1. Выбор вычислительных средств.

Факторы, влияющие на выбор вычислительных средств.

• Определяющим фактором при выборе ЭВМ можно считать наличие на ней средств автоматизации постановки модельного эксперимента и их качество. Учет возможностей средств автоматизации моделирования весьма существен, поскольку в общем объеме работ по созданию программы модели сложной системы ее отладка составляет значительную долю.

• Требуемые затраты оперативной памяти ЭВМ для реализации модели.

• Требуемые затраты машинного времени, необходимые для трансляции и моделирования очередного варианта сложной системы.

• Простота доступа исследователя к данной ЭВМ.

• Стоимость проведения экспериментов на данной ЭВМ.

2. Выбор средств автоматизации моделирования.

Виды средств автоматизации моделирования.

• Универсальные алгоритмические средства программирования.

• Специализированные средства автоматизации моделирования.

Состав специализированных средств автоматизации моделирования.

• Язык описания объекта моделирования.

• Средства обработки языковых конструкций (компилятор, транслятор или интерпретатор).

• Управляющая программа модели, осуществляющая имитацию во времени.

• Набор стандартных программных средств, реализующих дополнительные возможности по организации модельных экспериментов на ЭВМ.

Преимущества применения универсальных языков программирования в имитационном моделировании: гибкость при разработке, отладке и испытании модели.

Недостатки применения универсальных языков программирования в имитационном моделировании: большие затраты усилий на программирование модели.

Преимущества применения специализированных средств автоматизации моделирования:

• Меньшие затраты времени на программирование.

• Более эффективные методы выявления ошибок имитации.

• Краткость, точность выражения понятий, характеризующих имитационные процессы.

• Возможность для некоторой предметной области исследований заранее построить стандартные компоненты, которые могут применяться пользователями при построении любых имитационных моделей.

• Автоматическое формирование типов данных, соответствующих принятому способу имитации и необходимых в процессе имитационного моделирования.

• Удобство накопления и представления выходных данных.

• Возможность распределения памяти ЭВМ в процессе имитационного эксперимента.

3. Проверка достоверности схемы модели. Это первая главная проверка достоверности будущей модели сложной системы в процессе проектирования.

Вопросы, на которые нужно ответить.

• Позволяет ли модель решить поставленные задачи моделирования?

• Насколько полна предложенная схема модели и отражает ли она фактическую последовательность развития процессов в реальной системе?

Ключевые моменты этапа.

• Введение классических моделей, достоверность которых доказана. Они фигурируют в модели в виде составных частей. На вход таких моделей поступают данные, вычисляемые в других частях модели, достоверность которых проверяется. Если результат работы классической модели окажется недостоверным, то считают, что предшествующая часть модели также недостоверна.

• Проверка эмпирически полученных уравнений модели. В том случае, когда уравнения модели получены на основании анализа опытных данных, необходимо провести выборочную проверку согласия уравнений с исходной информацией, по которой они получены.

• Проверка теоретически полученных уравнений модели. В том случае, когда уравнения модели получены теоретическим путем, необходимо провести вычисления в нескольких контрольных точках с целью определения приемлемости результатов.

• Анализ размерностей и масштабов переменных модели. Обеспечивает дополнительную проверку уравнений модели.