Имитационное моделирование экономических процессов

ИМИТАЦИОННОЕ 
МОДЕЛИРОВАНИЕ
ЭКОНОМИЧЕСКИХ 
ПРОЦЕССОВ

Н.Н. ЛЫЧКИНА

Москва
ИНФРА-М
2022

УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ

Рекомендуется 
Государственным образовательным учреждением 
высшего профессионального образования 
Национальным исследовательским университетом
«Высшая школа экономики» в качестве учебного пособия
для студентов высших учебных заведений, обучающихся 
по направлению подготовки «Прикладная информатика»
(регистрационный номер рецензии 1340 от 01.04.2011 МГУП)

УДК 519.86(075.8)
ББК 65.050я73
 
Л88

Лычкина Н.Н.
Л88  
Имитационное моделирование экономических процессов : учебное 
пособие / Н.Н. Лычкина. — Москва : ИНФРА-М, 2022. — 254 с. — 
(Высшее образование: Бакалавриат). — DOI 10.12737/724.

ISBN 978-5-16-017094-7 (print)
ISBN 978-5-16-100141-7 (online)
В учебном пособии описаны базовые концепции структуризации моделируемых сложных систем (дискретные имитационные модели, системная 
динамика, многоагентное моделирование), технология создания и использования имитационных моделей, широко освещены приложения имитационного моделирования в экономике и управлении, включая операционный 
и производственный менеджмент, логистику, стратегический менеджмент, 
а также модели социально-экономических систем.
Рекомендовано для студентов, обучающихся по направлениям подготовки «Прикладная информатика», «Бизнес-информатика», «Менеджмент», «Государственное и муниципальное управление» и пр. Будет полезно магистрантам, аспирантам, слушателям МВА, специалистам 
и преподавателям высших учебных заведений, а также всем, кто хочет 
освоить метод имитационного моделирования и научиться применять его 
для принятия управленческих решений.

УДК 519.86(075.8)
ББК 65.050я73

ISBN 978-5-16-017094-7 (print)
ISBN 978-5-16-100141-7 (online)
© Лычкина Н.Н., 2012

Предисловие

Сегодня имитационное моделирование является эффективным и 
зачастую единственным методом исследования и решения сложных 
управленческих проблем. В условиях возрастающей структурной и 
функциональной сложности объектов управления для принятия эффективных управленческих решений знаний и интуиции экспертов 
недостаточно, чтобы оценить последствия реализации того или иного 
решения. Сложные системы контринтуитивны, состоят из множества 
взаимосвязанных элементов, в которых действует большое количество факторов стохастической природы и неопределенности, причина и следствие в таких системах разнесены во времени и пространстве, краткосрочные решения требуют согласования с долгосрочными прогнозами. Компьютерная модель является инструментом в 
руках топ-менеджера, государственного служащего, ответственного 
за выработку и принятие управленческих решений, также она позволяет поверять проектные и другие решения, когда реальный объект 
еще не существует, а только разрабатывается или проектируется. 
Имитационное моделирование применяется в тех случаях, когда эксперимент с реальной системой невозможен или слишком дорог, как 
в случае с крупномасштабными техническими или социально-экономическими системами.
В сфере бизнеса и управления имитационное моделирование используется в широчайшем диапазоне — от операционного и производственного менеджмента до стратегического, в управленческом и 
ИТ-консалтинге. Во всем мире бизнес-планирование любого хозяйственного объекта осуществляется на основе его имитационной модели. Решения на основе имитационного моделирования востребованы в отраслевых проектах, государственном и территориальном 
управлении.
Имитационное моделирование — эффективный метод решения 
задач анализа и синтеза сложных систем, методологической основой 
которого является системный анализ, именно поэтому в ряде источников наряду с термином «имитационное» специалистами используется термин «системное моделирование», а саму технологию системного моделирования призваны осваивать системные аналитики.
В связи с бурным развитием информационных технологий имитационное моделирование переживает второе рождение. Зародившись в академической среде, интерес к этому виду компьютерного 
моделирования оживился с появлением высокотехнологичных коммерческих симуляторов, которые на сегодняшний день являются 
мощным аналитическим средством, вобравшим в себя весь арсенал 
новейших информационных технологий, включая развитые графи

ческие оболочки для целей конструирования моделей и интерпретации выходных результатов моделирования, мультимедийные средства 
и видео, поддерживающие анимацию в реальном масштабе времени, 
объектно-ориентированное программирование, интернет-решения 
и др. В силу своей привлекательности и доступности технологии 
имитационного моделирования с легкостью покинули академические стены и сегодня осваиваются ИT-специалистами и менеджментом компаний. 
В ИТ-индустрии имитационное моделирование начинает применяться в информационных бизнес-системах — от систем планирования в ERP-, SCM-, APS-системах, инструментах анализа и оптимизации в системах моделирования бизнес-процессов, управления 
цепями поставок и многих других до интерактивных моделей ситуационных центров, методов сценарного планирования в системах 
поддержки принятия решений (DSS, EIS) и системах управления 
эффективностью бизнеса (BPM), включая высокие технологии современного цифрового производства в системах непрерывной поддержки жизненного цикла изделий (PLM).
Настоящее учебное пособие содержит компактное изложение основного теоретического курса дисциплины «Имитационное моделирование экономических процессов», которую автор преподает 
около 20 лет студентам, обучающимся по специальности «Прикладная информатика в управлении» и др. в Государственном университете управления, а также по аналогичным программам бизнес-образования уровня МВА и пр. Автор обобщает и синтезирует опыт академической отечественной научной школы, зарубежного 
бизнес-образования, научно-практические достижения в области 
имитационного моделирования, представленные на всероссийских 
и международных конференциях в области теории и практики имитационного моделирования и системной динамики (организатором 
и участником которых автор являлся последние годы), а также практический опыт ведения консалтинговой деятельности в области имитационного моделирования, адаптирует его к специфике управленческого и ИТ-образования. Учебное пособие имеет ярко выраженную практическую направленность, основная его цель — дать 
возможность понять и освоить метод, технологию и современные 
инструментальные решения имитационного моделирования, ознакомить с наиболее существенными его приложениями с целью широкого применения для решения конкретных практических задач в 
сфере экономики и управления. 
Книга полезна и для самостоятельного изучения. Освоение учебного материала требует минимальной подготовки по основам теории 
вероятностей и математической статистики, а также знания основ 
вычислительной техники. Самостоятельное изучение можно начи

нать с прочтения первой, вводной и заключительной глав, в которых 
освещаются наиболее распространенные области применения имитационного моделирования, возвращаясь к центральным главам, 
посвященным детальному изучению наиболее известных и популярных парадигм имитационного моделирования и освоению практических основ создания имитационных моделей.
Среди специалистов в области имитационного моделирования 
хорошо известна монография Роберта Шеннона «Имитационное 
моделирование — искусство и наука» (М.: Мир, 1978), название которой точно определяет специфику деятельности системного аналитика в этой области. Не одно поколение профессионалов-симуляционистов выросло на этой книге, которая в свое время была настольной для специалистов, профессионально осваивающих 
имитационное моделирование. За годы, прошедшие после издания 
этой книги на русском языке, учебная литература на эту тему практически отсутствует, за исключением некоторых изданий, позиционирующих отдельные подходы и инструменты в имитации. При подготовке настоящего издания автор пыталась компенсировать недостаток учебной и специальной литературы по этому вопросу и в 
наиболее доступной форме представить практические и прикладные 
аспекты имитационного моделирования. Это определило общую 
структуру учебного пособия, которое состоит из четырех глав.
В первой главе рассматриваются методологические и системологические аспекты имитационного моделирования и его специфические черты по отношению к другим видам моделирования. Сегодня 
метод имитационного моделирования идентифицирован, в основе 
его лежит системное моделирование, предполагающее отображение 
и воспроизведение непосредственно на компьютерной модели структурных и динамических, поведенческих особенностей моделируемого объекта или процесса. При имитационном моделировании, 
предполагающем создание логико-математической модели сложной 
системы на основе концептуального описания, логическая структура 
моделируемой системы адекватно отображается в модели, а процессы 
ее функционирования, динамика взаимодействия ее элементов воспроизводятся (имитируются) на модели с требуемой степенью детализации. Другая важная специфическая особенность имитационного 
моделирования как вида моделирования — то, что методом исследования компьютерной модели здесь является направленный вычислительный эксперимент, содержание которого определяется проведенными аналитическими исследованиями и соответствующими 
вычислительными процедурами, реализуемыми на стадиях как стратегического планирования эксперимента, так и обработки, интерпретации его результатов. Экспериментальная природа имитации 
определяет специальные условия эксплуатации, испытания имита

ционных моделей, планирования, организации и проведения направленного вычислительного эксперимента на модели. Эти особенности реализации имитационных моделей и специфические условия 
использования вычислительной техники определяют область применения моделей этого класса, рассмотрением которой заканчивается первая глава.
Во второй главе описаны наиболее популярные, закрепившиеся 
в современных инструментальных решениях, а также универсальные 
парадигмы и концепции алгоритмизации сложных систем и процессов, применяемые в имитационном моделировании. Среди дискретного имитационного моделирования наиболее популярным и ярким 
представителем является блочно-ориентированный процессный подход, берущий начало от языка моделирования GPSS, предложенного 
Дж. Гордоном. В этом классе моделей рассмотрены в учебном пособии также сетевые парадигмы и агрегативный подход, разработанный 
отечественной научной школой под руководством Н.П. Бусленко.
Также во второй главе представлены наиболее важные принципы 
построения, парадигма и общая структурная схема моделей системной динамики. Знакомство с моделями и методами системной динамики может быть существенно расширено при прочтении заключительного параграфа главы, где изложены фундаментальные работы 
Дж. Форрестера, основателя моделей этого класса. Фундаментальные 
работы Дж. Форрестера и его научная и общественная деятельность 
не только способствовали появлению системной динамики как новой методологии компьютерного моделирования и метода решения 
управленческих задач, но и дали развитие целому ряду направлений, 
таких как: прикладные исследования в широком спектре задач управления — от корпоративного управления до глобального моделирования и моделирования национальных экономик; новый класс высокотехнологичных симуляторов, с помощью которых удалось использовать потоковые диаграммы как язык описания сложных 
динамических систем с нелинейными обратными связями; интерактивные имитационные игры; интересные и популярные образовательные проекты в сфере бизнеса, создание широкой сети консалтинговых организаций, а также отделений общества системной динамики по всему миру, применяющих и популяризирующих идеи 
Дж. Форрестера и его последователей. Сегодня системная динамика, 
которую осваивают во всех престижных бизнес-школах мира и магистерских программах, демонстрирует новый вид системного мышления у менеджеров и управленцев.
Относительно новой парадигмой компьютерного моделирования 
является мультиагентное имитационное моделирование, позволяющее изучать системные закономерности в результате воспроизведения индивидуального поведения и взаимодействия активных объ

ектов, называемых агентами. Это направление осваивается и развивается в крупнейших научных центрах и университетах по всему 
миру. Практическое агентное моделирование позволяет получать 
решения при анализе потребительских и финансовых рынков, потребительских предпочтений и исследовании моделей конкуренции. 
В социальных науках это направление способствовало появлению 
нового направления в области социальных исследований — экономики поведения.
Третья глава содержит базовые основы технологии имитационного моделирования, необходимые для его практического освоения. 
В ней описаны основные этапы создания и использования имитационных моделей, содержание деятельности системного аналитика на 
этих этапах. Глава содержит методические материалы по проведению 
комплексного тестирования и верификации имитационных моделей, 
по организации, проведению, планированию направленного вычислительного эксперимента на имитационной модели, связанные с 
планированием эксперимента, анализом результатов моделирования, 
а также применением методов оптимизации и сценарного планирования в вычислительном эксперименте. 
В этой главе также рассматриваются назначение, классификационные признаки и инструментальные возможности современных 
языков и систем моделирования. Представленный материал является 
теоретическим базисом для практического освоения современных 
инструментальных сред имитационного моделирования. Для самостоятельного освоения и приобретения практических навыков работы с современными системами моделирования могут быть рекомендованы специальная литература, а также материалы тренингов 
компаний — производителей программного обеспечения (simulation 
software). Российская компания «Экс Джей Текнолоджис» (www.xjtek.
ru) предоставляет высокотехнологичный симулятор мирового уровня 
AnyLogic, сопроводительная документация на русском языке содержится в комплекте к программному обеспечению.
В четвертой главе представлены наиболее существенные приложения имитационного моделирования в сфере экономики и управления. Применение дискретного имитационного моделирования 
требует изучения как наиболее простых объектов — систем массового 
обслуживания общего типа, так и моделирования бизнес-процессов 
и цепей поставок. Рассматриваются концептуальные основы моделирования дискретных производственных систем, решения сложных 
задач в области логистики, управления цепями поставок, включая 
рассмотрение экономических постановок задач по стратегической и 
тактической оптимизации цепей поставок, и другие комплексные 
решения в области логистики, сегодня являющиеся наиболее вос

требованными бизнес-приложениями в инжиниринговой и консалтинговой деятельности.
Описание наиболее существенных приложений системной динамики начинается с «Индустриальной динамики» Дж. Форрестера, 
с простой модели производственно-сбытовой системы, что дает возможность учащимся сопоставить решения в этой области на основе 
различных парадигм имитационного моделирования, включая процессный подход, системную динамику и агентное моделирование. 
Далее в главе рассматриваются актуальные сферы применения системной динамики и имитационного моделирования в корпоративном и стратегическом управлении. Имитационное моделирование 
предприятий сегодня является наиболее перспективной и быстро 
развивающейся сферой применения имитационного моделирования 
для бизнеса и корпораций.
Системная динамика является эффективным методом исследования социально-экономических систем, включая городские и региональные системы. В учебном пособии приводятся шаблоны и 
диаграммы, составленные на основе оригинальных работ Дж. Форрестера, что позволяет в процессе обучения закрепить базовые идеи 
метода, отработать нормативные подходы системной динамики в 
построении системных потоковых диаграмм модели и механизмы 
формирования обратных связей в динамических моделях. 
Изучение базовых приложений и фундаментальных работ, представленных в теоретическом курсе, позволит учащимся развить на 
практике самостоятельный подход к построению авторских имитационных моделей предприятий, социально-экономических систем, 
для анализа и решения конкретных управленческих проблем и ситуаций.
В учебном пособии представлен библиографический список отечественной, переводной и зарубежной литературы, интернет-источники, которые помогут углубить базовые теоретические знания и 
обеспечить их применение в профессиональной деятельности, связанной с разработкой и применением имитационного моделирования для целей управления и принятия эффективных решений.
Автор выражает надежду, что настоящее учебное пособие будет 
способствовать активному освоению современных технологий и решений имитационного моделирования в образовательных программах высшей школы и бизнес-образовании, а также их распространению в бизнес-среде и сфере государственного и территориального 
управления.

Глава 1. 
МеТод иМиТАЦиоННоГо 
МоделировАНиЯ

Моделирование появилось в человеческой деятельности со времен 
наскальной живописи и сооружения идолов, т.е. как только человечество 
стало стремиться к пониманию окружающей действительности, и сейчас, 
по существу, прогресс науки и техники находит свое наиболее точное 
выражение в развитии способности человека создавать модели объектов 
и понятий. Исследуя процессы реального мира, человечество придумало 
различные классы моделей. По мере усложнения проблем и решаемых 
задач управления совершенствовались методы и инструменты моделирования. 
Развитие информационных технологий можно в известном смысле 
интерпретировать как возможность реализации моделей различного вида 
в рамках информационных систем различного назначения: информационные системы управления, системы распознавания образов, системы 
искусственного интеллекта, системы поддержки принятия решений. В их 
основе лежат модели различных типов — семантические, логические, 
математические, имитационные и др.
Сегодня для подготовки и принятия решений экономического, организационного, социального или технического характера широко применяется компьютерное моделирование, научно-методической базой 
которого является системный подход, основывающийся на целостном 
видении исследуемых процессов и сложных экономических, социальных, 
экологических и других систем. Система рассматривается как совокупность взаимосвязанных элементов, объединенных единством цели и 
функциональной целостностью, при этом свойство самой системы не 
сводится к сумме свойств элементов.
Совершенствование информационных технологий привело к становлению и развитию одного из видов компьютерного моделирования — 
имитационного, которое сегодня предлагает совокупность методологических подходов, концепций и развитых технологических средств, 
используемых для анализа сложных проблем и принятия управленческих 
решений в результате эксперимента на компьютерной модели.

1.1. 
КрАТКий эКсКурс в сисТеМНый АНАлиз. ПоНЯТие 
КоМПьюТерНоГо МоделировАНиЯ

свойства сложных систем. сложная система как объект 
моделирования. Прикладной системный анализ
В настоящее время понятие «система» в науке является до конца 
не определенным. Ученые приступили к исследованию сложных систем (СС).

В многочисленной литературе по системному анализу и системотехнике [2, 21, 32] отмечаются следующие основные свойства сложных систем.
1. Целостность и членимость. Сложная система рассматривается 
как целостная совокупность элементов, характеризующаяся наличием большого количества взаимосвязанных и взаимодействующих 
между собой элементов.
У исследователя существует субъективная возможность разбиения 
системы на подсистемы, цели функционирования которых подчинены общей цели функционирования всей системы. Целенаправленность систем интерпретируется как способность системы осуществлять в условиях неопределенности и воздействия случайных факторов поведение (выбор поведения), преследующее достижение 
определенной цели.
2. Связи. Наличие существенных устойчивых связей (отношений) 
между элементами и(или) их свойствами, превосходящими по мощности (силе) связи (отношения) этих элементов с элементами, не 
входящими в данную систему (внешней средой).
Под связями понимается некоторый виртуальный канал, по которому осуществляется обмен между элементами и внешней средой: 
веществом, энергией, информацией.
3. Организация. Свойство характеризуется наличием определенной организации — формированием существенных связей элементов, упорядоченным распределением связей и элементов во времени и пространстве. При формировании связей складывается определенная структура системы, а свойства элементов трансформируются 
в функции (действия, поведение).
При исследовании сложных систем обычно отмечают:
сложность функции, выполняемой системой и направленной на 
 
•
достижение заданной цели функционирования;
наличие управления, разветвленной информационной сети и 
 
•
интенсивных потоков информации;
наличие взаимодействия с внешней средой и функциониро 
•
вание в условиях неопределенности и воздействия случайных 
факторов различной природы.
4. Интегративные качества. Существование интегративных качеств 
(свойств), т.е. таких качеств, которые присущи системе в целом, но 
не свойственны ни одному из ее элементов в отдельности. Наличие 
интегративных качеств показывает, что свойства системы хотя и зависят от свойств элементов, но не определяются ими полностью.
Примеры СС в экономической сфере многочисленны: организационно-производственная система (например, предприятие), социально-экономическая система (например, регион) и др.