Имитационное моделирование в экономике и управлении

ИМИТАЦИОННОЕ 
МОДЕЛИРОВАНИЕ 

В ЭКОНОМИКЕ 
И УПРАВЛЕНИИ

О.В. БУЛЫГИНА
А.А. ЕМЕЛЬЯНОВ
Н.З. ЕМЕЛЬЯНОВА

Под редакцией доктора экономических наук, 

профессора А.А. Емельянова

Рекомендовано

Учебно-методическим советом по направлению подготовки

«Прикладная информатика» Федерального учебно-методического

объединения в области информатики и вычислительной техники 

для студентов направления «Прикладная информатика» с профилем

«Экономика и управление»

УЧЕБНИК

Москва 
ИНФРА-М 

202

УДК 338(075.8)
ББК 65.050я73
 
Б90

Булыгина О.В.

Б90 
 
Имитационное моделирование в экономике и управлении : учеб
ник / О.В. Булыгина, А.А. Емельянов, Н.З. Емельянова ; под ред. д-ра 
экон. наук, проф. А.А. Емельянова. — Москва : ИНФРА-М, 2024. — 
592 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). — DOI 10.12737/textbook
_5b5ab5571bd995.05564317.

ISBN 978-5-16-014523-5 (print)
ISBN 978-5-16-107028-4 (online)

В учебнике даны актуальные положения методологии имитацион
ного моделирования сложных технико-экономических процессов. Рассмотрена парадигма имитационного моделирования, ориентированная 
на исследование системной временной динамики, денежно-финансовой 
динамики и динамики геопространственных процессов в условиях неопределенности и риска. Изложены методы планирования экстремальных имитационных экспериментов. Предложена инженерная CASE-технология создания моделей.

С позиций инжиниринга изучается принятие управленческих реше
ний на основе имитационного моделирования с применением элементов 
искусственного интеллекта: теории акторных сетей, генетических алгоритмов, методов нечеткой логики, алгоритмов искусственной жизни. 
Рассмотрены теоретические вопросы и примеры с использованием Actor 
Pilgrim, AnyLogic, GPSS World.

Для студентов вузов, обучающихся в области информатики и вычисли
тельной техники по направлению «Прикладная информатика» (профиль 
«Экономика и управление»).

УДК 338(075.8)
ББК 65.050я73

Р е ц е н з е н т ы:

кафедра информационных систем в экономике экономического 

факультета Санкт-Петербургского государственного университета 
(заведующий кафедрой — доктор экономических наук, профессор 
В.Т. Халии);

кафедра системного анализа в экономике Финансового универ
ситета при Правительстве Российской Федерации (профессор кафедры — доктор технических наук, доктор экономических наук, профессор Г.В. Росс)

ISBN 978-5-16-014523-5 (print)
ISBN 978-5-16-107028-4 (online)

© Булыгина О.В., Емельянов А.А., 

Емельянова Н.З., 2018

                                                                                           Предисловие

3

ПРЕДИСЛОВИЕ 

Учебная дисциплина «Имитационное моделирование» включается 

в учебные планы разных направлений университетской подготовки. 
И м и т а ц и о н н о е  м о д е л и р о в а н и е  – современная область 
научно-исследовательской деятельности и инструмент системного 
анализа. Научное направление «имитационное моделирование» активно развивается и нашло применение в различных областях: 

‒ в таких отраслях экономики страны, как промышленность, 

энергетика, сельское хозяйство, строительство, транспорт, связь и 
информатизация, сфера услуг;  

‒ в управлении инновациями, региональной экономике, логи
стике, в риск-менеджменте;  

‒ в исследованиях и разработках систем поддержки принятия 

решений гражданской защиты. 

Особенностью экономического развития в отсутствие государ
ственного планирования на микроэкономическом уровне является 
реализация конкретных проектов, направленных на развитие отдельного предприятия, территории или отрасли. Обоснование любого проекта, как правило, делается с помощью бизнес-плана. Последний – это специальный инструмент управления, широко применяемый практически во всех областях современной экономики независимо от масштабов, формы собственности и сферы деятельности 
предприятия. 

Обычно бизнес-план нового проекта имеет разделы: 
1)  меморандум о конфиденциальности; 
2)  краткое описание проекта; 
3)  характеристика отрасли, предприятия, продукта; 
4)  исследование или анализ рынка; 
5)  план маркетинга; 
6)  стратегия производства; 
7)  организационный план; 
8)  анализ критических рисков или проблем, который доказывает 

инвестору «привлекательность» проекта; 

9)  финансовый план.  
Проекты, относящиеся к различным областям экономической де
ятельности, обычно подвергают с и с т е м н о м у  а н а л и з у  с помощью различных модельно-аналитических подходов: от экспертных 
заключений до применения виртуальных компьютерных моделей. 

Известно, что в состав основных задач системного анализа вхо
дят задачи декомпозиции, анализа и синтеза [9, 45]: 

Предисловие                                                                                           .

.

4

‒ з а д а ч а  д е к о м п о з и ц и и  означает представление систе
мы в виде подсистем, состоящих из более мелких элементов;  

‒ з а д а ч а  а н а л и з а  состоит в нахождении различного рода 

свойств системы или среды, окружающей систему. Целью анализа 
может быть определение закона преобразования информации, задающего поведение системы. Здесь речь идет и об а г р е г а ц и и  
(композиции) системы в один-единственный элемент; 

‒ з а д а ч а  с и н т е з а  системы противоположна задаче анализа. 

В этом случае необходимо по описанию закона преобразования построить систему, фактически выполняющую это преобразование по 
определенному алгоритму. При этом должен быть предварительно 
определен класс элементов, из которых строится искомая система, 
реализующая алгоритм функционирования. 

Имитационное моделирование представляет собой наиболее 

э ф ф е к т и в н ы й  
и н с т р у м е н т  
с и с т е м н о г о  
а н а л и з а  

динамических объектов и процессов, а часто и единственный практически доступный метод получения информации о поведении систем, 
особенно на этапе их создания: проектирования технической системы, создания или реинжиниринга экономической системы [6, 9] и др. 

В то же время и м и т а ц и о н н о е  м о д е л и р о в а н и е  (англ. 

simulation) – распространенная разновидность моделирования на основе аналогов, реализуемая с помощью набора математических 
средств, специальных компьютерных программ-симуляторов и особых информационных технологий, позволяющих создавать в памяти 
компьютера процессы-аналоги, с помощью которых можно провести 
целенаправленное исследование структуры и функций реальной системы в режиме ее «имитации» в модельном (виртуальном) времени, 
выполнить оптимизацию различных параметров [6, 9, 19, 28, 30]. Эти 
вычислительные процессы выполняются параллельно и взаимодействуют, а по своим параметрам являются аналогами исследуемых 
процессов (с точностью до масштабов времени и пространства).  

И м и т а ц и о н н о й  м о д е л ь ю  называется специальный про
граммный комплекс, который позволяет имитировать деятельность 
какого-либо сложного объекта. Он запускает в компьютере параллельные взаимодействующие вычислительные процессы – аналоги 
реальных процессов. В странах, занимающих лидирующее положение в создании новых компьютерных систем и технологий, научное 
направление Computer Science использует именно такую трактовку 
имитационного моделирования [53, 58, 60], а в программах подготовки специалистов и магистерских программах по данному направлению имеется соответствующая учебная дисциплина.  

                                                                                           Предисловие

5

Следует отметить, что любое моделирование имеет в своей мето
дологической основе элементы имитации реальности с помощью 
какой-либо символики, математики или аналогов. 

Поэтому иногда имитационным моделированием стали называть 

целенаправленные серии многовариантных расчетов, выполняемых 
на компьютере с применением численных экономико-математических методов. Однако с точки зрения компьютерных технологий такое 
моделирование (modelling) – обычные вычисления, выполняемые с 
помощью расчетных программ или табличного процессора Excel.

Другой крайностью является отождествление имитационного мо
делирования с методом Монте-Карло. Это неправильно: метод Монте-Карло используется в имитационном моделировании, но он также 
активно применяется и для статистического моделирования нединамических объектов, где нет процессов, а иногда используется как 
численный метод интегрирования. 

Основным преимуществом имитационного моделирования по 

сравнению с аналитическим является возможность решения более 
сложных задач при выполнении системного анализа. Имитационные 
модели позволяют достаточно просто учитывать в динамике такие 
факторы, как наличие дискретных и непрерывных элементов, нелинейные характеристики элементов системы, многочисленные случайные воздействия и др.  

Классическими примерами экономических процессов, которые 

практически не поддаются математической аналитике, являются 
процессы реализации и выполнения инвестиционных проектов, прогнозирования их жизненных циклов [5, 6, 9, 29]. Поэтому многие 
задачи системного анализа для обоснования таких проектов решаются на имитационных моделях.  

Учитывая регулярное появление новых сложных задач управле
ния, где требуется обоснованное принятие управленческих решений 
с помощью вновь разрабатываемых моделей, рассматриваемое научное направление не теряет актуальности. В связи с этими и другими 
обстоятельствами в 2011 г. в России создано НП «Национальное 
общество имитационного моделирования» [50], правление которого 
территориально расположено в Санкт-Петербурге.  

Степень разработанности научного направления «имитаци
онное моделирование». Первыми исследователями в данном 
направлении можно считать всемирно известных ученых: 

‒ Николай Пантелеймонович БУСЛЕНКО в 1961 г. основал и в 

дальнейшем развивал теорию и методологию моделирования сложных систем [10]; 

Предисловие                                                                                           .

.

6

‒ Джеффри ГÓРДОН в 1960 году создал методологию дискретно
событийного имитационного моделирования, а также программный 
симулятор, впоследствии названный GPSS [53];

‒ Джей ФÓРРЕСТЕР в 1961 году создал теорию системной ди
намики [46]. 

Свой вклад внесли Роберт ШЕННÓН [48], Томас НÉЙЛОР [37] и 

Бруно ЛАТУ́ Р [55], фактически создавший теорию акторных сетей. 

Нужно отметить следующих российских ученых, развивавших 

имитационное моделирование, и их достижения в науке и технике: 
чл.-корр. РАН Юсупов Р.М., чл.-корр. РАН Павловский Ю.Н., АксеновК.А., Багриновский К.А., Борщев А.В., Вишнякова Л.В., ВласовС.А., Девятков В.В., Долматов М.А., Емельянов А.А., КарповЮ.Г., Кобелев Н.Б., Окольнишников В.В., ПлотниковА.М., РыжиковЮ.И., Сениченков Ю.Б., Соколов Б.В., Хомоненко А.Д. 

Появились современные системы гибридного моделирования: 

AnyLogic (реализует агентное моделирование, системную динамику); 
Actor Pilgrim (реализует системную временну́ю, финансовую и пространственную динамику, методы теории акторных сетей).  

Необходимость создания данного учебника обоснована достиже
ниями отечественной науки за последнее десятилетие. Учебник является развитием книги: Емельянов А.А., ВласоваЕ.А., Дума Р.В.
Имитационное моделирование экономических процессов. 2-е изд., 
перераб. и доп. / Под ред. А.А.Емельянова. М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2009. – 416 с. 

Учебник к изданию подготовил авторский коллектив в составе: 
О.В. Булыгина, доцент, к.э.н., филиал Национального исследова
тельского университета «МЭИ» в г. Смоленске (гл. 6, 7, 12); 

А.А.Емельянов, профессор, д.э.н., Национальный исследователь
ский университет «МЭИ», г. Москва (редактор книги, гл. 1–6, 8, 12); 

Н.З. Емельянова, доцент, к.э.н., Национальный исследователь
ский университет «МЭИ», г. Москва (гл. 9–11, 12). 

Авторы благодарны своим коллегам-ученым, оказавшим поддержку в 

подготовке данной книги к изданию своими советами и пожеланиями: 

В. Д.  Боеву, профессору, д.в.н. (Санкт-Петербург); 
М.И. Дли, профессору, д.т.н. (Смоленск); 
Г. В.  Россу, профессору, д.т.н., д.э.н. (Москва); 
В. Г.  Халину, профессору, д.э.н. (Санкт-Петербург);  
Н.Н. Прокимнову, доценту, к.т.н. (Москва); 
Е. А. Власовой, ст. науч. сотр. (Москва); 
Р. В.  Думе, к.э.н. (Москва). 

Авторы

                                                                                                Введение

7

ВВЕДЕНИЕ 

«В результате очевидных успехов в развитии software создается 
неверное впечатление о моделировании как об изящном упражнении в программировании. Из-за этого многие исследования посредством моделирования выполняются как построение и программирование эвристической модели с последующим разовым 
запуском программы для получения “ответа”. Мы опасаемся, 
что такой подход часто приводит к ошибочным результатам». 

Аверилл М. Лоу,  В. Дэвид Кельтон 

Об истории появления имитационного моделирования на 

ц и ф р о в ы х  компьютерах автор GPSS Джеффри Гордон отмечает: 

«Симулятор GPSS появился быстро, без предварительного пла
нирования и при неожиданно незначительных усилиях. Наши усилия 
основывались на опыте, накопленном разработчиками и ранними 
пользователями при создании приложений в различных предметных 
областях, для которых и создавался язык GPSS… В разработке GPSS
были неосознанные попытки использовать опыт аналогового моделирования, приобретенный мною при изучении управляемых ракет в 
исследовательской лаборатории компании General Electric в Англии. 
Более того, я уверен, что под влиянием предшествующего опыта 
моделирования на а н а л о г о в ы х вычислителях появилось представление диаграмм моделей в виде блок-схем GPSS, сформировалась выразительность языка моделирования и создан программнореализованный алгоритм симуляции для ц и ф р о в о г о  компьютера, что сделало GPSS доступным в большей степени для системных 
аналитиков, чем для программистов» [53]. 

За прошедшее после создания системы GPSS время, а это более 50 

лет, изменилась до неузнаваемости вычислительная база, используемая для имитационного моделирования, появились принципиально 
новые режимы выполнения вычислительных процессов, новые операционные системы и программные средства, однако популярность 
GPSS не снижается [18, 49]. Это происходит по двум причинам: 

1) система GPSS превратилась в своеобразный стандарт или эта
лон, с которым принято сравнивать все новые разработки, и разработчики новых систем зачастую предусматривают перспективы 
освоения своих продуктов, «глядя через призму» GPSS;

2) объем научно-методической литературы, накопленной по мо
делированию на GPSS в разных странах, содержащей опыт многих 
ученых из разных стран, можно измерять «по бумажной массе в 
тоннах», и этим обстоятельством нельзя пренебрегать. 

Введение                                                                                                .

8

В России вместе c пакетом GPSS World [3, 49, www.gpss.ru] при
меняется современная платформа GPSS Studio [14, www.gpss.ru],
используемая при решении задач экономики в народном хозяйстве 
РФ. В университетском сообществе активно используются системы 
имитационного моделирования AnyLogic [3, 31, www.anylogic.ru] и 
Actor Pilgrim [24, 25, pilgrim.mpei.ru]. Между этими тремя системами 
нет никакого противоречия и конкуренции, поскольку каждая из них 
имеет соответствующие «ниши» и области применения. Причем, по 
опубликованным за 10 лет сведениям (2008–2017гг.), в России 
успешно применяются и другие системы моделирования. 

В 
абстрактном 
моделировании 
социальных, 
экономико
конкурентных, политических, военных и правовых процессов, а 
также в областях, где построение формализованных моделей затруднительно, нашли применение а к т о р ы  и  т е о р и я  а к т о р н ы х  
с е т е й (actor networks theory – ANT).

Появились программные разновидности акторов [25, 50], в том 

числе в виде агентных программ. На основе акторного подхода создана новая парадигма имитационного моделирования, которая расширяет возможности транзактно-событийных моделей.  

Практическая реализация нового подхода потребовала создания 

оригинальной системы имитационного моделирования, включающей 
средства системного структурного анализа, макетирования и создания имитационных моделей применительно к новым задачам в технических и экономических науках. Решение новых задач потребовало расширения существовавшей транзактно-событийной парадигмы 
имитационного моделирования, поскольку объект типа «актор» не 
укладывался в рамки понятия «транзакт».  

История создания акторно-имитационного моделирования,

которому более 30 лет, такова. Авторам этой методологии приходилось много экспериментировать с привлечением аппарата имитационного моделирования GPSS. Однако задачи становились все сложнее. Потребовалось моделировать финансовую динамику, пространственные перемещения. Для экспериментов по направлению «Гибкие 
автоматизированные производства» (ГАП) потребовался аппарат коллективного управления одной имитационной моделью с различных 
рабочих мест, который был успешно реализован с применением системы GPSS, модернизированной одним из авторов этой книги [39]. 
Отмеченные сложности не могли быть смоделированы штатными 
средствами GPSS, и далее приходилось вводить новые блоки, не 
предусмотренные разработчиками этой системы, и вводить существенные изменения в управляющую программу. 

                                                                                                Введение

9

Трудоемкость таких доработок увеличивалась с появлением но
вых задач «по экспоненте», что препятствовало дальнейшему применению GPSS в некоторых актуальных исследованиях. Поэтому в 
1985 г. инициативной группой было принято решение о переходе на 
новую идеологию. Одним из критериев был следующий: сохранить 
«мостик» для переноса в новую среду моделирования огромного 
научно-методического багажа, накопленного за многие годы работы 
с GPSS. Первые работающие прототипы новой акторной системы 
моделирования Actor Pilgrim появились благодаря накопленному 
опыту моделирования на GPSS. Первая версия системы испытывалась в 1986–1989 гг. при возникновении катастрофических чрезвычайных ситуаций (ЧС). В тот период территории Армении, Белоруссии, России и Украины подверглись воздействиям крупнейших техногенных аварий и природных катастроф. В результате возникла 
экстренная необходимость выполнения уникальных технических и 
технико-экономических исследований в связи с важностью решения 
новых задач гражданской защиты по ликвидации последствий этих 
ЧС и принятия решений по эвакуации населения. 

Итоговый научно-технический отчет о создании работающего 

прототипа вышел в 1987 г.1 Далее в течение 30 лет проводилось совершенствование предложенной идеологии. В результате появилась 
современная парадигма акторного моделирования и соответствующие программные средства – система имитационного моделирования Actor Pilgrim. Главное отличительное свойство этой системы: 
авторы отошли от традиционно принятого пользователями рассмотрения транзактов как структур данных. 

Акторная методология позволяет потоки транзактов в блок-схеме 

имитационной модели заменить на потоки управлений в программах, принадлежащих разным процессам, с управлением этими потоками посредством семафоров. Это привело к появлению актора – 
виртуального элемента потока управлений и к созданию новых алгоритмов координации внутренних процессов в программной модели. Появились новые возможности для существенного увеличения 
быстродействия моделирующих программ. В данной книге впервые 
приведены полное описание системы имитационного моделирования 
Actor Pilgrim и реализация в ней системной временнóй, пространственной и финансовой динамики. 

1 Емельянов А.А. и др. Мобильный имитатор для экспериментов с дискретнонепрерывными моделями на ЭВМ VAX-11/730 и СМ-1700 / Депонированный 
отчет о НИР. М.: ЦНИИатоминформ, 1987. – 244 с. 

Введение                                                                                                .

10

Однако читатели, имеющие представление о GPSS World и 

AnyLogic, без особого труда увидят общие методические приемы, не 
зависящие от моделирующей системы. 

Целью данной книги является освещение новых подходов и 

способов применения имитационного моделирования в принятии 
управленческих решений, в проектной и экономической деятельности, а также авторских научных разработок и новых инструментальных средств, предоставляющих разработчикам моделей соответствующие возможности. Одна из задач – предложить научной общественности для обсуждения следующие положения и результаты. 

1. Дальнейшее развитие концепции имитационного моделирова
ния, в которой благодаря виртуальности актора эта динамическая 
единица одновременно превратилась в агентную программу; а в результате появилось понятие модели-трансформера. Все это позволило в значительном объеме реализовать при необходимости комплексное имитационное моделирование с применением элементов 
и с к у с с т в е н н о г о  и н т е л л е к т а  в программном симуляторе.  

2. Виртуальный подход к реализации системной временнόй ди
намики на основе акторной методологии в трех измерениях (время, 
пространство, деньги), которая обеспечивает гармоничное единство: 

‒ традиционной системно-функциональной динамики, прису
щей современному акторно-процессному, агентному и транзактнособытийному методам; 

‒ измеряемой финансовой динамики модели посредством вве
дения нового типа структуры модели в виде многослойных графов с 
двумя типами направленных дуг; 

‒ метрической динамики объектов модели в геопространстве по
средством привязки процессов и акторов модели к точкам пространства, которое может быть представлено как двумерное, трехмерное и 
даже сферическое (реферец-эллипсоид Красовского – модель Земли). 

3. Сознан единый инструментальный аппарат поддержки вирту
ального времени как в дискретных, так и в непрерывных компонентах модели, учитывающий необходимость совместного моделирования изменений во времени с учетом финансовой и пространственной 
динамики. 

Т е о р е т и ч е с к и е  и  м е т о д о л о г и ч е с к и е  о с н о в ы  ис
следований авторов базируются на прикладных направлениях системного анализа, теории рисков, теории адаптивного управления 
сложными системами, методах имитационного моделирования процессов, которые связаны с материальными и финансовыми потоками.  В учебнике использована методология, представленная в [15].