов, направлены на обеспечение методологической поддержки отдельных этапов процедуры имитационного моделирования. Основное внимание уделено исследованиям, связанным с интегрированной методологией моделирования, объединяющей имитационное моделирование с другими научными подходами к анализу, оптимизации и управлению сложными системами, а также результатам их практического применения, в частности, на примере логистических систем. При этом рассматриваются следующие подходы на базе имитационного моделирования: оптимизация, управление рисками (с приложением в областях информационных технологий, управления цепями поставок и сельского хозяйства), а также визуализация комбинированных систем. Применительно к логистическим системам рассматриваются следующие вопросы: использование имитационного моделирования при решении логистических задач; анализ динамики цепей поставок с использованием аналитического подхода и имитационного моделирования; тактическое управление цепями поставок, с демонстрацией полученных результатов на примере компаний „King Coffee Services”, “Biosan” и “Zepter”. При рассмотрении результатов исследований, выполненных в рамках конкретных проектов, обсуждаются такие вопросы, как разработка среды имитационного моделирования цепей поставок, динамическое управление устойчивым развитием больших технических систем, мониторинг и управление сложными системами. В заключение обсуждаются основные напрaвления дальнейших исследований.