Им. Преимущества. Основные способы им

ИМ – это конструирование модели реальной системы и проведение экспериментов на этой модели с целью представить поведение системы в определенных условиях, либо оценить различные стратегии функционирования данной системы с учетом ограничений, накладываемых на систему.

В недавнем прошлом имитация применялась тогда, когда не удавалось решить задачу аналитически, однако сейчас она считается одним из самых популярных и полезных методов количественного анализа по следующим причинам:

1. Аналитические модели часто трудны для формализации и построения, а иногда их вообще невозможно построить.

2. Любая аналитическая модель имеет свои «затрудняющие» факторы, зависящие от специфики модели. В финансовых моделях таким фактором может быть непрогнозируемый спрос, в моделях очередей - немарковские потоки событий, в производственных моделях – большое число поставщиков и т.д.

3. Аналитические модели обычно дают среднестатистическое или стационарное (установившееся) решение. На практике же часто важно именно нестационарное поведение системы на коротком временном интервале.

4. Для имитационного моделирования можно использовать очень широкий круг программного обеспечения – от обычных электронных таблиц и разнообразных надстроек для них до специализированных имитационных систем (GPSS, ExtendSim).

5. Имитационные модели могут создаваться и использоваться на персональных компьютерах, причем уровень компьютерной и математической подготовки, необходимый для создания полезных программных имитаторов, сейчас значительно снижен.

Имитационные модели являются разновидностью алгоритмических моделей и реализуют наиболее сложные и громоздкие алгоритмы описания объектов и систем, включающие случайные процессы, дифференциальные, разностные и другие уравнения. Имитационные модели отличаются тем, что весьма точно имитируют поведение изучаемого процесса или явления во времени, позволяя оперативно реализовывать сценарии поведения объекта при различных входных параметрах и получать ответ на вопрос «что будет, если…».

В каких случаях возможно использование методов ИМ:

1. Невозможно экспериментировать на реальных объектах.

2. Невозможно или сложно построить аналитическую модель

3. Необходимо исследовать поведение системы во времени

При этом нужно четко понимать 2 вещи:

1. ИМ дает численное решение. Точность получаемых результатов зависит от использования методов исследования.

2. ИМ не дает точного решения вообще.

Некоторые парадигмы ИМ:

• многоагентные модели. Под агентом понимается некоторая сущность, которая обладает активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с определенным набором правил, может взаимодействовать с окружением и другими агентами, а также может изменяться. Многоагентные модели используются для исследования динамики коллективного поведения (общества, колоний, популяций и т.д.) и могут включать десятки и сотни тысяч активных агентов.

• дискретно – событийное моделирование. В моделях этого типа состояние системы изменяется в дискретные моменты времени, по наступлению некоторых событий. Обширный класс объектов для дискретно – событийного моделирования предоставляют системы массового обслуживания. Этот способ моделирования наиболее потребляем, используется для систем логистики, транспорта и т.д.

• системная динамика. К моделям системной динамики относятся модели слож­ных систем на самом верхнем уровне абстракции, когда исследователь абстрагируется от индивидуальных объектов системы и рассматривает только их агрегированные количественные характеристики. Взаимовлияния и взаимоза­висимости объектов в модели представляется в виде потоков этих характеристик.