Принятие управленческих решений в маркетинге с помощью компьютерных средств, страница 31

Существует и ряд других, более сложных методов [71].

Остальные задачи анализа хаоса решаются с помощью моделей. Они полностью аналогичны моделям системной динамики и могут быть реализованы как в специальных программах, так и на универсальных языках и даже в офисных приложениях (Excel) [36].

Моделирование хаотических систем имеет целью прогнозирование их поведения, а также ответ на вопрос, хаотично или случайно поведение системы. Для решения экономических задач применяется ряд вариантов моделирования.

○  Имитационное компьютерное моделирование. Строятся траектории изменения выходных величин, определяются значения параметров, при которых возникает странный аттрактор.

○  Компьютерный экономический тренажер. Объект управления имитируется на компьютере, но в контур управления включается лицо, принимающее решения. Это позволяет научить менеджера оптимальному управлению системой (причем в ускоренном по сравнению с реальными процессами режиме), а также создать модель его действий (например, на основе нейронных сетей) и использовать ее в дальнейших экспериментах по предыдущей схеме.

○  Пассивный эксперимент. Это наблюдение за поведением системы. Наблюдаются различные экономические показатели. Далее определяется, является ли наблюдаемая система хаотической; восстанавливается система уравнений, описывающих системы («реконструкция аттрактора»); определяется допустимый горизонт прогнозирования.

Это делается на основе сочетания результатов теории хаоса и статистики.

Таким образом, даже если допустить, что все участники экономических процессов действуют по строго определенным правилам и используют простейшие модели, возможны периоды нестабильности, когда экономическая система, начиная от мирового хозяйства и заканчивая отдельной фирмой, проявляет свойства хаотичности. Как правило, этого режима стараются избегать в целях обеспечения устойчивости. Потенциал хаоса – большие следствия малых воздействий – пока остается нереализованным. Так или иначе, изучение хаоса позволяет избежать его, а если это невозможно – научиться им управлять. Еще одно преимущество изучения хаоса – углубление понимания того, что наш мир нелинеен.

3.6.  Имитационное моделирование
систем массового обслуживания

При решении маркетинговых задач часто приходится сталкиваться с системами, предназначенными для многоразового использования при решении однотипных задач. Возникающие при этом процессы называются процессами обслуживания, а системы – системами массового обслуживания (СМО). Примеры таких систем: обслуживание покупателей в магазинах; поставки товара; организация работы сервисных, ремонтных и гарантийных мастерских.

Каждая СМО состоит из определенного числа обслуживающих объектов (продавцов, кассиров, ремонтников, автомобилей и проч.). Их называют каналами обслуживания. Соответственно СМО могут быть одноканальными и многоканальными.

Обслуживание может происходить за один шаг (соединение телефона) или за несколько (продавец à касса à продавец). Соответственно СМО называются однофазными и многофазными.

Заявки поступают в СМО обычно не регулярно, а случайно, образуя случайный поток заявок. Обслуживание также продолжается некоторое случайное время. В результате СМО оказываются загруженными неравномерно. Частично СМО простаивает, а иногда образуется очередь или происходят отказы в обслуживании.

Отказ – событие, при котором клиент покидает систему необслуженный. Соответственно СМО классифицируются на системы с очередью (с ожиданием) и системы с отказами. Например, обслуживание звонков по обычной городской телефонной линии является системой с отказами.

Если рассмотреть магазин, то поток покупателей в нем [почти] не зависит от того, сколько покупателей обслужено. Такие системы называют системами с неограниченным объемом клиентов. Если же рассмотреть, например, цех, в котором установлено пять станков, причем эти станки периодически выходят из строя и ремонтируются, то вероятность возникновения неисправности зависит от количества исправных станков. Если все они вышли из строя, то вероятность возникновения новой неисправности, а, следовательно, поступления новой заявки в систему обслуживания будет нулевой. Такие системы называются системами с ограниченным объемом клиентов.