Имитационное моделирование

Основной смысл методов имитационного моделирования заключается в представлении процесса функционирования некоторой достаточно сложной системы в виде алгоритма. Модели с последующей его компьютерной реализацией, но результатом которой делаются те или иные выводы о состоянии исходного процесса.

В целом ряде случаев как правило при решении прикладных задач имеют место ситуации, в которых не только наличествует множество целевых функций, но далеко не всё ясно с количественным выражением этих функций. В такой ситуации речь может идти не только о решении тех или иных оптимизационных задач, сколько об исследовании сложных систем, о прогнозировании их состояний в зависимости от избираемых стратегий управления. Такой аппарат исследования получил (имитационное моделирование) основан на методах компьютерного вычислительного эксперимента.

Сам процесс построения модели, предназначенной для исследования, способами имитационного моделирования, состоит из нескольких этапов.

1) Формируются основные вопросы о поведении системы, ответы те которые мы хотим получить с использованием модели.

2) Из множества законов управляющих поведением системы, учитываются те, влияние которых существенно при поиске ответов на поставленные вопросы.

3) Формируются определённые гипотезы о функционировании системы, для которых обосновываются теоретические доводы в пользу их принятия.

4) Гипотезы так же как и законы выражаются в форме определённых математических соотношений, которые объединяются.

Далее следует процесс исследования этих соотношений с помощью аналитических или вычислительных методов, приводящий в конечном итоге к отысканию ответов на предъявляемые модели вопросы.

Если модель хорошо построена (корректна), то ответы, найденные с её помощью, как правило бывают весьма близки к ответам на те же вопросы о моделируемой системе. Более того с помощью такой модели удаётся значительно расширить круг представления о реальной системе за счёт получения ответов на ряд дополнительных вопросов.

Если же модель неадекватна (т.е недостаточно хорошо описывает систему с точки зрения задаваемых ей вопросов), то она требует либо дальнейшего улучшения (корректировки), либо замене.

Критериям адекватным служит практика, которая и определяет, когда может быть закончен процесс улучшения модели. Критерий этот, как правило, не формализован и в каждом конкретном случае требует специального исследования.

Круг приложений имитационного моделирования определяется, с одной стороны, спецификой изучаемого объекта, с другой – спецификой интересующих её вопросов об этом объекте.

В отличие от классического метода математического моделирования, реализация метода имитационного моделирования имеет свои специфичес- кие особенности.

Во-первых: Множество вопросов о поведении системы позволяет задавать множество параметров, характеризующих состояние системы – вектор состояния. При этом требуются достаточно глубокие знания о реальной системе.

Во-вторых: Осуществляется декомпозиция системы на более простые части - блоки. Каждый блок должен объединять «родственные компоненты» вектора состояния и процессы их преобразующие. (Поясним: «р.к» - т.е преобразующиеся по одним и тем же или близким правилам).

В-третьих: Формулируются законы и «правдоподобные» гипотезы относительно поведения как системы в целом, так и отдельных её частей. Блочный принцип даёт возможность устанавливать необходимые пропорции между точностью описания каждого блока, обеспеченностью его информацией и необходимостью достижения цели моделирования. При этом отметим, что в каждом блоке может быть использован свой математический аппарат, описание (алгебра и дифференциальные уравнения, математическое программирование и др.) наиболее удобный для соответствующего блока.

В-четвёртых: В зависимости от поставленных перед исследованием вопросов вводится так называемая системное время, моделирующее ход времени в реальной системе.

В-пятых: Формализованным образом задаются необходимые феноменологические свойства системы и отдельных её частей, опирающиеся как правило, на длительное наблюдение над системой.

И наконец, последнее: Случайным параметром, фигурирующим в модели, сопоставляются некоторые их реализации (могут быть расчётные формулы численные значения коэффициент), сохраняющиеся в течении одного или нескольких тактов системного времени. И далее отыскиваются новые реализации.

Имитационную модель можно представить в виде отдельной программы или программного комплекса информационной системы реализованных в компьютерном варианте и работающим по определённым алгоритмам.

На ряде этапов работы таких программ используются параметры, выбираемые ЛПР (лицом принимающим решение), так называемые управляющие воздействия. Выбор управляющих воздействий осуществляется из некоторого множества и обычно имеет критерий качества (т.е функцию которую необходимо оптимизировать). Тогда перед тем как вводить управляющее воздействие в имитационную модель, решается оптимизационная задача по вычислению оптимизационных значений, которые затем вводят в имитационную модель. В этом случае имитация позволяет моделировать отклик системы на оптимальные (в некотором определённом смысле) управления ею.

Пример. Общая схема алгоритма имитационного моделирования при решении задачи структурной и параметрической идентификации (триеди-

ная задача).

Дата добавления: 2014-10-23