2. Класифікація видів моделювання систем.

В основі моделювання лежить теорія подібності, яка стверджує, що абсолютна подібність може мати місце лише при заміні одного об'єкта іншим, таким самим. При моделюванні абсолютній подібності немає місця і прагнуть до того щоб модель достатньо добре відображала досліджувану сторону функціонування об'єкта. Тому в якості першої ознаки класифікації видів моделювання можна вибрати степінь повноти моделі. Розглядають повне, неповне і наближене моделювання. В основі повного моделювання лежить повна подібність, як в часі так і в просторі. Для неповного моделювання - неповна подібність. В основі наближеного моделювання лежить наближена подібність, при якій деякі сторони функціонування реального об'єкту не моделюються зовсім. В залежності від характера вивчаємих процесів в системі види моделювання можуть бути класифіковані за наступною схемою (рис. 2.3).

Рис 2.3. Загальна схема класифікації моделювання систем.

3. Можливості і ефективність моделювання систем на обчислювальних машинах.

Обчислювальні машини поділяються на: керуючі (для управління) і загальні (для імітаційного моделювання).

Аналогові машини дозволяють проводити аналогове моделювання з великою швидкістю, але точність їх невелика.

Цифрові машини дозволяють проводити більш точне моделювання, але затрати досить значні.

Гібридні об'єднують переваги двох перших.

При побудові складних моделей застосовується ієрархічний підхід, який полягає в побудові об'єкта на структурному (топологічному) рівні, переходячи потім до функціонального рівняння, а далі відбувається перехід до параметричного. Важливим моментом при побудові моделі є адекватність (тотожність моделі реальному об'єкту). Повної тотожності не буває, тому частина моделі - імітаційна, частина замінюється реальним об'єктом. До складу імітаційної моделі входять : блоки, які характеризують функціонування системи S, зовнішнє середовище E і його вплив на процес що реалізується, а також службові блоки, які забезпечують взаємодію попередніх блоків та обробку результатів. Імітаційна система виступає як засіб проведення машинного експерименту і характеризується наявністю математичного забезпечення, програмного забезпечення, інформаційного і технічного забезпечення.

До математичного забезпечення відноситься математичний апарат опису моделі, а також алгоритми функціонування моделі.

До програмного забезпечення можна віднести планування експерименту з імітаційною моделлю, саму модель, а також обробку результатів експерименту.

До інформаційного забезпечення відносять організацію баз даних моделі.

До технічного забезпечення відносяться технічні засоби.

Критерії обґрунтованості імітаційного моделювання наступні:

1. відсутність аналітичних методів рішення задач;

2. наявність достатньої кількості даних для побудови адекватної імітаційної моделі;

3. можливість пошуку оптимального варіанту системи при моделюванні на ЕОМ;

4. рішення за допомогою інших методів неможливо реалізувати на ЕОМ.

Переваги імітаційного моделювання:

1. можна дослідити систему при будь-яких умовах;

2. скорочує час випробувань порівняно з натурним експериментом;

3. дозволяє включати результати натурних випробувань в модель;

4. гнучкість у зміні структури, алгоритмів і параметрів;

5. являється єдиним методом дослідження.

Недоліки імітаційного моделювання:

1. рішення носить частковий характер (виражається в чисельній формі);

2. великі витрати;

3. імітаційна модель не є точною і степінь цієї неточності визначити неможливо; частково це може бути усунено шляхом визначення чутливості по відношенню до зміни параметрів;

Ефективність моделювання може оцінюватися достовірністю, точністю результатів, часом побудови і роботи з моделлю, витратами машинних ресурсів, часу, пам'яті, вартістю розробки та експлуатації.