e, Phƣơng pháp nghiên cứu:
2.3.2 CÁC BƢỚC NGHIÊN CỨU MÔ PHỎNG
Nhƣ đã nói, quá trình phát triển thành công của một mô hình mô phỏng bao gồm việc bắt đầu bằng một mô hình đơn giản. Chúng ta xem lại chi tiết các bƣớc xây dựng mô hình mô phỏng sự kiện rời rạc, từ đó có một phƣơng pháp tổng quát khi xây dựng một chƣơng trình mô phỏng. Các bƣớc thực hiện khi nghiên cứu mô phỏng một hệ thống và quan hệ giữa các bƣớc đƣợc thể hiện trong sơ đồ khối hình 2.8. Nhƣng không phải tất cả các mô phỏng đều tuân theo sơ đồ này, một vài nghiên cứu chỉ có một số bƣớc.
1. Xây dựng bài toán và kế hoạch nghiên cứu: Mỗi nghiên cứu đều bắt đầu với bài toán rõ ràng: xác định đối tƣợng nghiên cứu, tỷ lệ thành công, kế hoạch hóa về con ngƣời, thời gian, chi phí và các vấn đề, khía cạnh liên quan.
2. Tập hợp dữ liệu và xây dựng mô hình: Thông tin và dữ liệu về hệ thống quan tâm cần đƣợc tập hợp, sử dụng để xâu dựng nguyên tắc hoạt động và các phân bố cho các biến ngẫu nhiên sử dụng trong mô hình. Xây dựng mô hình toán học và
21
logic của hệ thống thực. Một mô hình phải đủ chi tiết chứa đủ các tính chất của hệ thống mà nó thay thế, không nhất thiết phải chính xác 100%.
3. Đánh giá: Mặc dù sự đánh giá có thể đƣợc thực hiện xuyên suốt quá trình nghiên cứu mô phỏng, song có một vài điểm trong nghiên cứu mà ở đó cần có sự đánh giá cụ thể. Điều này sẽ làm tăng giá trị thực của mô hình và độ tin cậy của mô hình. Thêm vào đó, cần phải có đầy đủ các phân bố và xác suất xác định để sinh các đầu vào ngẫu nhiên.
4. Xây dựng chƣơng trình và kiểm tra: Mô hình mô phỏng có thể đƣợc viết bằng các ngôn ngữ thông dụng nhƣ FOXTRAN, Passcal, C hay bằng một ngôn ngữ mô phỏng nhƣ GPSS, SIMAN hoặc SLAMII.
5. Chạy thử chƣơng trình: Tạo các lần chạy thử của mô hình đã kiểm tra dùng cho mục đích đánh giá trong bƣớc 6.
6. Đánh giá: Các lần chạy thử đƣợc sử dụng để kiểm tra độ nhạy đầu ra mô hình khi có sự thay đổi nhỏ của đầu vào. Nếu đầu ra thay đổi lớn, một ƣớc lƣợng tốt hơn cho tham số đầu vào cần đạt đƣợc. Nếu một hệ thống tƣơng tự với hệ thống đã có, đầu ra của các lần chạy thử của mô hình có thể đƣợc so sánh với hệ thống thực.
7. Thiết kế thử nghiệm: Cần quyết định về thiết kế hệ thống nếu nhƣ một vài trƣờng hợp có nhiều lựa chọn. Thông thƣờng, một quyết định chính xác không thể đƣa ra vào lúc này. Vì thế sử dụng đầu ra của các lần chạy sản phẩm (Bƣớc 8) của các thiết kế hệ thống đƣợc lựa chọn. Với mỗi thiết kế đƣợc mô phỏng, quyết định đƣa ra dựa trên điều kiện đầu vào cho mô phỏng, thời gian quá độ (nếu có), thời gian mô phỏng. Do đó khi thiết kế và tạo các lần chạy sản phẩm có thể dùng phƣơng pháp thống kê, xác suất để giảm phƣơng sai.
8. Chạy sản phẩm: Nhằm cung cấp dữ liệu hiệu suất về thiết kế hệ thống.
9. Phân tích dữ liệu ra: Phƣơng pháp thống kê đƣợc sử dụng để phân tích dữ liệu đầu ra từ các lần chạy sản phẩm. Mục đích nhằm xây dựng khoảng tin cậy cho các giá trị đại lƣợng đo hiệu suất và tìm ra hệ thống tối ƣu nhất.
10. Tài liệu và kết quả: Vì các chƣơng trình mô hình mô phỏng thƣờng đƣợc sử dụng cho nhiều ứng dụng nên cần có tài liệu về mô hình cũng nhƣ các chƣơng trình
22
máy tính. Cuối cùng một nghiên cứu mô phỏng mà kết quả không bao giờ đƣợc bổ sung là không thành công.
Hình 2.8: Các bƣớc nghiên cứu mô phỏng.
Giai đoạn xây dựng mô hình sẽ tạo ra yêu cầu dữ liệu đầu vào cho các mô hình. Một số dữ liệu cần thiết có thể dễ dang có sẵn, trong khi yêu cầu dữ liệu khác có
Xây dựng chƣơng trình máy tính và kiểm tra
Xây dựng bài toán và kế hoạch nghiên cứu
Tập hợp dữ liệu và xây dựng mô hình
Chạy thử chƣơng trình
Thiết kế thử nghiệm
Chạy sản phẩm
Phân tích dữ liệu
Tài liệu, kết quả
Không Không Đạt Đạt Đạt Đánh giá Đánh giá
23
liên quan đến thời gian và chi phí để tập hợp. Thông thƣờng, dữ liệu giá trị đầu vào nhƣ vậy là bƣớc đầu đƣa ra giả thuyết hoặc dựa trên phân tích sơ bộ. Trong một số trƣờng hợp, các giá trị chính xác cho một hoặc một số các thông số đầu vào có thể có ít ảnh hƣởng lên các kết quả mô phỏng. Độ nhạy của các kết quả mô phỏng thay đổi trong dữ liệu đầu vào cho các mô hình có thể đƣợc đánh giá bằng cách làm cho một loạt các mô phỏng chạy khi thay đổi các giá trị tham số đầu vào. Bằng cách này, các mô hình mô phỏng có thể đƣợc sử dụng để xác định cách tốt nhất để phân bố tiền và thời gian trong bộ lọc dữ liệu đầu vào cho mô hình.
Một khi một mô hình đã đƣợc phát triển và dự toán ban đầu đã đƣợc thiết lập cho các dữ liệu đầu vào, công việc tiếp theo là dịch các mô hình thành một dạng mà máy tính hiểu đƣợc. Một mô hình mô phỏng có thể đƣợc lập trình bằng cách sử dụng một ngôn ngữ mục đích chung, có lợi thế riêng biệt đƣợc gọi là ngôn ngữ mô phỏng. Ngoài việc tiết kiệm trong thời gian lập trình, một ngôn ngữ mô phỏng cũng hỗ trợ trong việc xây dựng mô hình bằng cách cung cấp một tập hợp các khái niệm cho hệ thống nhằm mô tả. Trong tài liệu này, chúng tôi mô tả chi tiết việc sử dụng ngôn ngữ mô phỏng SLAM II cung cấp một phƣơng tiện đồ họa kết hợp việc xây dựng mô hình, và công việc dịch sang một số hoạt động đơn lẻ. SLAM II cũng bao gồm khả năng lập trình để cho phép các mô hình đƣợc cải tiến trong một phiên bản tố hơn để bất kỳ mức độ chi tiết cần thiết để phản ánh sự phức tạp của hệ thống đang đƣợc nghiên cứu.
Các giai đoạn xác minh và xác nhận có liên quan tới đánh giá việc thực hiện các mô hình mô phỏng. Các nhiệm vụ thẩm tra bao gồm việc xác định rằng mô hình dịch đƣợc thực hiện trên máy tính nhƣ là xây dựng mô hình, dự định. Điều này thƣờng đƣợc thực hiện bằng cách kiểm tra hƣớng dẫn tính toán. Fishman và Kiviat (5) mô tả các phƣơng pháp thống kê mà có thể trợ giúp quá trình xác minh. Các nhiệm vụ xác thực bao gồm xác định rằng mô hình mô phỏng là đại diện hợp lý của hệ thống. Xác nhận là đƣợc thực hiện bình thƣờng ở các cấp. Mục đích đƣợc xác nhận dựa trên các dữ liệu đầu vào, các yếu tố mô hình, tập hợp các hệ thống con. Xác nhận các yếu tố của mô hình mô phỏng mặc dù khó khăn, nhƣng là nhiệm vụ
24
dễ dàng hơn đáng kể so với việc chứng thực các loại mô hình, ví dụ xây dựng quy hoặch tuyến tính xác thực. Trong mô hình mô phỏng, có một sự tƣơng thích giữa các yếu tố mô hình và các yếu tố của hệ thống. Do đó, thử nghiệm cho hợp lý liên quan đến việc so sánh các mô hình và cấu trúc hệ thống và so sánh số lần quyết định thành phần của hệ thống con.
Các loại hình cụ thể của việc xác thực liên quan đến đánh giá tính hợp lý bằng cách sử dụng tất cả các giá trị không đổi trong mô hình mô phỏng hoặc đánh giá độ nhạy của kết quả đầu ra để biến thành tham số đầu vào. Trong việc nghiên cứu xác nhận, những thƣớc đo so sánh nên bao gồm hệ thống kết quả đầu ra trong quá khứ và kiến thức kinh nghiệm của hành vi hệ thống. Một điểm cần nhớ là đầu ra của hệ thống vừa qua là một mẫu hồ sơ về những gì có thể xảy ra.
Chiến lƣợc và lập kế hoạch chiến thuật tham khảo nhiệm vụ thiết lập các điều kiện thử nghiệm chạy mô hình mô phỏng. Nhiệm vụ quy hoạch chiến lƣợc bao gồm phát triển và thiết kế thử nghiệm hiệu quả, hoặc để giải thích mối quan hệ giữa các phản hồi mô phỏng và các biến có thể kiểm soát đƣợc hoặc giảm thiểu hoặc tối đa hóa các phản hồi mô phỏng. Ngƣợc lại, lập kế hoạch chiến thuật là có liên quan với nhau cách thức mô phỏng trong thiết kế thử nghiệm sẽ đƣợc thực hiện để thu thập thông tin nhiều nhất từ các dữ liệu. Hai vấn đề cụ thể trong lập kế hoạch chiến thuật là những điều kiện khởi đầu cho chạy mô phỏng và phƣơng pháp để giảm thiểu phƣơng sai của các phản hồi có ý nghĩa.
Các giai đoạn tiếp theo của quá trình mô phỏng là kết quả thực hiện và tài liệu hƣớng dẫn của các mô hình mô phỏng và cách sử dụng của nó. Không có dự án mô phỏng cần đƣợc xem xét hoàn thành trƣớc khi kết quả của nó đƣợc sử dụng trong quá trình ra quyết định. Sự thành công của nhiệm vụ thành công chủ yếu vào mức độ mà ngƣời lập mô hình đã thực hiện thành công các hoạt động khác trong quá trình phát triển mô phỏng. Nếu ngƣời xây dựng mô hình và ngƣời sử dụng mô hình đã làm việc chặt chẽ với nhau và cả hai đều hiểu mô hình và kết quả đầu ra của nó, sau đó có khả năng là kết quả của dự án sẽ đƣợc thực hiện hiệu quả. Mặt khác, nếu việc xây dựng mô hình và thực hiện giả định thì không có hiệu quả truyền đạt thì
25
khó có khả năng hơn để có khuyến nghị thực hiện.
Các giai đoạn phát triển mô phỏng nêu trên hiếm khi đƣợc thực hiện thuận lợi trong một chuỗi có cấu trúc bắt đầu với xác định vấn đề và kết thúc bằng các dữ liệu. Một dự án mô phỏng có liên quan bắt đầu sai, giả định sai, mà sau này phải đƣợc bỏ thì cần đƣợc xác định giá trị lặp đi lặp lại và thiết kế lại mô hình. Nếu đƣợc thực hiện quá trình lặp đi lặp lại này thì kết quả trong mô hình mô phỏng đó đánh giá đúng và đƣợc lựa chọn thay thế. Do đó, quá trình có thể đƣa ra quyết định.