Понятие имитационного моделирования

Имитационное моделирование (ИМ) – распространённая разновидность аналогов моделирования, реализуемого с помощью набора математических инструментальных средств, специальных имитирующих программных средств и технологий программирования, позволяющих посредствам процессов аналогов провести целенаправленное исследование структуры и функций реального сложного процесса в памяти компьютера в режиме «имитации», выполнить оптимизацию некоторых его параметров.

Имитационной моделью (ИМ) называется специальный программный комплекс, позволяющий имитировать деятельность какого-либо сложного объекта. Он выполняет на компьютере параллельно взаимодействующие процессы, которые являются по своим временным параметрам (с точностью по масштабам времени и пространства) аналогами исследуемых процессов.

ИМ удобно для исследования практических задач: определение показателей эффективности, сравнение вариантов построения и алгоритмов функционирования систем, проверки устойчивости режимов системы при малых отклонениях входных переменных от расчётных значений. Полнота имитации может быть проверена путём построения серии последовательно уточняемых моделей. Если дальнейшая детализация свойств модели не влияет на конечные показатели, то усложнение модели можно прекратить. Как правило, моделируются те свойства процесса, которые могут влиять на выбранный показатель эффективности или критичны к наложенным ограничениям. Промежуточные результаты имитационного моделирования имеют четкий физический смысл и позволяют обнаружить ошибки программы.

Однако ИМ присущи и недостатки:

- большой расход машинного времени;

- малая точность вероятностных характеристик редких событий;

- трудность получения обобщающих выводов и рекомендаций;

- сложность оптимизации системы (многовариантность расчётов при наличии вероятностных помех);

- вероятностная оценка погрешности.

Таким образом применение ИМ становится целесообразным:

- для накопления первичных данных об изучаемом явлении, если эти данные нельзя получить в натурном эксперименте;

- для проверки планомерности допущений, сделанных разработчиком в целях перехода к аналитическим методам,

- для демонстрации конечных результатов исследования на достаточно полной модели реальной ситуации,

- при «безысходности», когда сложность ситуации намного превосходит возможности аналитических методов, известных разработчику.

Дата добавления: 2014-01-04