Введение.
Имитационное моделирование – это процесс конструирования модели реальной системы и постановки экспериментов на этой модели с целью либо понять поведение системы либо оценить в рамках ограничений накладываемых некоторыми критериями или совокупностью критериев различные стратегии обеспечивающие функционирование данной системы.
Таким образом процесс имитационного моделирования следует понимать как процесс включающий два элемента: конструирования и аналитическое применение модели для изучения некоторой проблемы.
Под моделью в реальной системе будем понимать представление группы объектов или идеё в некоторой форме отличной от их реального воплощения.
Имитационное моделирование является прикладной и экспериментальной методологии имеющей целью:
1) описать поведение систем.
2) Построить теории и гипотезы, которые могут объявить наблюдаемое поведение.
3) Использовать эти теории для представления будущего поведения системы, то есть тех воздействий которые могут быть вызваны изменениями в системе или изменениями способами её функционирования.
В отличии от большинства технических методов которые могут быть классифицированы в соответствии с научным дисциплинами в которые они уходят с корням. Иметационое моделирование применима в любой отрасли науки:
1) В коммерческой деятельность
2) Физики
и т.д.
Модель является представлением объекта системы или понятия в некоторой форме отличной от их реального существования, модель служит обычно средством помогающем нам в объяснении понимания или совершенствования системы, модель может быть либо полной копией этого объекта либо отображать некоторые характерные свойства объекта в абстрактной форме, обычно считается, что модель эта используемый для предсказания и сравнения инструмент позволяющий логическим путем спрогнозировать последствие альтернативных действий и достаточно уверено указать какому из них отдать предпочтение. Хотя такое использование модели имеет важное значение оно не в коей мере не исчерпывает цели моделирования. Построение модели дает в руки различных специалистов и руководителей принимающих решения метод повышающий эффективности суждений и интуиции. В отдельных рамках модель может служить эффективным средством общения и осмысления действительности.
Функции модели:
1) Средство осмысления действительности.
2) Средство общения.
3) Средство обучения и тренажа.
4) Инструмент прогнозирования.
5) Средства постановки эксперимента.
Классификация модели:
В зависимости от критериев классификации существуют следующие группы моделей:
1) Статические и динамические
2) Детерменические и статические
3) Дискретные и непрерывные
4) Натуральные, аналоговые и символические
Этапы моделирования сложных систем:
1) Формулировка задачи и планирование исследования системы.
1.1) Постановка задачи заказчиком
1.2) Проведение ряда встреч с руководителем проекта, специалистами в области имитационного моделирования и экспертами в области изучаемой проблемы. При встречах необходимо регулирование следующих вопросов:
а) Определение глобальных целей исследования
б) Определение вопросов на которые должно отвечать исследования
в) Определение критериев качества работ масштаб модели.
г) Моделирование информационных систем
д) Применяемое п.о.
е) Временной интервал для исследования и все взятые с этим необходимые ресурсы
2) Сбор данных и определение модели
2.1) Сбор информации по способам эксплуатации
2.2) Сбор данных (если это возможно), для определения параметров модели.
2.3) Схематическое изображение данных в описании допущения представляющей собой разрабатываемую модель.
2.4) Сбор данных о рабочих характеристиках существующей системы (по возможности).
2.5) Выбор уровня детальности модели в зависимости от:
а) цели проекта
б) качества работ (их критериев)
в) доступности данных
г) достоверности
д) компьютерных возможностей
е) мнения экспертов по изучаемой тематике
ё) ограничений связанных с временем и финансированием
2.6) Установление между каждым элементов модели и соответствующей ему элементов системы взаимно однозначного соответствия.
3) Определение адекватности нашей модели. Выполнение структурного анализа модели и её обсуждение.
4) Создание компьютерной программы и её проверка.
4.1) Программирование модели или с помощью программного обеспечения предназначенного для моделирования.
4.2) Проверка моделирующей компьютерной программы и её отладка.
5) Выполнение предварительных прогонов.
6) Проверка соответствия программной модели.
Если существует система критериев, то выполнять сравнение критериев качества работы и работы существующей системы.
Независимо от наличия существующей системы необходимо выполнять просмотр экспертами по изучаемой теме, результатов прогонов модели с целью определения их правильности.
Использование анализа чувствительности для определения факторов модели имеющих существенное влияние на критерии качества работы системы.
7) Планирование эксперимента. Должны детально изучить то что является важным для каждой системной конфигурации:
а) длительность каждого прогона
б) длительность переходного периода (если этот переходный период необходим)
в) качество независимых прогонов модели и использования разных случайных чисел.