6. Имитационное моделирование.

Имитационным моделированиемназывается моделированиепроцессовс многократным отслеживанием хода их протекания при различных условиях.

Цель этого вида моделирования — получить представление о возможных границах или типах поведения системы, влияниях на нее управлений, случайных воздействий, изменений в структуреи других факторов.

Важной особенностью имитационного моделирования является удобное включение человека, его знаний, опыта, интуиции в процедуру исследования модели. Это делается между отдельными имитациями поведения системы или сериями имитаций. Человек изменяет сценарий имитации, что является важным звеном этого вида моделирования. Именно исследователь по результатам проведенных имитаций формирует следующие и, осмысливая полученные сведения, эффективно познает систему или двигается в ее исследовании к поставленной цели. Правда, следует заметить, что управлять процедурой многократной имитации может и ЭВМ. Однако наиболее полезным ее применение оказывается все-таки в сочетании с оперативным экспертным просмотром и оценкой отдельных имитаций.

Значительная роль человекав имитационном моделировании даже позволяет говорить об определенном противопоставленииметодов чисто математического моделирования и имитации. Однако противопоставлять имитационное моделирование математическому в целом было бы методически неверно. Правильнее ставить вопрос об их удачном совмещении. Так, строгое решение математических задач, как правило, является составной частью имитационной модели. С другой стороны, исследователь крайне редко удовлетворяется однократным решением поставленной математической задачи. Обычно он стремится решить набор близких задач для выяснения «чувствительности» решения, сравнения с альтернативными вариантами задания исходныхданных, а это не что иное, как элементы имитации.

Имитационное моделирование является одной из форм диалога человека с ЭВМ. При удачно организованной активности исследователя имитационное моделирование резко повышает эффективность изучения системы. Оно является особенно незаменимым, когда

• невозможна строгая постановка математической задачи (полезно попробовать разные постановки),

• отсутствует математический метод решения задачи (можно использовать имитацию для целенаправленного перебора),

• имеется значительная сложность полной модели (следует имитировать поведение декомпозиционных частей),

• невозможно реализовать математическую модель из-за недостатка квалификации исследователя.

Кроме термина «имитационное моделирование» часто употребляется словосочетание «машинное моделирование». В него вкладывают весьма широкий смысл — от синонима имитации до указания на то, что в исследовании для каких-либо целей используется ЭВМ.

7. Моделирование социально-экономических систем

Социально-экономические системы относят к классу сложных и больших систем, которые характеризуются достаточно большими наборами выполняемых процессов (функций), сложной структурой и поведением во времени. Для адекватного моделирования таких систем используют множество моделей, представляющих систему с разных точек зрения, включая функциональные, информационные и поведенческие модели. другом.

Функциональная модель системы описывает совокупность выполняемых системой функций, характеризует морфологию системы (ее строение) - состав функциональных подсистем, их взаимосвязи.

Информационная модель отражает отношения между элементами системы в виде структур данных (состав и взаимосвязи).

Поведенческая (событийная) модель описывает информационные процессы (динамику функционирования), в ней фигурируют такие категории, каксостояние системы,событие,переход из одного состояния в другое, условия перехода, последовательность событий.

Особенно велико значение моделирования в системах, где натурные эксперименты невозможны по целому ряду причин: из-за ихсложности, больших материальных затрат, уникальности, длительности эксперимента. Натурные испытания некоторых типов систем связаны с их разрушением, а для экспериментальной проверки сложных систем управления требуется длительное время.

Можно выделить три основные области применения моделей: обучение,научные исследования,управление. При обучении спомощью моделей достигается высокая наглядность отображения различных объектов и облегчается передача знаний о них.Это в основном модели, позволяющие описать и объяснить систему. В научных исследованиях модели служат средством получения, фиксирования и упорядочения новой информации, обеспечивая развитие теории и практики. В управлении модели используются для обоснования решений. Такие модели должны обеспечить как описание, так и объяснение и предсказание поведения систем.

Подробности моделирования систем можно найти в [1, 4, 8, 10].