
- •1. Загальні принципи побудови систем
- •1.1 Поняття системи, її властивості та їх співвідношення. Прості та ієрархічні системи
- •1.3. Класифікації систем
- •Відкриті і закриті системи.
- •Цілеспрямовані системи.
- •Класифікації систем по складності.
- •1.4 Визначення й основні принципи системного підходу
- •1. Принцип пріоритету глобальної мети і послідовного просування
- •2. Принцип модульності систем
- •3. Принцип узгодження зв'язків
- •4. Усталеність систем
- •5. Принцип відсутності конфліктів між цілями окремих елементів чи підсистем і цілями всієї системи
- •1.5 Порівняльна характеристика класичного та системного підходів до формування системи
- •1.6 Основні задачі створення і дослідження систем
- •1.7. Основні етапи розробки систем
- •2. Термінологія і класифікація моделей об'єктів та систем
- •2.1 Закон і модель, їх співвідношення. Види моделей.
- •2.2 Побудова і аналіз статистичних моделей
- •2.2.1. Проведення експерименту відсіювання (вибір значущих факторів)
- •2.2.2. Вибір форми функціональної залежності
- •2.2.3. Визначення коефіцієнтів (параметрів) моделі
- •2.2.3.1 Метод найменших квадратів (мнк)
- •3. Регресійні моделі з однією змінною
- •3.1. Оцінка надійності коефіцієнтів моделі лінійної регресії
- •3.2 Приклад побудови моделі лінійної регресії
- •4. Моделі множинної лінійної регресії
- •4.1 Матрична форма моделі множинної регресії
- •4.2 Приклад побудови рівняння множинної регресії
- •4.3 Аналіз моделі множинної регресії
- •4.4 Визначення довірчих інтервалів коефіцієнтів множинної регресії
- •5. Композиція і декомпозиція складних об'єктів і систем
- •5.1 Еквівалентні перетворення моделей систем
- •1.Модель без додаткових зв’язків
- •2. Послідовне підключення моделей підсистем
- •7. Синтез оптимальних систем на основі динамічного
- •7.1 Визначення методу дп
- •7.2 Знаходження най коротшої відстані між двома вузлами на мережі доріг
- •7.3 Задачі розподілу ресурсів
- •Рішення
- •Рішення
- •9. Аналіз і синтез систем на основі імітаційного моделювання
- •9.1 Загальні питання імітаційного моделювання
- •9.2. Метод Монте-Карло
- •9.3 Види випадкових потоків
- •9.5 Імітаційне моделювання транспортних систем масового обслуговування
- •9.6 Алгоритм імітаційного моделювання смо
- •Підпрограма "Моделювання вхідного потоку"
- •Підпрограма "Моделювання вихідного потоку"
- •Підпрограма "Сортування каналів"
- •Підпрограма " Побудова діаграми №2 розподілу часових інтервалів вихідного потоку"
- •9.7. Приклад застосування програми імітаційного моделювання
- •10. Управління в організаційних системах. Принцип зворотного зв'язку
- •10.1 Основні принципи управління
- •10.1.1. Принцип управління по збуренню
- •10.1.2. Принцип управління по відхиленню (принцип зворотного зв'язку)
- •10.1.3. Принцип комбінованого управління
- •10.2 Приклад аналізу систем управління об'єктами економічного характеру
9.1 Загальні питання імітаційного моделювання
Динамічні процеси, які відбуваються у транспортних системах, настільки складні й різноманітні, що аналітичні методи дослідження операцій (математичне програмування, теорія масового обслуговування, теорія ігор та ін.), котрі на перший погляд здаються універсальними, насправді часто непридатні для прогнозування та аналізу фактичних ситуацій. Пояснюється це тим, що математичні моделі, які можуть бути реалізовані за допомогою ефективних обчислювальних методів, є надто, спрощеними, а отже не адекватні реальним процесам. Що ж до адекватний математичних моделей, то їх здебільшого не можна реалізувати через труднощі обчислювального характеру. У такому разі часто є сенс застосувати машинну імітацію, що полягає в моделюванні на ЕОМ реальної транспортної системи.
Машинна імітація дає користувачеві змогу експериментувати з існуючими і створюваними системами тоді, коли на реальному об'єкті робити цього не можна або немає жодної рації. Такий метод набуває сьогодні особливої ваги, насамперед, як інструмент удосконалення транспортних процесів. Адже за допомогою імітаційних моделей системи розкривається сутність відповідних явищ і процесів за умови, що натурні досліди в реальному середовищі на реальних об'єктах виключаються.
З огляду на сказане можна дати таке означення імітаційного моделювання.
Імітаційне моделювання в широкому розумінні є процес конструювання алгоритмічної моделі функціонування реальної системи та експериментування на цій моделі з метою визначення поводження системи або оцінити ( в рамках обмежень, зумовлених деяким критерієм чи сукупністю критеріїв) різні стратегії, що забезпечують задане функціонування даної системи
У вужчому розумінні імітаційне моделювання - це відтворення на ЕОМ функціонування реальної системи. За такого тлумачення термін "імітаційне моделювання" має той самий сенс, що й "машинна імітація". Щоб застосувати такий метод для досліджень, створюють імітаційну систему, яка містить у собі імітаційну модель, а також внутрішнє і зовнішнє математичне забезпечення. При цьому в ЕОМ вводяться потрібні вхідні дані і спостерігаються зміни показників, котрі у процесі моделювання можуть аналізуватися й піддаватися статистичній обробці.
Імітаційна модель - комплексна математична й алгоритмічна модель досліджуваної системи. А метод, що базується на розробці та дослідженні імітаційних моделей, називається машинною імітацією, або імітаційним моделюванням.
Термін "машинна імітація", який точніше відбиває сутність проблеми, у вітчизняний літературі використовується рідше, ніж термін "імітаційне моделювання"; у зарубіжний літературі першому терміну відповідають такі: computer simulation - комп'ютерне моделювання, system simulation - системне моделювання, digital simulation - цифрове моделювання.
Слово "імітація" походить від англійського imitate - наслідувати, копіювати. Отже, термін "машинна імітація" означає копіювання на ЕОМ реальних чи гіпотетичних процесів. Слово "моделювання" походить від французького modeler - ліпити.
Відмітимо основні переваги та недоліки методу імітаційного моделювання:
1. Вдається відповісти на багато запитань, що постають на ранніх стадіях задуму і попереднього проектування систем, уникнувши застосування методу спроб і помилок, котрий пов'язаний зі значними витратами. Зокрема, на підставі аналізу імітаційної моделі можна заздалегідь визначити ефективність функціонування будь-якої проектованої системи й попередити необґрунтовані витрати людських і матеріальних ресурсів на побудову нераціональних систем.
2. Метод дає змогу досліджувати особливості функціонування системи за будь-яких умов, зокрема й тих, котрі не реалізовані в натурних експериментах. При цьому параметри системи і навколишнього середовища можна варіювати в як завгодно широких межах, відтворюючи довільну обстановку. Завдяки такому підходу різко зменшується потреба в складному лабораторному обладнанні та експлуатаційних випробуваннях системи.
Стає можливим прогнозувати поводження системи в близькому та віддаленому майбутньому, екстраполюючи на моделі результати промислових випробувань. У такому разі дані, здобуті раніше, поповнюються завдяки застосуванню статистичного підходу.
Імітаційні моделі технічних і технологічних систем та пристроїв дають змогу в багато разів скоротити час їх випробування: від днів і місяців у реальних умовах до секунд і хвилин на ЕОМ. Єдиним обмеженням тут можуть бути наявні ресурси машинного часу та пам'яті.
5. За допомогою методу імітаційного моделювання можна штучним шляхом швидко й у великому обсязі дістати потрібну інформацію, що відображає хід реальних процесів, уникнувши дорогих, а часто неможливих натурних випробувань цих процесів.
6. Імітаційна модель є надзвичайно гнучким пізнавальним інструментом, здатним відтворювати довільні як реальні, так і гіпотетичні ситуації, оскільки на неї не поширюються жодні фактичні обмеження.
7. З огляду на те, що дослідження і оптимізацію деяких складних систем не можна виконати ні з допомогою лабораторних чи натурних експериментів, ні аналітичними методами, імітаційне моделювання на ЕОМ часто буває єдиним реалізованим способом розв'язання таких задач.
Як недолік слід відмітити, що при введенні некоректних вхідних даних та умов проведення імітаційного моделювання, отримані результати можуть в значний мірі відрізнятися від реальної поведінки системи.