Имитационное моделирование систем.

Модель м. < с точки зрения отношений м/у двумя системами, из которых одна реальная сменяется другой – моделирующей. При этом можно выделить 4 типа отношений моделирования:

• физическая – абстрактная

• абстрактная – физическая

• физическая – физическая

• абстрактная – абстрактная

1 тип: математические модели реальных систем. Удобны и эффективны. Не все реальные системы м. б. строго формализованы в рамках мат. моделей.

2 тип: процесс мат. моделирования заменяется физич. процессом, направл. на получение результатов, в соответствии с исходными абстрактными моделями.

3 тип: обычно масштабные модели, реализующие принципы подобия физических систем.

4 тип: модели, опирающихся на использование преобразований, обеспечивающих упрощенный характер исследования абстрактных систем.

При моделировании ОТС желательно было бы использовать аналитические и математические модели, особенностью которых является применение функциональных соотношений и явных зависимостей, которыми связаны искомые показатели с внутренними параметрами ОТС и хар-ки внешней среды. Но даже самый мощный аппарат позволяет адекватно описать поведение только относительно простых систем. При моделировании сложных систем приходится идти на существенные или неоправданные упрощения модели, что не позволяет изучать все необходимые аспекты их поведения. Поэтому для моделирования процессов и систем с многоаспектным характером поведения используют технологии имитационного моделирования.

Имитационная модель – формальное описание функц-ния и исследования систем и взаимодействия отд. элементов во t, учитывающие наиб. существенные причинно-следственные связи. Реальным инструментом имитац. моделирования является комп.

Этапы имитационного моделирования

1. Построение матем. описания процессов в системе, кот состоит из сов-ти аналитич. моделей – общематематическая модель системы.

2. Разработка алгоритмов, обеспечивающих имитацию процессов с логикой причинно-следственных связей (общий модельный алгоритм).

3. Реализация на ЭВМ программы имитационного моделирования, отладка, тестирование, эксплуатация.

Имитационная модель неспособна формировать свое собственное решение, как у аналитич. моделей, а м.б. лишь ср-ми и источниками информации д/анализа поведения реал. систем при принятии решений, сл. Имитац. моделирование – методология решения проблем в обл-ти исследования систем, основанную на экспериментировании с моделью реальной системы. Методологию применяют в след. случаях, когда:

1. Не сущ. законченной постановки задач на исследование, а идет процесс познания объекта моделирования.

2. Характер процессов, протекающих в модели, сложен и не позволяет описать их в единой аналитической форме.

3. У системы меняется «скорость» протекания процессов.

4. При изучении новых ситуаций в системе и оценке новых эл-в.

5. Требуется изучить поведение системы в усл. неопределенных исследований.

6. При подготовке специалистов и освоении новой техники.

Недостатки имитационного моделирования:

1. Большие затраты t, сил и ср-в.

2. Менее объективна, чем аналитическая модель.

3. Обманчивое впечатление реальность, при возможных серьезных ошибках.

4. Результаты носят частный хар-р в пределах заданных вариантов.

Не смотря на это, методология имитац. моделир-я востребована, сл. появляются новые инструменты, кот. позволяют сократить трудозатраты.

Этапы при создании имитационного моделирования:

1. Определение объекта имитации, внешней среды, целей моделирования, перечня показателей эффект-ти, основные ограничения.

2. Опред. типа, состава, структуры, сходства эл-в, причинно-следственные связи.

3. Формализация системы на основе построения блочной модели функционирования.

4. Составление логического описания моделируемых процессов

5. Программирование

6. Проверка адекватности – серия испытаний

7. Постановка, организация, оптимизация модельного эксперимента.

8. Реализация планов эксперимента, получение первичных данных.

9. Анализ результатов, выводы.

Процесс функционирования большинства систем при взаимодействии с внешней средой носит вероятностный хар-р. Д/таких систем м. воспользоваться Методом статического имитационного моделирования, в основе кот.:

1. Проведение большого кол-ва одинаковых по исходным данным испытаний.

2. Формирование на этой основе независимых реализаций случ. величин.

3. Статистич. обработка реализаций д/получения статистически значимых выводов.

При построении имитационного моделирования исп. 3 представления о времени:

1. Реальное t системы.

2. Модельное t.

3. Машинное время имитации, отражающее затраты ресурса времени ЭВМ на организацию имитации.

При построении модели системы описания динамики системы, реализация алгоритма м.б. использованы след. способы:

1. Способ описания динамики на основе просмотра активности.

2. Способ, основанный на составлении расписания событий (фиксированные в модели мгновенные изменения состояния компонента системы).

3. Транзактный способ (заявка на обслуживание, кот. поступает на вход системы, обрабатывается и покидает систему).

4. Агрегатный способ (компоненты обмениваются информацией м/у собой, при этом каждый модуль имитац. моделирования строится на основе унифицированной матем. схемы - агрегата).

5. Процессный способ – у к-го компонента сущ. послед-ть выполнения операций. (Процесс – логически связанный набор активностей, которые повторяются в процессе функционирования системы).

Методы для проверки адекватности имитационной модели:

1. Метод предельных точек – проведение мод. эксперимента используя такие данные, при кот. конечный результат м. проверить аналитич. методом.

2. Метод проверки преобразований от входа к выходу, -исп-ние спец. датчиков на входах и выходах основных модулей и узловых точек.

3. Метод верификации – сравнение данных имитац.мод-я с данными натурного эксперимента или др. моделей.

4. Метод получения статистически значимых выводов отн-но данных, кот. получаются в процессе имит. моделирования. (Анализ степени однородности данных).

Планирование эксперимента:

• Стратегическое – планиров-е сов-ти экспериментов с разл. исх. данными.

• Тактическое – обесп-ет оптимизацию стат. испытаний, минимизация их объема.

При фиксировании исходных данных модел. эксперимент состоит из серии повторяющихся имитаций процесса функцион-я системы, что позволяет получить картину ее эфф-ти, учитывая случ. хар-р протекания процессов. Матем. постановка стратегич. планир-я основ-ся на исп-нии факторного и регрессионного анализа. Для этого необх.

1. Набор факторов (независим. переменных) и откликов на них.

2. Кол-во различных знач., кот. м. принимать фактор.

3. Различные комбинации факторов (набор знач. и кол-во).

Если учесть все возможные сочетания уровней факторов, то получается полный факторный эксперимент, т.к. при этом наблюдается быстрый рост числа экспер-в, то чаще удается реализовать только их часть – дробная часть.

Тактическое планирование сводится к решению двух типов задач:

1. Опред. нач. усл-я д/исследов. влияния на установления стационарного режима работы модели. (исп. эвристический подход)

2. Уменьш. погрешности при сохранении объема испытаний имитац. модели. (сводится к опред-ю V испытаний).