Понятие имитационного моделирования

С появлением ЭВМ одним из полезных орудий исследования сложных систем и процессов стало имитационное моделирование ( ИМ ). Неправильно, однако, ограничивать ИМ только лишь экспериментами с помощью ЭВМ.

Имитировать ( по сл. Вебстера ) – значит постичь суть явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте.

Имитационное моделирование ( ИМ ) – процесс конструирования модели реальной системы и постановки экспериментов на этой модели с целью :

• понять поведение системы

• оценить различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы

Т.о., под ИМ мы понимаем процесс, включающий и конструирование модели, и аналитическое применение модели для изучения некоторой проблемы.

Под моделью реальной системы мы понимаем представление системы или объекта в форме, отличной от формы ее реального существования, причем моделироваться могут как действующие системы, так и те, что существуют только на бумаге или находящиеся в стадии планирования.

ИМ является экспериментальной и прикладной методологией, имеющей целью :

• описать поведение систем ;

• построить теории и гипотезы, которые могут объяснить наблюдаемое поведение ;

• использовать теории для предсказания будущего поведения системы.

ИМ применимо во многих областях науки и практики : в экономике, маркетинге, системе образования, транспорте, в проблемах городов и глобальных систем.

Назначение и функции имитационных моделей

Модель обычно служит средством для объяснения, понимания и совершенствования системы. Модель может быть точной или масштабной копией объекта или отражать некоторые характерные свойства объекта в другой форме.

Модель – инструмент, позволяющий логическим путем спрогнозировать последствия альтернативных действий и достаточно уверенно указать, какому из них отдать предпочтение. Построение моделей повышает эффективность решений, принимаемых руководителями и специалистами.

Дать полную классификацию всех функций моделей невозможно. Выделим некоторые из них :

1. Модель служит средством осмысления действительности и общения. При описании сложных понятий на словах могут появиться неточности. Преимущество хорошей модели в ее сжатости и точности. Модель делает более понятной общую структуру исследуемого объекта и описывает важные причинно-следственные связи.

2. Модели применяются в качестве средств профессиональной подготовки и обучения специалистов, которые должны уметь справляться с различными критическими ситуациями до их возникновения в реальной работе.

3. Одно из важных применений моделей является прогнозирование поведения моделируемых объектов, например, определение летных характеристик самолета до его постройки.

4. Применение моделей позволяет проводить контролируемые эксперименты в случаях, когда невозможно или нецелесообразно экспериментировать на реальных объектах. Непосредственное экспериментирование с системой обычно состоит в изменении некоторых параметров при сохранении остальных параметров неизменными. Для многих реальных систем и объектов это дорого или невозможно. При экспериментировании с моделью сложной системы зачастую можно узнать о системе больше, чем при манипулировании с реальной системой.

Модели можно классифицировать по разным признакам :

• статические и динамические (по характеру учета временного фактора)

• детерминированные и стохастические (по степени учета случайных факторов)

• дискретные (аппарат конечных разностей, линейной алгебры, линейного программирования) и непрерывные(аппарат дифференциального и интегрального исчисления) : по характеру используемого математического аппарата

• по степени сложности : линейные и нелинейные

• физические, аналоговые и символические

• по способу выражения соотношений между внешними условиями и внутренними параметрами : функциональные и структурные (функциональные модели отражают поведение объекта, не раскрывая его внутреннюю структуру).

и т. д.

Физические и масштабные модели используются для демонстрационных целей и для проведения косвенных экспериментов.

Аналоговые модели – такие, в которых свойство реального объекта представлено некоторым другим свойством аналогичного по поведению объекта. Примеры аналоговых моделей : график, где расстояние отображает время, количество и другие характеристики ; структурные схемы производственных процессов. Решения с помощью графика возможны для некоторых видов задач линейного программирования, для игровых задач.

Деловые игры – модели, в которых человек взаимодействует с компьютером, хотя это необязательно. Человек принимает решение на основе начальной информации, затем с помощью компьютера получается результат.

К символическим или математическим моделям относятся те, в которых для представления процесса или системы используются символы ( например, системы дифференциальных уравнений ), а не физические устройства. Математические модели, как наиболее абстрактные, находят широкое применение в системных исследованиях. При моделировании сложных систем исследователь часто использует совокупность нескольких разновидностей моделей.

Любую систему можно представить по-разному, с разной степенью детализации и сложности. По мере того, как исследователь анализирует проблему, простые модели заменяются более сложными.