Имитаиионная модель и ее особенности

Сущность метода имитационного моделирования – Статистическое моделирование

Имитаиионная модель и ее особенности

Определим метод имитационного моделирования в общем виде как экспериментальный метод исследования реальной системы по ее имитационной модели, который сочетает особенности эксперименталь­ного подхода и специфические условия использования вычислительной техники.

В этом определении подчеркивается, что имитационное моделиро­вание является машинным методом моделирования благодаря развитию информационных технологий, что привело к появлению этого вида компьютерного моделирования.

В определении также акцентируется внимание на экспериментальной природе имитации, применяется имитационный метод исследования (осуществляется эксперимент с моделью). В имитационном моделировании важную роль играет не только проведение, но и планирование эксперимента на модели.

Однако это определение не проясняет, что собой представляет сама имитационная модель. Ответим на вопрос, в чем же состоит сущность имитационного моделирования?

В процессе имитационного моделирования (рис. 2.1) исследователь имеет дело с четырьмя основными элементами:

  • реальная система;
  • логико-математическая модель моделируемого объекта;
  • имитационная (машинная) модель;
  • ЭВМ, на которой осуществляется имитация – направленный вычислительный эксперимент.

Исследователь изучает реальную систему, разрабатывает логико-математическую модель реальной системы. Имитационный характер исследования предполагает наличие логико – или логико-математических моделей, описываемых изучаемый процесс.

Выше, реальная система определялась как совокупность взаимодействующих элементов, функционирующих во времени.

Составной характер сложной системы описывает представление ее модели в виде трех множеств:

< A, S, T >, где

А – множество элементов (в их число включается и внешняя среда);

S – множество допустимых связей между элементами (структура модели);

Т – множество рассматриваемых моментов времени.

Особенностью имитационного моделирования является то, что имитационная модель позволяет воспроизводить моделируемые объекты:

  • с сохранением их логической структуры;
  • с сохранением поведенческих свойств (последовательности чередования во времени событий, происходящих в системе), т.е. динамики взаимодействий.

При имитационном моделировании структура моделируемой системы адекватно отображается в модели, а процессы ее функционирования проигрываются (имитируются) на построенной модели. Поэтому построение имитационной модели заключается в описании структуры и процессов функционирования моделируемого объекта или системы. В описании имитационной модели выделяют две составляющие:

  • статическое описание системы, которое по-существу является описанием ее структуры. При разработке имитационной модели необходимо применять структурный анализ моделируемых процессов.
  • динамическое описание системы, или описание динамики взаимодействий ее элементов. При его составлении фактически требуется построение функциональной модели моделируемых динамических процессов.

Идея метода, с точки зрения его программной реализации, состоит в следующем. Что, если элементам системы поставить в соответствие некоторые программные компоненты, а состояния этих элементов описывать с помощью переменных состояния.

Элементы, по определению, взаимодействуют (или обмениваются информацией), значит, может быть реализован алгоритм функционирования отдельных элементов, т.е., моделирующий алгоритм. Кроме того, элементы существуют во времени, значит надо задать алгоритм изменения переменных состояний.

Динамика в имитационных моделях реализуется с помощью механизма продвижения модельного времени.

Отличительной особенностью метода имитационного моделирования является возможность описания и воспроизведения взаимодействия между различными элементами системы. Таким образом, чтобы составить имитационную модель, надо:

  • представить реальную систему (процесс), как совокупность взаимодействующих элементов;
  • алгоритмически описать функционирование отдельных элементов;
  • описать процесс взаимодействия различных элементов между собой и с внешней средой.

Ключевым моментом в имитационном моделировании является выделение и описание состояний системы. Система характеризуется набором переменных состояний, каждая комбинация которых описывает конкретное состояние. Следовательно, путем изменения значений этих переменных можно имитировать переход системы из одного состояния в другое.

Таким образом, имитационное моделирование – это представле­ние динамического поведения системы посредством продвижения ее от одного состояния к другому в соответствии с определенными правилами. Эти изменения состояний могут происходить либо непрерывно, либо в дискретные моменты времени.

Имитационное моделирование есть динамическое отражение изменений состояния системы с течением времени.

При имитационном моделировании логическая структура реальной системы отображается в модели, а также имитируется динамика взаимодействий подсистем в моделируемой системе.

Понятие о модельном времени

Для описания динамики моделируемых процессов в имитационном моделировании реализован механизм задания модельного времени. Этот механизм встроен в управляющие программы системы моделирования.

Если бы на ЭВМ имитировалось поведение одной компоненты системы, то выполнение действий в имитационной модели можно было бы осуществить последовательно, по пересчету временной координаты.

Чтобы обеспечить имитацию параллельных событий реальной системы вводят некоторую глобальную переменную (обеспечивающую синхронизацию всех событий в системе) t0 , которую называют модельным (или системным) временем.

Существуют два основных способа изменения t0:

  • пошаговый (применяются фиксированные интервалы изменения модельного времени);
  • по-событийный (применяются переменные интервалы изменения модельного времени, при этом величина шага измеряется интервалом до следующего события).

В случае пошагового метода продвижение времени происходит с минимально возможной постоянной длиной шага (принцип t). Эти алгоритмы не очень эффективны с точки зрения использования машинного времени на их реализацию.

Способ фиксированного шага применяется в случаях:

  • если закон изменения от времени описывается интегро-дифференциальными уравнениями. Характерный пример: решение интегро-дифференциальных уравнений численным методом. В подобных методах шаг моделирования равен шагу интегрирования. Динамика модели является дискретным приближением реальных непрерывных процессов;
  • когда события распределены равномерно и можно подобрать шаг изменения временной координаты;
  • когда сложно предсказать появление определенных событий;
  • когда событий очень много и они появляются группами.

В остальных случаях применяется по-событийный метод, например, когда события распределены неравномерно на временной оси и появляются через значительные временные интервалы.

По-событийный метод (принцип “особых состояний”). В нем координаты времени меняются тогда, когда изменяется состояние системы. В по-событийных методах длина шага временного сдвига максимально возможная.

Модельное время с текущего момента изменяется до ближайшего момента наступления следующего события. Применение по-событийного метода предпочтительнее в том случае, если частота наступления событий невелика. Тогда большая длина шага позволит ускорить ход модельного времени.

На практике по-событийный метод получил наибольшее распространение.

Таким образом, вследствие последовательного характера обработки информации в ЭВМ, параллельные процессы, происходящие в модели, преобразуются с помощью рассмотренного механизма в последовательные. Такой способ представления носит название квазипараллельного процесса.

Простейшая классификация на основные виды имитационных моделей связана с применением двух этих способов продвижения модельного времени. Различают имитационные модели:

  • непрерывные;
  • дискретные;
  • непрерывно-дискретные.

В непрерывных имитационных моделях переменные изменяются непрерывно, состояние моделируемой системы меняется как непрерывная функция времени, и, как правило, это изменение описывается системами дифференциальных уравнений. Соответственно продвижение модельного времени зависит от численных методов решения дифференциальных уравнений.

В дискретных имитационных моделях переменные изменяются дискретно в определенные моменты имитационного времени (наступления событий). Динамика дискретных моделей представляет собой процесс перехода от момента наступления очередного события к моменту наступления следующего события.

Поскольку в реальных системах непрерывные и дискретные процессы часто невозможно разделить, были разработаны непрерывно-дискретные модели, в которых совмещаются механизмы продвижения времени, характерные для этих двух процессов.

Моделирующий алгоритм

Имитационный характер исследования предполагает наличие логико, или логико-математических моделей, описываемых изучаемый процесс (систему).

Логико-математическая модель сложной системы может быть как алгоритмической, так и неалгоритмической.

Чтобы быть машинно-реализуемой, на основе логико-математической модели сложной системы строится моделирующий алгоритм, который описывает структуру и логику взаимодействия элементов в системе.

Имита­ционная модель – это программная реализация моделирующего алгоритма. Она составляется с применением средств автоматизации моделирования. Подробнее технология имитационного моделирования, инструментальные средства моделирования, языки и системы моделиро­вания, с помощью которых реализуются имитационные модели, будут рассмотрены ниже.

Общая технологическая схема имитационного моделирования

В общем виде технологическая схема имитационного моделирования представлена на рис.2.5.

Рис. 2.5. Технологическая схема имитационного моделирования

  1. реальная система;
  2. построение логико-математической модели;
  3. разработка моделирующего алгоритма;
  4. построение имитационной (машинной) модели;
  5. планирование и проведение имитационных экспериментов;
  6. обработка и анализ результатов;
  7. выводы о поведении реальной системы (принятие решений)

Возможности метода имитационного моделирования

Метод имитационного моделирования позволяет решать задачи высокой сложности, обеспечивает имитацию сложных и многообразных процессов, с большим количеством элементов.

Отдельные функциональные зависимости в таких моделях могут описываться громоздкими математическими соотношениями.

Поэтому имитационное моделирование эффективно используется в задачах исследования систем со сложной структурой с целью решения конкретных проблем.

Имитационная модель содержит элементы непрерывного и дискрет­ного действия, поэтому применяется для исследования динамических систем, когда требуется анализ узких мест, исследование динамики функционирования, когда желательно наблюдать на имитационной модели ход процесса в течение определенного времени.

Имитационное моделирование – эффективный аппарат исследова­ния стохастических систем, когда исследуемая система может быть подвержена влиянию многочисленных случайных факторов сложной природы. Имеется возможность проводить исследование в условиях неопределенности, при неполных и неточных данных.

Имитационное моделирование является важным фактором в системах поддержки принятия решений, т.к. позволяет исследовать большое число альтернатив (вариантов решений), проигрывать различные сценарии при любых входных данных.

Главное преимущество имитационного моделирования состоит в том, что исследователь для проверки новых стратегий и принятия решений, при изучении возможных ситуаций, всегда может получить ответ на вопрос “Что будет, если? …”.

Имитационная модель позволяет прогнозировать, когда речь идет о проектируемой системе или исследуются процессы развития (т.е. в тех случаях, когда реальной системы еще не существует).

В имитационной модели может быть обеспечен различный, в том числе и высокий, уровень детализации моделируемых процессов. При этом модель создается поэтапно, эволюционно.

Определимметод имитационного моделированияв общем виде какэкспериментальный метод исследования реальной системы по ее имитационной модели, который сочетает особенности эксперименталь ного подхода и специфические условия использования вычислительной техники.

В этом определении подчеркивается, что имитационное моделиро вание является машинным методом моделирования благодаря развитию информационных технологий, что привело к появлению этого вида компьютерного моделирования.

В определении также акцентируется внимание на экспериментальной природе имитации, применяется имитационный метод исследования (осуществляется эксперимент с моделью). В имитационном моделировании важную роль играет не только проведение, но и планирование эксперимента на модели.

Однако это определение не проясняет, что собой представляет сама имитационная модель. Ответим на вопрос, в чем же состоит сущность имитационного моделирования?

В процессе имитационного моделирования (рис. 2.1) исследователь имеет дело с четырьмя основными элементами:

  • реальная система;
  • логико-математическая модель моделируемого объекта;
  • имитационная (машинная) модель;
  • ЭВМ,накоторойосуществляетсяимитация–направленный

вычислительный эксперимент.

Исследователь изучает реальную систему, разрабатывает логико-математическую модель реальной системы.Имитационный характер исследования предполагает наличие логико – или логико-математических моделей, описываемых изучаемый процесс.

Выше,реальнаясистемаопределяласькаксовокупность взаимодействующих элементов, функционирующих во времени.

Составной характер сложной системы описывает представление ее модели в виде трех множеств:

, где

А– множество элементов (в их число включается и внешняя среда);

S– множество допустимых связей между элементами (структура модели);

Т– множество рассматриваемых моментов времени.

Особенностью имитационного моделированияявляется то, что имитационная модель позволяет воспроизводить моделируемые объекты:

  • с сохранением их логической структуры;
  • с сохранением поведенческих свойств(последовательности чередования во времени событий, происходящих в системе), т.е. динамики взаимодействий.

При имитационном моделировании структура моделируемой системы адекватно отображается в модели, а процессы ее функционирования проигрываются (имитируются) на построенной модели. Поэтому построение имитационной модели заключается в описании структуры и процессов функционирования моделируемого объекта или системы.В описании имитационной модели выделяют две составляющие:

  • статическое описание системы, которое по-существу является описанием ее структуры. При разработке имитационной модели необходимоприменятьструктурныйанализмоделируемых процессов.
  • динамическое описание системы, или описание динамики взаимодействий ее элементов. При его составлении фактически требуется построениефункциональной моделимоделируемых динамических процессов.

Идея метода, с точки зрения его программной реализации, состоит в следующем. Что, если элементам системы поставить в соответствие некоторые программные компоненты, а состояния этих элементов описывать с помощью переменных состояния.

Элементы, по определению, взаимодействуют (или обмениваются информацией), значит, может быть реализован алгоритм функционирования отдельных элементов, т.е., моделирующий алгоритм. Кроме того, элементы существуют во времени, значит надо задать алгоритм изменения переменных состояний.

Динамика в имитационных моделях реализуется с помощьюмеханизма продвижения модельного времени.

Отличительной особенностью метода имитационного моделирования является возможность описания и воспроизведения взаимодействия между различными элементами системы. Таким образом, чтобы составить имитационную модель, надо:

  • представить реальную систему (процесс), как совокупность взаимодействующих элементов;
  • алгоритмически описать функционирование отдельных элементов;
  • описать процесс взаимодействия различных элементов между собой и с внешней средой.

Ключевым моментом в имитационном моделировании является выделение и описаниесостоянийсистемы. Система характеризуетсянабором переменных состояний, каждая комбинация которых описывает конкретное состояние. Следовательно, путем изменения значений этих переменных можно имитировать переход системы из одного состояния в другое.

Таким образом, имитационное моделирование – это представле ниединамического поведениясистемы посредством продвижения ее от одного состояния к другому в соответствии с определенными правилами. Эти изменения состояний могут происходить либо непрерывно, либо в дискретные моменты времени.

Имитационное моделированиеесть динамическое отражение изменений состояния системы с течением времени.

При имитационном моделировании логическая структура реальной системы отображается в модели, а такжеимитируетсядинамика взаимодействий подсистем в моделируемой системе.

Понятие о модельном времени. Дискретные и непрерывные имитационные модели

Для описания динамики моделируемых процессов в имитационном моделировании реализованмеханизм задания модельного времени.Этот механизм встроен в управляющие программы системы моделирования.

Если бы на ЭВМ имитировалось поведение одной компоненты системы, то выполнение действий в имитационной модели можно было бы осуществить последовательно, по пересчету временной координаты.

Чтобы обеспечить имитацию параллельных событий реальной системы вводят некоторую глобальную переменную (обеспечивающую синхронизацию всех событий в системе)t0, которую называютмодельным (или системным) временем.

Существуют два основных способа измененияt0:

  • пошаговый(применяются фиксированные интервалы изменения модельного времени);
  • по-событийный(применяются переменные интервалы изменения модельного времени, при этом величина шага измеряется интервалом до следующего события).

В случаепошагового методапродвижение времени происходит с минимально возможной постоянной длиной шага(принципt).Эти алгоритмы не очень эффективны с точки зрения использования машинного времени на их реализацию.

Способ фиксированного шага применяется в случаях:

  • если закон изменения от времени описывается интегро-дифференциальными уравнениями. Характерный пример: решение интегро-дифференциальных уравнений численным методом. В подобных методах шаг моделирования равен шагу интегрирования. Динамика модели является дискретным приближением реальных непрерывных процессов;
  • когда события распределены равномерно и можно подобрать шаг изменения временной координаты;
  • когда сложно предсказать появление определенных событий;
  • когда событий очень много и они появляются группами.

В остальных случаях применяется по-событийный метод, например, когда события распределены неравномерно на временной оси и появляются через значительные временные интервалы.

По-событийный метод (принцип “особых состояний”).В нем координаты времени меняются тогда, когда изменяется состояние системы. В по-событийных методах длина шага временного сдвига максимально возможная.

Модельное время с текущего момента изменяется до ближайшего момента наступления следующего события. Применение по-событийного метода предпочтительнее в том случае, если частота наступления событий невелика. Тогда большая длина шага позволит ускорить ход модельного времени.

На практике по-событийный метод получил наибольшее распространение.

Таким образом, вследствие последовательного характера обработки информации в ЭВМ, параллельные процессы, происходящие в модели, преобразуются с помощью рассмотренного механизма в последовательные. Такой способ представления носит название квазипараллельного процесса.

Простейшая классификация на основные виды имитационных моделей связана с применением двух этих способов продвижения модельного времени. Различают имитационные модели:

  • непрерывные;
  • дискретные;
  • непрерывно-дискретные.

Внепрерывных имитационных моделяхпеременные изменяются непрерывно, состояние моделируемой системы меняется как непрерывная функция времени, и, как правило, это изменение описывается системами дифференциальных уравнений. Соответственно продвижение модельного времени зависит от численных методов решения дифференциальных уравнений.

Вдискретных имитационных моделяхпеременные изменяются дискретно в определенные моменты имитационного времени (наступления событий). Динамика дискретных моделей представляет собой процесс перехода от момента наступления очередного события к моменту наступления следующего события.

Поскольку в реальных системах непрерывные и дискретные процессы часто невозможно разделить, были разработанынепрерывно-дискретные модели, в которых совмещаются механизмы продвижения времени, характерные для этих двух процессов.

Моделирующий алгоритм. Имитационная модель

Имитационный характер исследования предполагает наличиелогико, или логико-математических моделей,описываемых изучаемый процесс (систему).

Логико-математическая модель сложной системы может быть какалгоритмической, так инеалгоритмической.

Чтобы быть машинно-реализуемой, на основе логико-математической модели сложной системы строитсямоделирующий алгоритм, который описывает структуру и логику взаимодействия элементов в системе.

Имита ционная модель– это программная реализация моделирующего алгоритма. Она составляется с применением средств автоматизации моделирования. Подробнее технология имитационного моделирования, инструментальные средства моделирования, языки и системы моделиро вания, с помощью которых реализуются имитационные модели, будут рассмотрены ниже.

71. Понятие имитационных моделей, их классификация и область применения. Принципы, этапы и языковые средства имитационного моделирования

Имитаиионная модель и ее особенности

Имитационноемоделирование(от англ.

simulation)- это распро­страненная разновидностьаналогового моделирования, реализуемо­гос помощью набора математическихинструментальных средств, специальныхимитирующих компьютерных программ итехнологий программирования, позволяющихпосредством процессов-аналогов провестицеленаправленное исследование структурыи функций ре­ального сложного процессав памяти компьютера в режиме «имитации»,выполнить оптимизацию некоторых егопараметров.

Имитационноймодельюназывается специальный программныйкомплекс, который позволяет имитироватьдеятельность какого-либо сложногообъекта.

Он запускает в компьютерепараллельные взаимодействующиевычислительные процессы, которыеявляются по своим временным параметрам(с точностью до масштабов време­ни ипространства) аналогами исследуемыхпроцессов.

В странах, занимающихлидирующее положение в создании новыхкомпьютер­ных систем и технологий,научное направление ComputerScienceиспользует именно такую трактовкуимитационного моделирования, а впрограммах магистерской подготовки поданному направлению имеется соответствующаяучебная дисциплина.

Имитационноемоделирование– это чисто компьютерная ра­бота,которую невозможно выполнить подручнымисредствами. Поэтому часто для этоговида моделирования используетсясиноним компьютерноемоделирование.

Имитационную модельнужно создавать. Для этого необходимоспециальное программное обеспечение- системамоделирования(simulationsystem).Специфика такой системы определяетсятехно­логией работы, набором языковыхсредств, сервисных программ и приемовмоделирования.

Имитационная модельдолжна отражать большое число параметров,логику и закономерности поведениямоделируемого объекта во времени(временнаядинамика) ив пространстве (пространственнаядинамика).Моделирование объектов экономикисвязано с понятием финансовойдинамикиобъекта.

С точки зренияспециалиста (информатика-экономиста,математика-программиста илиэкономиста-математика), имитационноемо­делированиеконтролируемого процесса или управляемогообъекта -это высокоуровневая информационнаятехнология, которая обеспе­чиваетдва вида действий, выполняемых с помощьюкомпьютера:

1)работы по созданию или модификацииимитационной модели;

2)эксплуатацию имитационной модели иинтерпретацию ре­зультатов.

Имитационное(компьютерное) моделированиеэкономическихпроцессовобычно применяется в двух случаях:

• дляуправления сложным бизнес-процессом,когда имитацион­ная модель управляемогоэкономического объекта используетсяв качестве инструментального средствав контуре адаптивной системы управления,создаваемой на основе информационных(компьютер­ных) технологий;

• припроведении экспериментов сдискретно-непрерывными моделями сложныхэкономических объектов для полученияи от­слеживания их динамики в экстренныхситуациях, связанных с рис­ками,натурное моделирование которыхнежелательно или невоз­можно.

Можновыделить следующие типовые задачи,решаемые средст­вами имитационногомоделирования при управленииэкономиче­скими объектами:

•моделированиепроцессов логистики для определениявремен­ных и стоимостных параметров;

•управление процессомреализации инвестиционного проекта наразличных этапах его жизненного циклас учетом возможных рисков и тактикивьщеления денежных сумм;

•анализ клиринговыхпроцессов в работе сети кредитныхорга­низаций (в том числе применениек процессам взаимозачетов в ус­ловияхроссийской банковской системы);

•прогнозированиефинансовых результатов деятельностипред­приятия на конкретный периодвремени (с анализом динамики саль­дона счетах);

•бизнес-реинжинирингнесостоятельного предприятия (измене­ниеструктуры и ресурсов предприятия-банкрота,после чего с по­мощью имитационноймодели можно сделать прогноз основныхфи­нансовых результатов и датьрекомендации о целесообразности тогоили иного варианта реконструкции,инвестиций или кредитования производственнойдеятельности);

•анализ адаптивныхсвойств и живучести компьютернойрегио­нальной банковской информационнойсистемы (например, частично вышедшаяиз строя в результате природной катастрофысистема электронных расчетов и платежейпосле катастрофического земле­трясения1995 г. на центральных островах Япониипродемонстриро­вала высокую живучесть:операции возобновились через несколькодней);

•оценка параметровнадежности и задержек в централизованнойэкономической информационной системес коллективным доступом (на примересистемы продажи авиабилетов с учетомнесовершенства физической организациибаз данных и отказов оборудования);

•анализ эксплуатационныхпараметров распределенной много­уровневойведомственной информационной управляющейсистемы с учетом неоднородной структуры,пропускной способности каналов связии несовершенства физической организациираспределенной базы данных в региональныхцентрах;

•моделированиедействий курьерской (фельдъегерьской)верто­летной группы в регионе,пострадавшем в результате природнойкатастрофы или крупной промышленнойаварии;

•анализ сетевоймодели PERT(ProgramEvaluationandReviewTechnique)для проектов замены и наладкипроизводственного обо­рудования сучетом возникновения неисправностей;

•анализ работыавтотранспортного предприятия,занимающего­ся коммерческимиперевозками грузов, с учетом спецификитовар­ных и денежных потоков в регионе;

•расчет параметровнадежности ц задержек обработкиинфор­мации в банковской информационнойсистеме.

Система имитационногомоделирования, обеспечивающая соз­даниемоделей для решения перечисленныхзадач, должна обладать следующимисвойствами:

•возможностьюприменения имитационных программсовмест­но со специальнымиэкономико-математическими моделями името­дами, основанными на теорииуправления;

•инструментальнымиметодами проведения структурногоана­лиза сложного экономическогопроцесса;

•способностьюмоделирования материальных, денежныхи ин­формационных процессов и потоковв рамках единой модели, в об­щеммодельном времени;

•возможностьювведения режима постоянного уточненияпри получении выходных данных (основныхфинансовых показателей, временных ипространственных характеристик,параметров рисков и др.) и проведенииэкстремального эксперимента.

Принципыимитационногомоделированиясовпадают с принципами системныхисследований и моделирования вообще:

1Принцип информационной достаточности.При полном отсут­ствии информации обисследуемой системе построение еемодели невозможно. При наличии полнойинформации о системе ее модели­рованиелишено смысла. Существует некоторыйкритический уровень априорных сведенийо системе (уровень информационнойдостаточно­сти), при достижениикоторого может быть построена сеадекватная модель.

2Принцип осуществимости.Создаваемая модель должна обеспе­чиватьдостижение поставленной цели исследованияс достижение поставленной целиисследования с вероятнос­тью,существенно отличающейся от нуля, и законечное время.

Обыч­но задают некотороепороговое значение Рy вероятностидостижения цели моделирования Р(1),а также приемлемую границу tвремени достижения этой цели.

Модельсчитают осуществимой, сели может бытьвыполнено условие P(t)>Py.

3Принципмножественности моделей.Данный принцип, несмотря на его порядковыйномер, является ключевым.

Речь идет отом, что создаваемая модель должнаотражать в первую очередь те свойствареальной системы (или явления), которыевлияют навыбранный показатель эффективностиСоответственно при использовании любойкон­кретной модели познаются лишьнекоторые стороны реальности.

Для болееполного ее исследования необходим рядмоделей, позволяющих с разных сторон ис разной степенью детальности отражатьрассмат­риваемый процесс.

4Принцип агрегирования.В большинстве случаев сложную сис­темуможно представить состоящей из агрегатов(подсистем), для адекватного математическогоописания которых оказываются пригод­ныминекоторые стандартные математическиесхемы.

Имитационноемоделирование реализуется посредствомнабора математических инструментальныхсредств, специальных компью­терныхпрограмм и приемов, позволяющих с помощьюкомпьютера провести целенаправленноемоделирование в режиме «имитации»структуры и функций сложного процессаи оптимизацию некоторых его параметров.Набор программных средств и приемовмоделиро­вания определяет спецификусистемы моделирования – специально­гопрограммного обеспечения.

В отличие от другихвидов и способов математическогомодели­рования с применением ЭВМимитационное моделирование имеет своюспецифику: запуск в компьютеревзаимодействующих вычис­лительныхпроцессов, которые являются по своимвременным пара­метрам – с точностьюдо масштабов времени и пространства -ана­логами исследуемых процессов.

Имитационноемоделированиекак особая информационная тех­нологиясостоит из следующих основных этапов.

1.Структурныйанализпроцессов.Проводится формализация структурысложного реального процесса путемразложения его на подпроцессы, выполняющиеопределенные функции и имеющие взаимныефункциональные связи согласно легенде,разработанной рабочей экспертнойгруппой.

Выявленные подпроцессы, в своюочередь, могут разделяться на другиефункциональные подпроцес­сы. Структураобщего моделируемого процесса можетбыть пред­ставлена в виде графа,имеющего иерархическую многослойнуюструктуру. В результате появляетсяформализованное изображение имитационноймодели в графическом виде.

Структурныйанализ особенно эффективен примоделировании экономических процессов,где (в отличие от технических) многиесоставляющие подпроцессы не имеютфизической основы и проте­каютвиртуально» поскольку оперируют синформацией, деньгами и логикой (законами)их обработки.

2.Формализованноеописаниемодели.

Графическое изображение имитационноймодели, функции, выполняемые каждымподпроцес-сом, условия взаимодействиявсех подпроцессов и особенностипо­ведения моделируемого процесса(временная, пространственная и финансоваядинамика) должны быть описаны наспециальном языке для последующейтрансляции. Для этого существуютразличные способы:

•описание вручнуюна языке типа GPSS,Pilgrimи даже на VisualBasic.Последний очень прост, на нем можнозапрограммиро­вать элементарныемодели, но он не подходит для разработкиреаль­ных моделей сложных экономическихпроцессов, так как описание моделисредствами Pilgrimкомпактнее аналогичной алгоритмиче­скоймодели на VisualBasicв десятки-сотни раз;

•автоматизированноеописание с помощью компьютерногогра­фического конструктора во времяпроведения структурного анализа, т.е.с очень незначительными затратами напрограммирование. Та­кой конструктор,создающий описание модели, имеется всоставе системы моделирования в Pilgrim.

3.Построениемодели(build).Обычно это трансляция и редак­тированиесвязей (сборка модели), верификация(калибровка) пара­метров.

Трансляцияосуществляется в различных режимах:

• врежиме интерпретации, характерном длясистем типа GPSS, SLAM-IIи ReThink;

• врежиме компиляции (характерен длясистемы Pilgrim).

Каждыйрежим имеет свои особенности. '

Режиминтерпретациипроще в реализации. Специальнаяуни­версальная программа-интерпретаторна основании формализован­ногоописания модели запускает все имитирующиеподпрограммы. Данный режим не приводитк получению отдельной моделирующейпрограммы, которую можно было бы передатьили продать заказчи­ку (продаватьпришлось бы и модель, и системумоделирования, что не всегда возможно).

Режим компиляциисложнее реализуется при созданиимодели­рующей системы. Однако это неусложняет процесс разработки мо­дели.В результате можно получить отдельнуюмоделирующую про­грамму, котораяработает независимо от системымоделирования в виде отдельногопрограммного продукта.

Верификация(калибровка) параметров модели выполняетсяв соответствии с легендой, на основаниикоторой построена модель, с помощьюспециально выбранных тестовых примеров.

4.Проведениеэкстремальногоэкспериментадля оптимизации определенных параметровреального процесса.

Концепцияимитационного моделирования требуетпредвари­тельного знакомства читателяс методом Монте-Карло, с методоло­гиейпроведения проверок статистическихгипотез, с устройством программныхдатчиков случайных (псевдослучайных)величин и с особенностями законовраспределения случайных величин примо­делировании экономических процессов.

Источник: https://studfile.net/preview/724637/

Свойства и области применения имитационных моделей

Имитаиионная модель и ее особенности

Сущность и особенности имитационного моделирования.

С точки зрения логики моделирования все математические модели делятся на 2 группы:

1) аналитические модели, представляющие собой математические выражения зависимости между входами и выходами;

2) имитационные модели – программы для ЭВМ, воспроизводящие поведение реальных объектов.

Важное преимущество имитационной модели по отношению к аналитической заключается в том, что за счет детализации ее можно сделать весьма близкой к моделируемому объекту. Однако такое приближение неизбежно связано с усложнением и большим временем разработки имитационной модели.

Имитационная система – совокупность моделей, имитирующих изучаемый процесс, это системы внутреннего и внешнего обеспечения (прикладного).

Виды имитационных моделей:

1) статические и динамические;

2) детерминированные и стохастические;

3) дискретные и непрерывные.

Имитационное моделирование реализует экономический эксперимент.

Имитационное моделирование применяется тогда, когда требуется имитация элементарных явлений, составляющих исследуемый процесс, при сохранении их логической структуры, последовательности протекания во времени, характера и состава информации о состоянии процесса.

Развитие имитационного моделирования идет параллельно с развитием ЭВМ.

Достоинства имитационного моделирования:

1. Возможность объединять традиционные математические и экспериментальные компьютерные методы.

2. Возможность исследовать объекты, физическое моделирование которых экономически нецелесообразно или невозможно.

3. Исследование еще не существующих объектов.

4. Исследование труднодоступных или ненаблюдаемых объектов.

7. Исследование плохо формализуемых экологических, социальных или экономических систем.

8. Исследование объектов практически любой сложности при большой детализации и снятии ограничений на вид функций распределения случайных величин.

Недостатки имитационного моделирования: большие затраты времени на сбор статистических данных, средства, связанные с эксплуатацией вычислительной техники (временные, стоимостные).

Свойства и области применения имитационных моделей.

Имитационное моделирование – это метод исследования, заключающийся в имитации на ЭВМ с помощью комплекса программ процесса функционирования системы или отдельных ее частей и элементов.

Сущность метода имитационного моделирования заключается в разработке таких алгоритмов и программ, которые имитируют поведение системы, ее свойства и характеристики в необходимом для исследования системы составе, объеме и области изменения ее параметров.

Свойства имитационной модели:

1) Конечность. Модель, отражает оригинал лишь в конечном числе отношений и наделяется строго ограниченным числом свойств.

2) Упрощенность. Обусловлена конечностью модели и тем, что модель отражает главные свойства реального объекта, ограничены операционные средства.

3) Приближенность. Степень приближенности модели к реальному объекту может быть очень высокой или может изменяться в определенных пределах.

4) Адекватность. Рассматривается как мера эффективности достижения поставленной цели при моделировании, достаточная для достижения этой цели.

5) Истинность. Связано с решением вопроса о доступности объективной истинности субъективным познанием.

К имитационному моделированию прибегают, когда:

1) дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;

2) невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;

3) необходимо сымитировать поведение системы во времени.

Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами или другими словами — разработке симулятора исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.

Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью.

Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием.

Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства.

Можно выделить две разновидности имитации:

1) Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний);

2) Метод имитационного моделирования (статистическое моделирование).

Просмотров 2411

Эта страница нарушает авторские права

Источник: https://allrefrs.ru/1-68970.html

Book for ucheba
Добавить комментарий