Классификация видов моделирования:
Физическое – используется сама система, либо подобная ей (летательный аппарат в аэродинамической трубе).
Математическое – процесс установления соответствия реальной системе S математической модели M и исследование этой модели, позволяющее получить характеристики реальной системы.
Аналитическое – процессы функционирования элементов записываются в виде математических соотношений (алгебраических, интегральных, дифференциальных, логических и т. д.). Аналитическая модель может быть исследована методами: а) аналитическим (устанавливаются явные зависимости, получаются, в основном, аналитические решения); б) численным (получаются приближенные решения); в) качественным (в явном виде можно найти некоторые свойства решения).
Компьютерное – математическое моделирование формулируется в виде алгоритма (программы для ЭВМ), что позволяет проводить над ней вычислительные эксперименты.
Численное – используются методы вычислительной математики (отличается от численного аналитического тем, что возможно задание различных параметров модели).
Статистическое – обработка данных о системе (модели) с целью получения статистических характеристик системы.
Имитационное – воспроизведение на ЭВМ (имитация) процесса функционирования исследуемой системы, соблюдая логическую и временную последовательность протекания процессов, что позволяет узнать данные о состоянии системы или отдельных ее элементов в определенные моменты времени.
1.2. Понятие имитационного моделирования.
Применение имитационного моделирования позволяет исследовать объекты, реальные эксперименты над которыми затруднены или невозможны (дорого, опасно для здоровья, однократные процессы, невозможные из-за физических или временных ограничений – находятся далеко, еще или уже не существуют и т.п.).
Динамические процессы, которые происходят в производственных и экономических системах, настолько сложные и разнообразные, что аналитические методы исследований операций (математическое программирование, теория массового обслуживания, теория игр и другие), которые на первый взгляд кажутся универсальными, на самом деле не всегда пригодны для прогнозирования и анализа фактических ситуаций. Математические модели, которые могут быть реализованы с помощью эффективных вычислительных методов, являются слишком упрощенными, а также, не адекватными реальным процессам. Что же до адекватных математических моделей, то их большей частью нельзя реализовать в связи с трудностями вычислительного характера. В таком случае часто есть смысл применить машинную имитацию, которая состоит в моделировании на компьютере реальной производственной или экономической системы.
Имитационное моделирование дает пользователю возможность экспериментировать с существующими и создаваемыми системами тогда, когда с реальным объектом этого делать нельзя или нет смысла. Этот метод является инструментом усовершенствования управления экономикой и ее областями в пределах всей Украины.
Имитационное моделирование (в широком понимании) - это процесс конструирования модели реальной системы и проведения экспериментов с этой моделью с целью определения поведение системы или оценки (в рамках ограничений, обусловленных некоторым критерием или совокупностью критериев) разных стратегий, которые обеспечивают функционирование данной системы.
В узком понимании имитационное моделирование - это воспроизведения на компьютере реальной производственной или организационной системы.
Тогда термин «имитационное моделирование» имеет тот же самый смысл, что и «машинная имитация» или «машинное моделирование» (последний термин соответствует экспериментальному методу изучения экономики с помощью компьютера).
Имитационная модель - это совокупность математической и алгоритмической модели исследуемой системы.
Термин «машинная имитация», который точнее отображает сущность проблемы, в отечественной литературе используется реже, чем термин «имитационное моделирование»; в зарубежной литературе первому термину отвечают такие: computer sіmulatіon - компьютерное моделирование, systems sіmulatіon - системное моделирование, dіgіtal sіmulatіon - цифровое моделирование.
Машинная имитация - это численный метод выполнения на компьютере экспериментов с математическими моделями, которые описывают поведение сложных систем на протяжении продолжительных отрезков времени.
К позитивным качествам имитационного моделирования можно отнести:
1) предоставление исследователю (системному аналитику) возможности наблюдения как конечного результата относительно показателей анализируемого объекта, так и процесса его функционирования, которое дает возможность получить искомый результат;
2) широкие возможности относительно масштабирования в процессе функционирования моделируемого объекта;
3) обеспечение многовариантности исследований;
4) многофункциональность имитационных моделей, которая отображается в возможностях гибкого выбора и следующих модификациях системы целей и критериев, которые желательно рассмотреть во время проведения имитационных экспериментов.
Недостатки присущие имитационным моделям:
1) поскольку имитационные модели по своей природе являются лишь средством для проведения некоторого числового эксперимента, то результаты, полученные с их помощью, представляют собой одиночные случаи развития моделируемого объекта. Следовательно, все выводы и утверждения, сделанные на их основании, имеют эвристический характер и в определенных случаях могут существенно искажать действительное положение вещей;
2) во многих случаях получения оценок относительно степени приближения между результатами имитационного моделирования и функционированием реального объекта оказываются проблематичными;
3) большей частью в основу процесса имитации положен некоторый статистический эксперимент, в ходе которого используются генераторы псевдослучайных величин. Погрешности, которые объективно присущи таким генераторам, могут существенно искажать результаты. полученные в ходе имитационного моделирования.