7. Имитационное моделирование

Имитационная модель – формальное описание логики функционирования исследуемой системы и взаимодействия от-дельных ее элементов во времени, учитывающее наиболее су-щественные причинно-следственные связи, присущие системе, и обеспечивающие проведение статистических экспериментов.

Основой имитационного моделирования (ИМ) является метод статистических испытаний.

Наибольший эффект от применения ИМ достигается при исследовании сложных систем, на функционирование которых существенное влияние оказывают случайные факторы.

Имитационные модели рекомендуется применять в следу-ющих случаях:

1. Не существует законченной задачи исследования и идет процесс познания объекта моделирования или отдельных его элементов,

2. Аналитические методы имеются, но математические процедуры трудно реализуемы, сложны и трудоемки,

3. Кроме оценки влияния параметров сложной системы желательно осуществить наблюдение за поведением отдельных компонентов этой системы в течение определенного периода времени,

4. Имитационный подход оказывается единственным спо-собом исследования сложной системы из-за невозможности на-блюдения явлений в реальной обстановке,

5. Необходимо контролировать протекание процессов в сложной системе путем замедления или ускорения явлений в ходе имитации,

6. При подготовке специалистов и освоении новой техни-ки, когда имитатор обеспечивает возможность приобретения необходимых навыков в эксплуатации новой техники,

7. При изучении новых ситуаций в сложных системах, о которых мало что известно.

8. Основное значение имеет последовательность событий в проектируемой сложной системе, и модель используется для предсказания узких мест в функционировании системы и других трудностей, связанных с добавлением в систему новых элемен-тов.

Недостатки имитационного моделирования:

1. Разработка хорошей имитационной модели часто обхо-дится дороже создания аналитической модели и требует боль-ших временных затрат.

2. Иногда может показаться, что имитационная модель точно отражает реальное положение дел в сложной системе, а в действительности это не так.

Достоинства имитационного моделирования:

1. Возможность описания поведения компонент сложной системы на высоком уровне детализации.

2. Отсутствие ограничений на вид зависимостей между параметрами имитационной модели и состоянием внешней среды.

3. Возможность исследования динамики взаимодействия компонент во времени и пространстве параметров системы.

В зависимости от этапа и назначения проводимых иссле-дований, применяется один из трех наиболее распространенных видов имитационных экспериментов:

1. исследование относительного влияния различных факто-ров на значения выходных характеристик системы,

2. нахождение аналитической зависимости между интере-сующими исследователя выходными характеристиками и факто-рами,

3. отыскание оптимальных значений параметров системы.

С точки зрения организации взаимодействия исследовате-ля с моделью, в ходе эксперимента имитационные модели делят-ся на автоматические и диалоговые.

Автоматические – имитационные модели, взаимодействие пользователя с которыми сводится только к вводу исходной ин-формации и управлению началом и окончанием работы моде-лей.

Диалоговые - имитационные модели, позволяющие пользо-вателю активно управлять ходом моделирования: приостанав-ливать сеанс моделирования, изменять значения параметров модели, корректировать перечень регистрируемых данных и т.п.

Разработка концептуальной модели системы включает следующее:

1. определение принадлежности моделируемой системы одному из известных классов,

2. описание рабочей нагрузки системы,

3. выбор уровня детализации представления системы в модели и ее декомпозиция.

Этап формализации предполагает следующие шаги:

1. выбор метода представления динамики системы (на основе событий, процессов или транзактов),

2. формальное описание случайных факторов, подлежа-щих учету в модели,

3. выбор механизма изменения и масштаба модельного времени.

Событие – мгновенное изменение некоторого элемента системы или состояния системы в целом.

Событие характеризуется:

- условиями возникновения,

- типом, определяющим порядок его обработки,

- нулевой длительностью.

События подразделяют на 2 категории:

1. события следования – управляют инициализацией про-цессов,

2. события изменения состояний.

Если модель строится с целью изучения причинно-след-ственных связей системы, то описание ее поведения в терминах событий является достаточным.

Если пользователя интересует не только логика смены сос-тояний системы, но и временные параметры, то механизм собы-тий служит основой для представления в модели работ, про-цессов и транзактов.

Работа – единичное действие системы по обработке вход-ных данных. Работа характеризуется временем выполнения и потребляемыми ресурсами.

Процесс – логически связанный набор работ. Процесс мо-жет рассматриваться, как работа в процессе более высокого уровня.

Процесс характеризуется совокупностью статических и динамических характеристик.

Статические характеристики:

- длительность,

- результат,

- потребляемые ресурсы,

- условия запуска,

- условия останова.

Динамической характеристикой процесса является его сос-тояние (активен или находится в состоянии ожидания).

Транзакт – некоторое сообщение (заявка на обслужива-ние), которое поступает извне на вход системы и подлежит обработке.

В рамках одной имитационной модели могут рассматри-ваться транзакты нескольких типов. Каждый транзакт характе-ризуется соответствующим алгоритмом обработки и необходи-мыми для его реализации ресурсами системы.