Imitacinio modeliavimo metodų taikymo logistikos sistemose tyrimas

Šiais laikais, imitacinis modeliavimas tampa vienu būtiniausių sprendimų paieškos etapų ir verslo analitikams, ir inžinieriams, ir įmonės vadovams, ir praktiškai visoms mokslo šakoms. Kuomet modeliavimas naudojant realias sistemas yra labai brangus ar labai sudėtingas, į pagalbą derėtų pasitelkti kompiuterinį modeliavimą, kitaip dar vadinamą – imitaciniu modeliavimu. Imitacinis modeliavimas apima matematikos, logikos, algoritmų ir duomenų struktūrų kūrimo ir skaičiavimo metodus, analizuojant, prognozuojant ir valdant įvairių sistemų funkcionavimą. Darbe analizuojami imitacinio modeliavimo principai ir metodai, logistikos sistemos struktūra ir funkcijos, atliekama logistikos imitacinių modelių kūrimo paradigmų ir metodų lyginamoji analizė. Remiantis autoriaus atliktos lyginamosios analizės išvadomis, pasirenkamas logistikos sistemos procesams tinkamas hibridinis modeliavimo būdas. Vykdant modelio kūrimą detaliai aprašyti visi tiekimo grandinės erdvinio hibridinio modelio kūrimo etapai. Sudaryti scenarijai ir atlikti kompiuteriniai eksperimentai su sukurtu Baltijos regiono tiekimo grandinės modeliu. Jų analizė parodė, kad hibridinis modelis leidžia tinkamai aprašyti pagrindinių tiekimo grandinės komponentų dinamiką, ją tirti ir nustatyti valdymo veiksmus, kurie leidžia optimizuoti nagrinėjamą sistemą. Šis darbas turi ir pridėtinę praktinę - metodinę vertę. Jame detaliai aprašytas hibridinių imitacinių modelių kūrimo procesas, apimantis skirtingų modeliavimo paradigmų submodelių kūrimo ypatumus.

Computer modelling (otherwise known as - simulation modeling) is the essential stage for the development and analysis of process efficiency in modern businesses, engineering, social and other sciences. Using material assets for modelling is much more expensive and time consuming. Simulation modeling includes mathematics, logic, algorithms, and data structures for analyzing and managing forecasts in various functioning systems. This paper analyses the simulation modeling principles and methods applicable for logistics business, functions used in logistics modeling, and methods of comparative analysis. According to comparative analysis conducted by the author, hybrid modeling method suitable for logistics processes is chosen. The model is created whilst describing all stages of the supply chain’s spatial-hybrid-model in detail. Three simulation scenarios are created and performance experiments ran with computer-generated Baltic region's supply chain model. Analysis reviled that the hybrid model adequately depicts the dynamics of main components of the supply chain, and allows investigate and identify management actions vital for optimization of the system. This work has an added practical - methodological value. It describes hybrid simulation model development processes, that involve different-modelling-paradigms-sub-models, in detail.