Вітрина даних «Підприємства» надає інформацію по наступних показниках: кількість будівельних підприємств, потужність будівельних підприємств.
Вітрина даних “Бюджет” надає інформацію по наступних показниках: розмір бюджету, прогноз надходжень у місцевий бюджет , прогноз бюджетних витрат на житлово-комунальну сферу в цілому та на житловий фонд зокрема.
Потім ці дані використовуються для формування різних звітів чи надходять на вхід аналітичних засобів: OLAP, Data Mining і динамічних імітаційних моделей. З аналітичними засобами працюють звичайно експерти й аналітики, що потім дають рекомендації особам, що приймають рішення. Таким чином, стає зрозуміло, що проектована модель може бути реалізована з використанням методу комп'ютерного моделювання на основі методів системної динаміки. Розроблювана модель житлово-комунального господарства може бути інтегрована з іншими моделями і підсистемами модельного комплексу, що у сукупності будуть складати комплексну імітаційну модель міста.
2.3 Комп'ютерне моделювання соціально-економічних систем
Методологічною основою моделювання розвитку житлового фонду є системний аналіз, центральною процедурою якого є побудова узагальненої моделі об'єкта, що відбиває найважливіші фактори і взаємозв'язки реальної системи [1]. На практиці це зв'язано зі створенням комплексу моделей з розвинутими динамічними та інформаційними зв'язками між моделями всіх рівнів.
Досліджувана соціально-економічна система має складну внутрішню структуру, у складі якої можуть бути виділені підсистеми: населення, бюджет, житловий фонд, підприємства. Модель характеризується активністю окремих її підсистем, взаємодією елементів у рамках якої розглядається з урахуванням характеру впливів зовнішнього середовища на внутрішню структуру.
Житлово-комунальне господарство, як об'єкт моделювання характеризується:
— слабістю теоретичних знань, відсутністю теорії його розвитку ;
— якісним характером знань про систему та великою часткою експертних знань при описі і структуризації об'єкта моделювання;
— високим рівнем невизначеності вихідної інформації.
Розрізняють внутрішню і зовнішню невизначеність. Внутрішня невизначеність – це сукупність тих факторів, що не контролюються особою, що приймає рішення цілком, але він може робити на них вплив. Зовнішня невизначеність визначається характером взаємодії з зовнішнім середовищем – це ті фактори, що знаходяться під слабким контролем особи, яка приймає рішення ( демографічна ситуація і т.п.);
— ця галузь являє собою складну динамічну систему;
Тому як метод моделювання розвитку житлового фонду міста доцільно вибрати метод комп'ютерного моделювання, оскільки він дозволяє адекватно відбити структуру розглянутої складної динамічної системи, врахувати в моделі фактори невизначеності. Метод комп'ютерного моделювання забезпечує інтераактивний процес розробки моделі, що характеризується поступовим поглибленням знань про систему за участю експертів та фахівців предметної області.
Комп'ютерне моделювання – це метод вирішення задачі чи аналізу синтезу складної системи на основі використання її комп'ютерної моделі. Суть комп'ютерного моделювання укладена в одержанні кількісних і якісних результатів на основі наявної моделі [10]. Під комп'ютерною моделлю розуміють умовний образ об'єкта чи деякої системи, описаний за допомогою взаємозалежних комп'ютерних таблиць, блок-схем, діаграм, графіків, які відображають структуру і взаємозв'язки між елементами об'єкта.
Комп'ютерне моделювання має ряд переваг у порівнянні з традиційними методами прогнозування (експоненціальним згладжуванням та ін.). Зокрема, воно дає можливість враховувати велику кількість змінних, передбачувати розвиток нелінійних процесів, дозволяє не тільки одержати прогноз, але і визначити, які керуючі впливи приведуть до найбільш сприятливого розвитку подій [10]. Якісні висновки, зроблені за результатами комп'ютерного моделювання, дозволяють знайти такі властивості складної системи, як її структуру, динаміку розвитку, стійкість, цілісність та інше. Кількісні висновки в основному носять характер прогнозу майбутніх чи пояснення минулих значень змінних, що характеризують систему.
Сьогодні тенденцією є взаємопроникнення усіх видів моделювання, симбіоз різних інформаційних технологій в області моделювання, особливо для складних додатків і комплексних проектів по моделюванню. Так, наприклад, імітаційне моделювання містить у собі концептуальне моделювання (на ранніх етапах формування імітаційної моделі), логіко-математичне моделювання – для цілей опису окремих підсистем моделі, а також у процедурах обробки й аналізу результатів обчислювального експерименту і прийняття рішень; технологія проведення, планування обчислювального експерименту з відповідними математичними методами.
Імітаційне моделювання – один з видів комп'ютерного моделювання, що використовує методологію системного аналізу, центральною процедурою якого є побудова узагальненої моделі, що відбиває усі фактори реальної системи, у якості ж методології дослідження виступає обчислювальний експеримент. Імітаційною моделлю називається програма чи сукупність програм, програмний комплекс, що дозволяє за допомогою послідовності обчислень і графічного відображення їхніх результатів відтворювати (імітувати) процеси функціонування об'єкта за умови впливу на нього різних факторів [3]. Вона будується строго цілеспрямовано, тому для неї характерне адекватне відображення досліджуваного об'єкта. Логіко-математична модель системи являє собою програмно реалізований алгоритм функціонування системи. При імітаційному моделюванні структура моделюючого об'єкта адекватно відображається в моделі, а процес її функціонування імітується на побудованій моделі. Під імітацією розуміють проведення на комп'ютерах різних серій експериментів з моделями, що представлені як деякий набір (комплексу) комп'ютерних програм. Порівняння характеристик моделюючого об'єкта здійснюється шляхом варіантних розрахунків. Особливістю є можливість багаторазового відтворення моделюючих процесів з наступною їх статистичною обробкою, що дозволяє враховувати випадкові зовнішні впливи на досліджуваний об'єкт. На основі, що набирається в ході комп'ютерних експериментів статистики робляться висновки на користь того чи іншого варіанта чи функціонування конструкції реального чи об'єкта сутності явища.
У ряді випадків формувати рішення за допомогою формальних методів не вдається – експерт повинен бути включений у процес прийняття рішення. Він стає активним компонентом інформаційної системи; деталізує проблему і модель, здійснює постановку спрямованого обчислювального експерименту на моделі, генерацію і ранжування альтернатив, вибір критеріїв для прийняття рішень, а також формує раціональний варіант керування за допомогою бази знань. Таким чином, імітаційне моделювання значно розширює можливості та ефективність роботи особи, що приймає рішення, надаючи їй зручний інструмент і засоби для досягнення поставлених цілей. Воно реалізує ітераційний характер розробки моделі системи, поетапний характер деталізації моделюючих підсистем, що дозволяє поступово збільшувати повноту оцінки прийнятих рішень у міру виявлення нових проблем і одержання нової інформації.
Отже, переваги системно-динамічного моделювання полягають у наступному: системно-динамічний підхід починається зі спроби зрозуміти ту систему причин, що породила проблему і продовжує підтримувати її. Для цього збираються необхідні дані з різних джерел, проводяться спеціальні кількісні дослідження. Після того як елементарний аналіз причин проблеми зроблений, формальна модель вважається побудованою. Спочатку вона представляється у виді логічних діаграм, що відбивають причинно-наслідкові зв'язки, що потім перетворяться в мережну модель, зображену графічними засобами системи “Vensim”. Потім ця мережна модель автоматично перетвориться в її математичний аналог – систему рівнянь, що зважується чисельними методами, вбудованими в систему моделювання. Отримане вирішення представляється у виді графіків і таблиць, що піддаються критичному аналізу. У результаті модель переглядається, потім знову аналізується і так дотих пір, поки вона не стане в достатній мірі відповідати реальній ситуації. Після того як модель побудована, у ній виділяються керовані параметри і вибираються такі значення цих параметрів, при яких проблема або знімається, або перестає бути критично важливою.
Таким чином, серед сучасних інформаційних технологій імітаційне моделювання здобуває у світових наукових дослідженнях і практичній діяльності вагоме значення. З його допомогою ефективно зважуються задачі широкої проблематики (проектування, а також моделювання і прогнозування розвитку системи).
Як метод моделювання житлової системи доцільно вибрати метод системної динаміки. Концепція системної динаміки дозволяє моделювати динамічні процеси на високому рівні агрегування. В основі методу лежить представлення функціонування динамічної системи, як сукупності потоків [1].
Розглянемо коротко загальний зміст технологічного підходу до побудови моделі. Розроблювана модель – це модель ресурсного типу: ресурси (трудові, фінансові, природні й ін.) вичерпуються і поповнюються. Стан економічної системи описується змінними (чисельність населення, виробничі фонди, житловий фонд та ін.). Зовнішні впливи й управлінські рішення визначають динаміку моделюючого об'єкта ( будівництво житла, ремонт житла тощо).