При имитационном моделировании закономерности, опреде­ляющие характер количественных отношений внутри логистических процессов, остаются непознанными. В этом плане ло­гистический процесс остается для экспериментатора «черным ящиком».

Процесс работы с имитационной моделью, в первом прибли­жении, можно сравнить с настройкой телевизора рядовым теле­зрителем, не имеющим представления о принципах работы этого аппарата. Телезритель просто вращает разные ручки, добиваясь четкого изображения, не имея при этом представления о том, что происходит внутри «черного ящика».

Точно так же экспериментатор «вращает ручки» имитаци­онной модели, меняя при этом условия протекания процесса и наблюдая получаемый результат. Определение условий, при ко­торых результат удовлетворяет требованиям, является целью работы с имитационной моделью.

Имитационное моделирование включает в себя два основ­ных процесса: первый — конструирование модели реальной системы, второй — постановка экспериментов на этой модели.

При этом могут преследоваться следующие цели: а) понять поведение логистической системы; б) выбрать стратегию, обес­печивающую наиболее эффективное функционирование логисти­ческой системы.

Как правило, имитационное моделирование осуществляется с помощью компьютеров. Основные условия, при которых рекомендуется применять имитацион­ное моделирование, следующие.

1. Не существует законченной математической постановки данной задачи, либо еще не разработаны аналитические методы решения сформулированной математической модели.

2. Аналитические модели имеются, но процедуры столь слож­ны и трудоемки, что имитационное моделирование дает более простой способ решения задачи.

3. Аналитические решения существуют, но их реализация не­ возможна вследствие недостаточной математической подготовки имеющегося персонала.

Таким образом, основным достоинством имитационного моде­лирования является то, что этим методом можно решать более сложные задачи. Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать случайные воздействия и другие факторы, ко­торые создают трудности при аналитическом исследовании.

При имитационном моделировании воспроизводится процесс функционирования системы во времени. Причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во вре­мени. Модели не решают, а осуществляют прогон программы с заданными параметрами, меняя параметры, осуществляя прогон за прогоном.

Имитационное моделирование имеет ряд существенных недо­статков, которые также необходимо учитывать.

1. Исследования с помощью этого метода обходятся дорого.

Причины:

• для построения модели и экспериментирования на ней не­обходим высококвалифицированный специалист-програм­мист;
• необходимо большое количество машинного времени, по­скольку метод основывается на статистических испытаниях и требует многочисленных прогонов программ;
• модели разрабатываются для конкретных условий и, как правило, не тиражируются.

2. Велика возможность ложной имитации. Процессы в логи­стических системах носят вероятностный характер и поддают­ся моделированию только при введении определенного рода до­пущений. Поэтому разработка и применение имитационных моделей в большей степени искус­ство, чем наука. Следовательно успех или неудача в большей степени зависит не от метода, а от того, как он применяется.

Изоморфные модели — это модели, включающие все харак­теристики объекта — оригинала, способные, по существу, заме­нить его. Если можно создать и наблюдать изоморфную модель, то наши знания о реальном объекте будут точными. В этом слу­чае мы сможем точно предсказать поведение объекта. Гомоморфные модели. В их основе лежит неполное подобие модели изучаемому объекту, частичное подобие. При этом неко­торые стороны функционирования реального объекта не моде­лируются совсем. В результате упрощается построение модели и интерпретация результатов исследования. При моделировании логистических систем абсолютное подобие не имеет места. По­этому в дальнейшем мы будем рассматривать лишь гомоморфные модели, не забывая, однако, что степень подобия у них может быть различной.

Следующим признаком классификации является материаль­ность модели. В соответствии с этим признаком все модели можно разделить на материальные и абстрактные.

Материальные модели воспроизводят основные геометриче­ские, физические, динамические и функциональные характери­стики изучаемого явления или объекта. К этой категории отно­сятся, в частности, уменьшенные макеты предприятий оптовой торговли, позволяющие решить вопросы оптимального размеще­ния оборудования и организации грузовых потоков.

Абстрактное моделирование часто является единственным способом моделирования в логистике. Его подразделяют на сим­волическое и математическое.

К символическим моделям относят языковые и зна­ковые.

Языковые модели — это словесные модели, в основе кото­рых лежит набор слов (словарь), очищенных от неоднозначно­сти. Это словарь называется «тезаурус». В нем каждому слову может соответствовать лишь единственное понятие, в то вре­мя как в обычном словаре одному слову могут соответствовать несколько понятий.

Знаковые модели. Если ввести условное обозначение отдель­ных понятий, т. е. знаки, а также договориться об операциях между этими знаками, то можно дать символическое описание объекта.

Математическим моделированием называется про­цесс установления соответствия данному реальному объекту не­которого математического объекта, называемого математиче­ской моделью. В логистике широко применяются два вида мате­матического моделирования: аналитическое и имитационное.

Аналитическое моделирование  — это математический при­ем исследования логистических систем, позволяющий получать точные решения. Аналитическое моделирование осуществляется в следующей последовательности.

Первый этап. Формулируются математические законы, свя­зывающие объекты системы. Эти законы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, диф­ференциальных и т. п.).

Второй этап. Решение уравнений, получение теоретических результатов.

Третий этап. Сопоставление полученных теоретических ре­зультатов с практикой (проверка на адекватность).

Наиболее полное исследование процесса функционирования системы можно провести, если известны явные зависимости, свя­зывающие искомые характеристики с начальными условиями, параметрами и переменными системы. Однако такие зависимо­сти удается получить только для сравнительно простых систем. При усложнении систем исследование их аналитическими ме­тодами наталкивается на определенные трудности, что явля­ется существенным недостатком метода. В этом случае, что­бы использовать аналитический метод, необходимо существенно упростить первоначальную модель, чтобы иметь возможность изучить хотя бы общие свойства системы.

К достоинствам аналитического моделирования относят большую силу обобщения и многократность использования. Другим видом математического моделирования является имитационное моделирование.

К основным методам, применяемым для решения на­учных и практических задач в области логистики, сле­дует отнести методы системного анализа, методы теории исследования операций, кибернетический подход и прогностику. Применение этих методов позволя­ет прогнозировать материальные потоки, создавать интегриро­ванные системы управления и контроля за их движением, раз­рабатывать системы логистического обслуживания, оптимизи­ровать запасы и решать ряд других задач.

Широкое применение в логистике имеют различные методы моделирования, т.е. исследования логистических систем и процессов путем построения и изучения их моделей. При этом под логистической моделью понимается любой образ, абстрактный или материальный, логистического процесса или логистической системы, используемый в качестве их заместите­ля.

Основная цель моделирования — прогноз поведения систе­мы.