SIMULAZIONE. Prof. Michele Colajanni. Corso di Impianti di Elaborazione Ingegneria Informatica Università di Modena e Reggio Emilia

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Bruno Ventura
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1 SIMULAZIONE Prof. Michele Colajanni Corso di Impianti di Elaborazione Ingegneria Informatica Università di Modena e Reggio Emilia La Simulazione è un Esperimento condotto con un Modello La Simulazione è l uso di un modello (non necessariamente un modello su computer) per condurre esperimenti che forniscono una comprensione del funzionamento del sistema modellato La Simulazione su computer è lo sviluppo di un programma che rappresenta un surrogato del sistema. I valori che le variabili di questo programma assumono nel tempo sono determinate dalle stesse leggi dinamiche che governano le variabili del sistema reale o ipotetico. [Mc Leod,1988] 2

2 L informazione ottenuta da un Esperimento riduce le incertezze nelle scelte: Scoprire qualcosa di sconosciuto Verificare un ipotesi Verificare alternative Fornire maggiori informazioni riguardo alle potenziali conseguenze associate con differenti azioni La Simulazione può aiutare a prendere la decisione giusta evitando inutili e/o costosi tentativi di realizzazione 3 La Simulazione è uno strumento che aiuta a risolvere problemi PASSI CORRETTI PER LA SOLUZIONE DI UN PROBLEMA: [1] Capire a fondo il problema ( raccogliere e analizzare dati) [2] Trovare soluzioni ammissibili [3] Individuare la migliore soluzione rispetto agli esiti desiderati ( Decision Making ) 4

3 La Simulazione costringe ad effettuare i passi [1],[2],[3] [1] La Simulazione deve caratterizzare il problema [2] La Simulazione aiuta nella ricerca di soluzioni ammissibili [3] La Simulazione è fondamentale nella fase di Decision making : Selezionare dei criteri e determinare i loro pesi ed importanza Valutare le prestazioni previste per ciascuna soluzione ammissibile rispetto ai criteri definiti Confrontare i candidati sulla base delle prestazioni previste 5 La Simulazione è uno dei migliori strumenti per la previsione delle prestazioni, in quanto trasforma i dati in conoscenza, e la conoscenza in esperienza Riduce il grado di incertezza 6

4 Simulazione La Simulazione è l insieme dei processi che mirano al progetto ed alla realizzazione di un modello di un sistema reale e alla sperimentazione mediante questo modello. Lo scopo è quello di comprendere il funzionamento del sistema oppure di valutare strategie differenti per definire la migliore operatività del sistema stesso. [R.E.Shannon, System Simulation: The Art and the Science, Prentice Hall,1975] 7 Processo simulativo Sistema Modello Modello Eseguibile (Simulatore) 8

5 E sempre possibile utilizzare la simulazione? Praticamente sì! Ciò non significa che sia sempre opportuno e/o conveniente utilizzarla. Due aspetti da considerare: Esiste un modello matematico risolubile? I risultati sono attendibili? 9 Condizioni concernenti il Modello M1) La definizione del modello che rappresenta il funzionamento del sistema deve poter essere effettuata in termini di relazioni logico-matematiche tra le variabili M2) Il modello deve rappresentare adeguatamente gli effetti primari che si riferiscono al problema analizzato nell ambito di un determinato sistema 10

6 Condizioni concernenti la soluzione del Modello S1) Il Modello non può essere risolto mediante tecniche matematiche. Altrimenti le soluzioni analitiche sono da preferire in quanto più accurate, forniscono più informazioni e sono, in genere, più facili da ottenere dei risultati forniti da una Simulatore. La Simulazione non deve rimpiazzare le tecniche matematiche. Anzi, sono queste ultime che devono sostituire la Simulazione ogni volta che è possibile. 11 Necessità della Simulazione rispetto ai Modelli matematici La ragione principale per utilizzare la Simulazione è che molti modelli non possono essere adeguatamente analizzati o espressi in termini matematici. Esempi Quando le interazioni tra le variabili sono non lineari Quando vi sono effetti stocastici inerenti al Sistema (eccetto alcuni casi risolti dalla teoria delle code) Quando vi sono comportamenti impredicibili nel Sistema Quando il modello matematico non è disponibile 12

7 Vantaggi della Simulazione Il vantaggio principale della Simulazione è che gli esperimenti possono essere completamente controllati e le prestazioni di un Sistema tutte osservate Inoltre è lo strumento più adatto per analizzare sistemi in natura dinamici (ovvero con cambiamenti nel tempo) e stocastici (ovvero con cambiamenti che possono verificarsi in modo impredicibile) 13 Analisi dei Sistemi complessi (1) Sistemi dinamici e stocastici Sistemi con un alto numero di variabili stocastiche Sistemi con un alto numero di interdipendenze e di inter-relazioni tra componenti Diventa più difficile comprendere le relazioni causa-effetto (es. Sistema di produzione industriale) 14

8 Analisi dei Sistemi complessi (2) Difficoltà nell analisi del Sistema Quantità di Variabili Stocastiche e di Interdipendenze/Interrelazioni 15 Analisi dei Sistemi complessi (3) Nell imitare questo tipo di sistemi, la Simulazione è in genere superiore ai modelli matematici ed ai modelli mentali (qualitativi/opinionistici) Ottiene soluzioni che minimizzano l impatto delle Varianze Investiga le conseguenze delle Varianze (seguendo le ramificazioni delle scelte alternative ) Tiene naturalmente conto delle caratteristiche interrelazionali e delle interdipendenze esistenti all interno di un Sistema 16

9 Quando è opportuno utilizzare la Simulazione E possibile ottenere una convalida soddisfacente dei modelli e dei risultati della Simulazione L accuratezza prevista (i risultati non possono essere migliori dei dati forniti in input) dei risultati della Simulazione è consistente con i requisiti di un particolare problema. Ad esempio, l accuratezza del dosaggio di radiazioni per il trattamento medico è molto più critica dell accuratezza necessaria nella previsione della popolazione delle tigri nel mondo. 17 Quando serve: Adattabilità Quando è opportuno utilizzare la Simulazione (2) Minor costo rispetto ai modelli fisici (l uso di prototipi, quando realizzabili, è in genere più costoso, più rischioso e richiede più tempo) Sicurezza Maneggevolezza (è lo stesso utente che introducendo i parametri può verificare immediatamente gli effetti sui vari scenari) Flessibilità 18

10 Quando è opportuno utilizzare la Simulazione (3) FISIOLOGICI CLIMATICI CONTROLLO DI PROCESSI ECONOMICI SOCIALI NATURALI IDROLOGICI CONTROLLO AEREO SISTEMI DINAMICI CIRCUITI ELETTRICI BLACK BOX (inaffidabili) WHITE BOX (affidabili) I risultati non possono essere più accurati dei dati forniti in input 19 Quando è opportuno utilizzare la Simulazione (4) Analisidi sistemi reali ( why, what, how, what if ) Progetto e dimensionamento dei sistemi da realizzare Generazione di scenari virtuali Apprendimento mediante strumenti virtuali Addestramento 20

11 Campi di Applicazioni della Simulazione -Material Handling Systems -Plant Layout Analyses -Scheduling Analyses -Batch Processing Analyses -Capital Equipment Justification -Analyzing/Implementing Workcell Strategies -Evaluating Quality Control Methods -Distribution Systems -Evaluating& ImplementingJIT Strategies -Bottleneck Analyses -Inventory Sizing -Financial Analyses -Project Management (PERT) -Equipment Maintenance Strategies -Product Mix Evaluations -Line Balancing Strategies -Educating/Training People about A System, Process or Concept 21 Quando è necessario utilizzare la Simulazione (1) Il Sistema reale non esiste oppure è costoso (in tempo e/o denaro), pericoloso,o impossibile effettuare esperimenti mediante prototipi. (Ad es., progetto di computer, sistema solare, reattori nucleari) Il training con sistemi reali è costoso, pericoloso o può causare seri danni (Ad es., sistemi di trasporto, sistemi di produzione, macchinari complessi, aeromobili, impianti nucleari,etc ) 22

12 Quando è necessario utilizzare la Simulazione (2) Vi è la necessità di studiare il comportamento passato, presente e futuro del sistema in tempo reale, tempo espanso o tempo compresso (sistemi di controllo real-time, crescita della popolazione, effetti collaterali di nuovi medicinali, ecc.) Il modello matematico del sistema non esiste (esplorazioni petrolifere, meteorologia, economia mondiale, conflitti internazionali, reti di calcolatori, ecc.) I modelli matematici non hanno una soluzione analitica o numerica semplice e praticabile (equazioni differenziali non lineari, problemi stocastici, ecc.) 23 Limiti della Simulazione 1) Non è né una scienza né un arte, ma (purtroppo) una combinazione di entrambe. L esperienza è fondamentale. 2) E una tecnica iterativa-sperimentale. 3) E costosa in termini di messa a punto dei simulatori e del tempo di elaborazione. 4) La convalida dell affidabilità dei dati è particolarmente critica. 5) L analisi e l interpretazione dei risultati richiede una buona conoscenza della statistica. 6) I risultati possono essere mal interpretati ed è difficile individuare le sorgenti di errore. 7) E difficile convincere gli altri della sua convenienza. 24

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