Проектирование универсальной платформы для игровых имитационных моделей

Барабаш Д.А.1, Щербаков С.М.1, Аручиди Н.А.1
1 Ростовский государственный экономический университет (РИНХ)

Статья в журнале

Информатизация в цифровой экономике
Том 3, Номер 2 (Апрель-июнь 2022)

Цитировать:
Барабаш Д.А., Щербаков С.М., Аручиди Н.А. Проектирование универсальной платформы для игровых имитационных моделей // Информатизация в цифровой экономике. – 2022. – Том 3. – № 2. – doi: 10.18334/ide.3.2.115224.

Аннотация:
Рассматриваются проблемы реализации универсальной программной системы для создания игровых имитационных моделей с целью применения в рамках учебного процесса и научных исследований. В качестве примера игровой имитационной модели рассматривается пивная игра. Описаны требования к универсальной платформе и предложена UML-модель.

Ключевые слова: игровая имитационная модель, платформа, UML-модель, пивная игра



Игровая имитационная модель – это такая имитационная модель, которая предполагает помимо имитации, разыгрывания действия случайных факторов, еще и решения, принимаемые одним или несколькими людьми, игроками (ходы).

Игровые имитационные модели, таким образом, можно рассматривать как подкласс имитационных моделей, предназначенных для выработки решений в экономике, управлении, производстве и других процессах [2, 4, 13].

Игровая имитационная модель гораздо «дороже» обычной, полностью основанной на компьютерном моделировании. За счет вовлечения живого игрока. При этом, однако, у игровых имитационных моделей есть существенное преимущество, поскольку они включают более реальный механизм принятия решений.

Отметим, что перспективным направлением представляется замена всех или некоторых игроков искусственным интеллектом, что может удешевить работу модели и получение значимых научных результатов по итогам моделирования в различных отраслях народного хозяйства [3, 6, 9, 14, 16, 19].

В основном игровые имитационные модели могут применяться с учебными или с научными целями [1, 11, 14].

Широко используемый подход деловых игр (серьезных игр, serious games [22]) – это отработка некоторых навыков. Такие игры (или игровые модели, так как они должны отражать некоторую реальность) иногда называют «симуляторами полета», «flight simulator» [20, 25]. Как следует из названия, предполагается, что обучающиеся изучат, отработают некоторый процесс, прежде чем перейдут к реальной деятельности, например, в сфере менеджмента [5, 21, 26].

Близко по смыслу и следующее направление, иллюстрация некоторой ситуации или аспекта. Например, популярная игра GetKanban, предназначенная для изучения Agile технологий, с одной стороны учит слушателей использованию процесса канбан в разработке программного обеспечения. С другой стороны – иллюстрирует некоторые обстоятельства. например, что будет если один из отделов (в игре это аналитики) не станет себя ограничивать в находящихся на его линии задачах принятым числом, тем самым создавая «затоваривание» для следующего по цепи отдела. Таким образом, игроки смогут отследить понятие локальной оптимизации и его негативный эффект на работу фирмы в целом [8].

Наконец игровые модели могут применяться с научной целью – изучить некоторое явление. Так, сюда можно отнести задачу «Турнир стратегий» для сравнения стратегий сотрудничества в рамках повторяющихся неантагонистических играх [24].

Будем рассматривать применение игровых имитационных моделей в образовании на основе популярной в менеджменте деловой игры «Пивная игра» или «Beer distribution game».

Игра описана Питером Сенге в книге «Пятая дисциплина» [12]. На примере поставок пива моделируется цепь дистрибуции с четырьмя ступенями поставок: ритейлер, оптовый торговец, дистрибутор и производитель.

В игру играют раундами, которые моделируют недели. Используя материалы, игроки должны выполнить следующие шаги в каждом раунде [7]:

– принять заказы от своих клиентов;

– получить товар от своего поставщика;

– обновить таблицу игры;

– отправить товар своему клиенту дальше по цепочке;

– сделать новый заказ своему поставщику.

Схема расчетов приведена на рисунке 1.

Рисунок 1 – Схема расчета пивной игры

Выбор объема заказа в каждом раунде является единственным решением, которое игроки принимают по ходу игры.

Каждый заказ должен быть выполнен прямо сейчас (уровень товарного запаса игроков должен быть достаточно большим), или позже в последующих раундах.

Одной из задач использования пивной игры является иллюстрация или изучения эффекта хлыста в цепочках поставок [7, 15].

На рисунке 2 показан заполненный пример таблицы игрока в ходе пивной игры.

Как видно из рисунка игрок прошел все стадии:

– ежедневная рутина;

– повышение спроса, нехватка, паника;

– затоваривание.

Рисунок 2 – Пример игры

Для полноценного проведения пивной игры и других деловых игр необходимо построить модель универсальной игровой системы. Дальнейшая программная реализация имитационной игровой системы на основе моделей позволит:

– настраивать параметры и сценарии игры;

– осуществлять игровой процесс в автоматизированном сетевом режиме;

– вести подсчет очков и статистику игры;

– выполнять дальнейший ретроспективный анализ проведенных имитационных игр.

На наш взгляд реализация подобной универсальной системы (по-другому – «фреймворка») потребует выработать ряд принципов, на которых должна быть основана система:

– отсутствие авторизации или минимальный вариант авторизации для игроков. В самом деле, большинство подобных игр разыгрываются в блиц-режиме и редко повторяется. Авторизация и личный кабинет нужны организатору игр. Идеальный вариант – в созданную игру игроки подключаются по QR-коду;

– гибкий механизм настройки сценария и ролевой системы, для возможности изучения различных деловых игр и для подборки правильного игрового баланса;

– сетевой режим работы для взаимодействия между территориально распределенными игроками;

– сохранение хода и результатов проведенных игр;

– наличие средств анализа результатов игр.

По существу, предлагаемое программное обеспечение является некоторым расширением и обобщением пивной игры. В частности, изменения затрагивают следующие аспекты:

– гибкий состав ролей;

– возможность задания сценариев;

– возможность оговаривать допустимый уровень коммуникации между звеньями;

– возможность использования разных товаров, в том числе скоропортящихся;

– внедрение транспортных расходов;

– отказ от покупок в случае ожидания;

– внесение помимо заданного сценария случайных элементов, разыгрываемых в виде случайных чисел.

Для осмысления решаемой задачи и выработки проектных решений целесообразно провести ее визуальное.

В качестве инструмента моделирования будем использовать универсальный язык моделирования (UML) и одну из распространенных CASE-систем.

Данная нотация сегодня представляется одним из наиболее перспективных средств представления и моделирования процессов, имея следующие преимущества:

– обладает гибкостью и универсальностью. Средства языка можно использовать для решения задач анализа, моделирования и проектирования в различных областях;

– содержит средства представления структуры и поведения моделируемой системы;

– включает в себя представления и визуальные средства, позволяющие рассматривать моделируемую систему с разных сторон, на разном уровне детализации, на разных этапах анализа, проектирования и разработки [10];

– является признанным стандартом проектирования и разработки программного обеспечения в рамках концепции объектно-ориентированного проектирования;

– обладает возможностью расширения, что позволяет адаптировать средства языка для эффективного решения задач моделирования в разных областях;

– присутствует реализация в большинстве CASE-средствах, в том числе Sybase Power Designer, IBM Rational Rose и IBM Rational Software Architect, ARGO-UML (свободно-распространяемая) и др.

Язык UML обладает свойством мультимодельности, то есть дает возможность рассмотреть систему с разных точек зрения, получив ряд отдельных, но взаимосвязанных моделей, каждая из которых отражает один из аспектов решаемой проблемы [10].

Модель сложной системы на языке UML представляется в виде взаимосвязанной совокупности диаграмм. Диаграмма в UML – это графическое представление набора элементов, изображаемое в виде связного графа с вершинами (сущностями) и ребрами (отношениями). Каждая диаграмма показывает некоторую сторону объекта моделирования.

Первым шагом визуального моделирования станет исследование динамических аспектов, описание совокупности изучаемых процессов в целом. Данные процессы могут быть описаны с помощью диаграммы прецедентов или вариантов использования (Use Case Diagram) языка UML.

Эта диаграмма позволяет: очертить границы изучаемой системы, выделить внешние сущности – актеров, которые используют систему и варианты использования системы.

Таким образом, диаграмма прецедентов позволяет моделировать систему на самом верхнем уровне – концептуальном.

Разработка диаграммы прецедентов преследует цели:

1. Определить общие границы и контекст моделируемой предметной области;

2. Сформулировать общие требования к функциональному поведению проектируемой системы или совокупности бизнес-процессов [10].

На рисунке 3 представлена диаграмма прецедентов, описывающая разрабатываемую программную систему «Пивная игра».

Имеется три актера (на диаграмме изображены в виде пиктограмм человека):

– игрок;

– преподаватель;

–гейм дизайнер.

Один человек моет выступать в нескольких ролях.

Актёры показывают, кто пользуется системой.

Прецеденты (овалы на схеме), показывают, для чего актеры использует систему.

Рисунок 3 – Диаграмма прецедентов «Пивная игра»

Гейм-дизайнер, разрабатывает или настраивает, модифицирует деловую игру, прописывает роли участников и их ходы. Настаивает подсчет очков и другие параметры. Задача поиска игрового баланса также лежит на гейм-дизайнере.

Преподаватель организует игру, задает ее основные параметры и приглашает участников, с помощью ссылки или QR-кода.

Также преподаватель может обратиться к статистике и провести анализ прошедших игр.

Наконец, студенты или игроки принимают приглашение и играют в деловую игру.

Диаграмма пакетов для системы «Пивная игра» приведена рисунке 4.

Рисунок 4– Диаграмма пакетов «Пивная игра»

Как видим из рисунка, выделены такие подсистемы, как личный кабинет организатора, систему хранения на основе Postgre SQL, систему для анализа данных и т.д.

Диаграмма классов играет важнейшую роль в проектирование программных систем. Так как это инструмент формирования структуры системы, а также инструмент для анализа предметной области (часть окружающей действительности, имеющая отношение к решаемой задаче).

Диаграмм приведена на рисунке 5.

Рисунок 5 – Диаграмма классов универсальной системы игрового имитационного моделирования

Таким образом, сформулирован ряд требований к системе проведения пивной игры: универсальность, легкость и интуитивная понятность интерфейса, возможность гибкой настройки параметров, возможность анализа результатов и т.д. Существующие реализации не в полной мере соответствуют перечисленным требованиям к игровому симулятору.

На основе UML-моделирования был получен прототип универсальной игровой системы для учебного процесса, позволяющей создавать игровые имитационные модели, формировать игровые роли и сценарии взаимодействия игроков, осуществлять настройку игрового баланса, прогон игр, анализ и визуализация результатов одной игры и множества проведенных игр [18].

Полученные результаты могут использоваться в рамках учебного процесса вуза, а также в рамках бизнес-образования.


Источники:

1. Аручиди Н.А., Барабаш Д.А., Щербаков С.М. Пивная игра в учебном процессе направления «прикладная информатика» // Системный анализ в проектировании и управлении. Санкт-Петербург, 2021. – c. 519-525.– doi: 10.18720/SPBPU/2/id21-101.
2. Барабаш Д.А., Мисиченко Н.Ю., Щербаков С.М. Логистическая имитационная модель «пивная игра»: опыт применения в учебном процессе // Экосистемный подход в логистике: ретроспектива, состояние, ожидания: Материалы международной научно-практической конференции. XVII Южно-Российский логистический форум. Ростов-на-Дону, 2021. – c. 218-222.
3. Городнова Н.В. Применение искусственного интеллекта в бизнес-сфере: современное состояние и перспективы // Вопросы инновационной экономики. – 2021. – № 4. – c. 1473-1492. – doi: 10.18334/vinec.11.4.112249.
4. Денисов Д.Ю. Современные информационные системы поддержки управленческих решений // Вопросы инновационной экономики. – 2021. – № 4. – c. 1427-1438. – doi: 10.18334/vinec.11.4.113992.
5. Друкер П. Эффективный руководитель. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2012. – 240 c.
6. Казанцева С.Ю., Казанцев Д.А. Практика применения и перспективы развития технологий искусственного интеллекта и робототехники в сфере финансового контроля // Вопросы инновационной экономики. – 2021. – № 2. – c. 553-564. – doi: 10.18334/vinec.11.2.112073.
7. Карманов В., Соловьёв Б., Щеколдин В. Исследование эффекта хлыста в складской логистике методами статистического моделирования // Логистика. – 2019. – № 6(151). – c. 22-27.
8. Мельников В. Зачем играть в getKanban: опыт Туту.ру. Habr.com. [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/company/tuturu/blog/323792.
9. Пантелеева Т.А. Интеграция инструментов искусственного интеллекта в систему стратегического менеджмента агробизнеса // Продовольственная политика и безопасность. – 2021. – № 2. – c. 145-166. – doi: 10.18334/ppib.8.2.111548.
10. Рамбо Дж., Блаха М. UML 2.0. Объектно-ориентированное моделирование и разработка. - СПб.: Питер, 2007. – 544 c.
11. Свирина Л.Н. К вопросу взаимодействия процессов трансформации государственного управления в направлении повышения результативности и модернизации системы подготовки управленческих кадров // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – № 1. – c. 223-232. – doi: 10.18334/vinec.10.1.100563.
12. Сенге Питер Пятая дисциплина: искусство и практика самообучающейся организации. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2018. – 494 c.
13. Трубачеев Е.В. Совершенствование управленческого процесса в условиях цифровизации экономики // Вопросы инновационной экономики. – 2021. – № 4. – c. 1415-1426. – doi: 10.18334/vinec.11.4.113883.
14. Усманов М.Р. Обобщение управленческих практик непрерывных улучшений и повышения эффективности формируемых корпоративных систем на примере производственно-проектного комплекса Российской Федерации // Лидерство и менеджмент. – 2020. – № 1. – c. 33-48. – doi: 10.18334/lim.7.1.41564.
15. Царенко А.С. Применение имитационной игры «Пивная игра» («Beergame») для формирования компетенций в сфере управления сложными системами // Эффективное управление: Сборник материалов 3-й научно-практической конференции, посвященной памяти заслуженного профессора Московского университета М. И. Панова. Москва, 2017. – c. 226-235.
16. Шедько Ю.Н., Власенко М.Н., Унижаев Н.В. Стратегическое управление проектами на основе использования искусственного интеллекта // Экономическая безопасность. – 2021. – № 3. – c. 629-642. – doi: 10.18334/ecsec.4.3.111949.
17. Щепетова С.Е., Сатдыков А.И. Применение игровых технологий в преподавании «системных» дисциплин // Высшее образование в России. – 2018. – № 4. – c. 127-134.
18. Щербаков С.М. Элементы спорта в преподавании информатики и программирования // Инновационные преобразования в сфере физической культуры, спорта и туризма: Сборник материалов XXIII Всероссийской научно-практической конференции. п. Новомихайловский, 2020. – c. 372-375.
19. Яковлева Е.А., Гаджиев М.М., Шарич Э.Э., Яковлева Д.Д. Когнитивное усиление системы принятия и поддержки решений // Лидерство и менеджмент. – 2021. – № 1. – c. 127-144. – doi: 10.18334/lim.8.1.111421.
20. Francisco J. Liébana-Cabanillas, Myriam Martínez-Fiestas, María Isabel Viedma-del-Jesús The Simulator as a University Business School Support Tool. / In book: Technologies for Inclusive Education: Beyond Traditional Integration Approaches., 2013. – 19 p.
21. Braghirolli L.F., Ribeiro J.L.D., Weise A.D., Pizzolato M. Benefits of educational games as an introductory activity in industrial engineering education // Computers in Human Behavior. – 2016. – p. 315-324. – doi: 10.1016/j.chb.2015.12.063.
22. Cheng M.T., Chen J.H., Chu S.J. et al. The use of serious games in science education: a review of selected empirical research from 2002 to 2013 // Journal of Computers in Education. – 2015. – № 2. – p. 353-375. – doi: 10.1007/s40692-015-0039-9.
23. Kimbrough S.O., Wu D.J., Zhong F. Computers play the Beer Game: Can artificial agents manage supply chains? // Decision Support Systems. – 2002. – № 3. – p. 323-333. – doi: 10.1016/S0167-9236(02)00019-2.
24. Sherbakov S., Lapina M., Lapin V., Rugelj J. Methodological Support of Game Modeling in the Educational Process // SLET-2020: International Scientific Conference on Innovative Approaches to the Application of Digital Technologies in Education. Stavropol, 2020. – p. 351-361.
25. Sterman J.D. Teaching Takes Off. Flight Simulators for Management Education «The Beer Game». Web.mit.edu. [Электронный ресурс]. URL: http://web.mit.edu/jsterman/www/SDG/beergame.html.
26. Vlachopoulos D., Agoritsa M. The effect of games and simulations on higher education: a systematic literature review // International Journal of Educational Technology in Higher Education. – 2017. – № 14. – doi: 1186/s41239-017-0062-1.

Страница обновлена: 11.08.2022 в 20:51:43