Метод имитационного моделирования

Моделирование — метод решения задач, при использовании которого исследуемая система заменяется более простым объектом, описывающим реальную систему и называемым моделью.

Моделирование применяется тогда, когда над реальной системой невозможно проведение экспериментов.

Существует два вида моделирования: физическое и математическое. Физическая - уменьшенная копия самолета, которая продувается в потоке воздуха. Когда применяется математическое моделирование, то поведение системы описывается формулами. Имитационная модель один из видов математических моделей.

Имитационная модель — это компьютерная программа, описывающая механизм и воспроизводит поведение реальной системы во времени. Результаты определяются случайным характером процессов. Благодаря этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику [1].

Дабы понять насколько выгодно данное моделирование сравним его с этапами численного (математического) моделирования.

Этапы численного (математического) моделирования - это следующая последовательность действий:

• 1.    Формируются основные вопросы о поведении системы, ответы на которые получаем с помощью модели.

• 2.    Из множества законов, которые управляются поведением системы, учитываются те, влияющие в основном при поиске ответов на заданные вопросы.

• 3.    Формулируются определенные гипотезы о функционировании для системы в общем или для отдельных ее частей.

• 4.    Законы и гипотезы выражаются в форме определенных математических соотношений, объединяющиеся в некоторое формальноматематическое описание модели.

Этапы имитационного (логико-алгоритмического) моделирования - это следующая последовательность действий [2]:

• 1.    Формируются главные вопросы о поведении сложной системы, ответы на которые мы получаем. Множество этих вопросов помогают задать множество параметров, которые характеризуют состояние системы - вектор состояния.

• 2.    Происходит разделение системы на более простые части - блоки-домен. Один домен формируется из "родственных", т. е. компоненты векторы и процессы, которые преобразуются по схожим или одинаковым правилам.

• 3.    Формулируются законы и гипотезы относительно поведения как системы в целом, так и отдельных ее частей. Для описания каждого домена используется свой математический аппарат, который считается более удобным. Именно доменный принцип дает возможность при построении имитационной модели устанавливать необходимые пропорции между точностью описания каждого блока-домена, обеспеченностью его информацией и необходимостью достижения цели моделирования.

• 4.    В зависимости от поставленных перед исследователем вопросов вводится так называемое системное время, которое моделирует ход времени в реальной системе.

• 5.    Формализованным    образом    задаются    необходимые

• 6.    Случайным параметрам, фигурирующим в модели, сопоставляются некоторые их реализации, которые сохраняются в течение одного или нескольких тактов системного времени. Далее отыскиваются новые реализации.

феноменологические свойства системы и отдельных ее частей.

Можно сделать вывод, что к имитационному моделированию прибегают тогда, когда:

• 1.    Невозможно или дорого экспериментировать на реальном объекте.

• 2.    Невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические

• 3.    Необходимо сымитировать поведение системы во времени.

переменные.

В свою очередь имитационное моделирование делится на три типа (рис.1).

Рис. 1 Разновидности операций моделирования

Агентное моделирование – метод, который исследует поведение децентрализованных агентов и поведение, определяемое всей системы. Аналитик определяет поведение агент на индивидуальном уровне, а глобальное поведение возникает как результат деятельности множества агентов (моделирование «снизу-вверх»).

Дискретно-событийное моделирование – метод, при котором система представляется как хронологическая последовательность событий. Они знаменуют собой изменения состояния системы и происходят в определенный момент времени.

Системная динамика - метод, который направлен на изучении сложных систем, которые исследуют их поведение во времени и в зависимости от структуры элементов системы и взаимодействия между ними.

Подводя итог, можно сказать, что имитационная модель - программа, которая реализует некоторые логические алгоритмы на компьютере. Используются параметры, которые выбираются человеком, называемые управляющим воздействием. Выбор управляющих воздействий осуществляется из критерия качества этого выбора, т. е. функции, которую необходимо оптимизировать. Перед тем как вводить управляющие воздействия в имитационную модель, необходимо решить оптимизационную задачу по их отысканию, после найденные оптимизационные значения ввести в имитационную модель. Тогда позволяет моделировать отклик системы на оптимальные управления ею.