212. Збір даних про чинники та побудова аналітичної моделі для проведення імітаційних експериментів.

У дослідженні операцій широко застосовуються як аналітичні, так і статистичні моделі. Кожен з цих типів має свої переваги і недоліки. Аналітичні моделі більш грубі, враховують менше число факторів, завжди вимагають якихось припущень і спрощень. Зате результати розрахунку по них легше доступні для огляду, чіткіше відображають властиві явищу основні закономірності. А, головне, аналітичні моделі більше пристосовані для пошуку оптимальних рішень. Статистичні моделі, в порівнянні, з аналітичними, більш точні і докладні, не вимагають настільки грубих припущень, дозволяють врахувати велику (в теорії - необмежено велике) число факторів. Але й у них - свої недоліки: громіздкість, погана видимістю, велика витрата машинного часу, а головне, крайня труднощі пошуку оптимальних рішень, які припадають шукати «на дотик», шляхом здогадок і проб.

Найкращі роботи в сфері дослідження операцій засновані на спільному застосуванні аналітичних та статистичних моделей. Аналітична модель дає можливість в загальних рисах розібратися в явищі, намітити як би контур основних закономірностей. Будь-які уточнення можуть бути отримані за допомогою статистичних моделей.

Етапи процесу побудови математичної моделі складної системи:

1. Формулюються основні питання про поводження системи, відповіді на які ми хочемо одержати за допомогою моделі. 2. З безлічі законів, керуючих поводженням системи, вибираються ті, вплив яких істотно при пошуку відповідей на поставлені питання. 3. У поповнення до цих законів, якщо необхідно, для системи в цілому або окремих її частин формулюються визначені гіпотези про функціонування. Критерієм адекватності моделі служить практика.

Труднощі при побудові математичної моделі складної системи:

- Якщо модель містить багато зв'язків між елементами, різноманітні нелінійні обмеження, велике число параметрів і т.д. - Реальні системи найчастіше піддані впливу випадкових різних факторів, облік яких аналітичним шляхом представляє дуже великі труднощі, найчастіше нездоланні при великій їх числі; - Можливість зіставлення моделі й оригіналу при такому підході є лише на початку.

Ці труднощі й обумовлюють застосування імітаційного моделювання.

Воно реалізується за наступними етапами:

1 . Як і раніше, формулюються основні питання про поводження складної системи, відповіді на які ми хочемо отримати. 2. Здійснюється декомпозиція системи на більш прості частини-блоки. 3. Формулюються закони і «правдоподібні» гіпотези щодо поводження як системи в цілому, так і окремих її частин. 4. В залежності від поставлених перед дослідником питань вводиться так званий системний час, що моделює хід часу в реальній системі. 5. Формалізованим чином задаються необхідні феноменологічні властивості системи і окремих її частин. 6. Випадковим параметрами, що фігурують в моделі, зіставляються деякі їх реалізації, що зберігаються постійними протягом одного або декількох тактів системного часу. Далі відшукуються нові реалізації.