1.4. Процесс имитационного моделирования

Рассмотрим содержание этапов имитационного моделирования и их краткую характеристику. Процесс имитационного моделирования условно можно разделить на следующие этапы: I) постановка задачи; 2) конструирование модели; 3) проверка адекватности модели; 4) планирование эксперимента; 5) экспериментирование; 6) анализ полученных результатов; 7) реализация выводов и рекомендаций.

Условность такого деления объясняется тем, что между перечисленными этапами нет четкой временной границы: некоторые из них осуществляются параллельно; выполнение ряда более ранних этапов зависит от выбора концепций осуществления последующих. Тем не менее, приблизительная последовательность и логика моделирования может быть изображена в виде следующей схемы (рис. 1.2).

Постановка задачи. На этом этапе определяются цели моделирования, обосновывается необходимость использования для достижения этих целей ИМЛ. Сложность этого этапа состоит в том, что у заказчика разработки ИМ отсутствуют, как правило, четкие представления о целях ИМЛ.

Примерами укрупненных формулировок целей моделирования являются:

— изучение работы действующей системы, оценка эффективности системы,

— сравнение по эффективности альтернативных вариантов построения системы,

— прогнозирование развития системы, анализ влияния различных факторов на эффективность системы,

— выбор оптимального сочетания параметров системы и др.

Одной из важных задач этого этапа является содержательная формулировка показателей критерия оценки результатов моделирования, отражающих цели моделирования.

Этап «постановка задачи» существенным образом определяет весь остальной процесс ИМЛ: формирование упрощений, выбор степени детализации отображения реальной системы при конструировании модели, разработку планов проведения имитационных экспериментов и их осуществление и т.п.

Рис.1.2

Конструирование модели. Является важнейшим этапом ИМЛ и в свою очередь распадается условно на следующие этапы: описание системы; формализация; составление моделирующего алгоритма; написание, отладка и тестирование имитационной программы.

Цель этапа конструирования — построение такой модели реальной системы, которая не будет настолько детализирована, чтобы стать громоздкой в обращении и чрезмерно дорогой, и не будет настолько грубой, что не позволит провести необходимые исследования [31]. Ошибочным является подход, основанный на стремлении перенести в модель все усугубленные деталями сложности реальных ситуаций. Такой подход не только приведет к возрастанию трудностей конструирования модели и стоимости экспериментальных исследований, но при этом действительно важные аспекты и взаимосвязи могут утонуть в массе несущественных деталей. Модель должна отражать только те аспекты системы, которые соответствуют задачам исследования.

Проверка адекватности ИМ. Под адекватностью модели понимают совпадение с заданной точностью оценок показателей критерия моделирования, полученных, с одной стороны, с помощью ИМ, а с другой — в результате исследования процесса функционирования реальной системы.

Однако в такой строгой постановке цель этого этапа и, следовательно, его осуществление могут быть реализованы очень редко. Это выполнимо лишь для моделей действующих систем или моделей систем, имеющих близкие реальные аналоги, да и то только в том случае, если имеются возможности сбора необходимой для такой проверки статистической информации по результатам функционирования реальной системы. Если такая возможность все же существует, проверка адекватности может быть сведена к применению известных статистических методов: проверки статистических гипотез относительно оценки средних, дисперсий, законов распределения; дисперсионного, факторного, регрессионного, спектрального анализа и др. Схема организации такой проверки показана на рис. 1.3.

Рис.1.3

В большинстве случаев реализовать действия в соответствии с этой схемой по указанным выше причинам не представляется возможным. Тогда оценка адекватности модели сводится к проверкам двух видов.

Первая из них имеет общепринятое название «верификация модели». При осуществлении этой проверки экспериментатор должен убедиться, что модель ведет себя так, как было задумано. В динамических моделях должен быть осуществлен анализ трассировочной информации о динамике изменения состояния ИМ на соответствие имеющимся представлениям о логике функционирования моделируемой системы. Этот анализ должен быть сделан по отдельным характерным состояниям (в том числе, и особым, критическим, если такие состояния моделируются). Кроме того, варьируются параметры модели, наблюдается реакция критериев оценки результатов моделирования. Например, проверяется реакция модели на предельные вариации параметров модели. Оценка поведения модели при ее верификации должна производиться с участием экспертов, хорошо представляющих процесс функционирования моделируемой системы. Вторая проверка заключается в повторной оценке правильности исходных предложений, упрощений, заложенных в модель. Эту проверку также целесообразно проводить с широким привлечением в качестве экспертов разработчиков системы. Если в процессе проверки адекватности устанавливается несоответствие модели и реальной системы, то осуществляется возврат на этап конструирования модели. Снимаются некоторые ранее сделанные упрощения, увеличивается степень детализации отображения в модели процесса функционирования реальной системы, т.е. производятся такие изменения модели, которые должны по идее привести к устранению выявленного несоответствия. В итоге таких итераций должна быть приобретена уверенность в том, что модель ведет себя таким же образом, как и реальная система, а также в том, что выводы, полученные на основе экспериментов с моделью, будут справедливы и для системы.

Планирование эксперимента. Этот этап характерен для любых экспериментальных исследований, в том числе и для имитационных [9,13]. Трудности этого этапа определяются многофакторностью ИМ, обычной многоплановостью целей исследования, стохастическим характером большинства моделей.

Возможны следующие альтернативные цели планирования эксперимента: достижение заданной точности (информативности) решения задач имитационных исследований с минимальными затратами на их проведение; обеспечение при заданных затратах наибольшей точности (информативности). Различают задачи стратегического и тактического планирования эксперимента [21]. Стратегическое планирование решает задачи варьирования факторов (параметров модели) при построении на основе экспериментов регрессионных моделей системы, при определении сочетания факторов, оптимизирующего некоторый критерий и т.п.

Тактическое планирование определяет способы эффективной организации каждого отдельного эксперимента, намеченного стратегическим планом, а именно: как выбрать начальные условия моделирования и организовать статистическую обработку данных, как применить методы понижения дисперсии оценок выходных вероятностных характеристик.

Экспериментирование — это процесс, требующий обычно больших затрат машинного времени. В ходе этапа реализуются стратегический и тактический планы проведения эксперимента. При этом могут возникнуть проблемы организации экспериментов во времени, если они очень длительны (хранение промежуточных экспериментальных данных, организация рестартовых режимов).

Анализ результатов. Получив результаты моделирования, исследователь приступает и их анализу на предмет соответствия их целям моделирования.

В ходе анализа возможно установление ошибок в конструировании модели. В этом случае осуществляется возврат на этап конструирования модели с целью внесения в нее необходимых изменений.

В ходе анализа может возникнуть потребность в корректировке постановки задачи. Если выявлено несоответствие целей моделирования и полученных результатов, то оно может быть устранено либо путем корректировки постановки задачи (например, путем сужения перечня целей моделирования и, соответственно, множества показателей критерия оценки результатов моделирования), либо путем корректировки самой модели (этап конструирования ИМ). Например, определена цель использования ИМ для выбора оптимального сочетания параметров моделируемой системы, а разработанная ИМ оказалась нечувствительной к вариациям этих параметров. Тогда либо надо отказаться от оптимизации, либо попытаться устранить нечувствительность модели за счет ее детализации.

В ходе анализа результатов у заказчика могут возникнуть дополнительные пожелания по возможностям ИМ, что опять же приводит на этап постановки задачи.

Неудовлетворенность результатами может также возникнуть по причине неправильного составления плана ИМЭ (например, не достигнута требуемая точность оценок критерия). В этом случае возможен возврат на этап планирования эксперимента.

Положительным итогом этапа анализа являются обоснованные рекомендации по проектированию, эксплуатации системы, ее модификации или управлению системой.

Внедрение результатов, полученных в ходе анализа, представляет собой организационные аспекты ИМЛ: никакое задание на моделирование не может считаться успешно выполненным, пока результаты моделирования не будут поняты, приняты и использованы заказчиком на разработку ИМ. Если ИМ используется для выбора проектных решений, то необходимым условием успешности этого этапа является опережение процесса моделирования по отношению к процессу разработки системы. Кроме того, для успешности этого этапа необходимо, чтобы модель и результаты имитационных исследований были хорошо документированы. Должен быть разработан план мероприятий по внедрению в систему полученных в результате анализа выводов и рекомендаций.