Имитационное моделирование как метод исследования слож ных систем

Тема 1. Введение в имитационное моделирование

Гомель 2007

Рекомендовано к использованию в учебном процессе на заседании кафедры ИВС 04.09.2007г., протокол №1

Основным методом исследования сложных систем является метод моделирования. Моделирование – это способ изучения объекта через рассмотрение подобного ему и более простого объекта, т.е. его модели. Модель – это образ реального объекта, который отражает его основные свойства и замещает объект в ходе исследования. (Т.е. о моделировании можно говорить лишь при использовании модели для познания оригинала: в игре ребенка с моделью паровоза новое знание относительно паровоза не рождается).

Модели бывают материальные (физические) и математические. Среди математических моделей выделяют два типа: аналитические и имитационные (рис.1).

Рис1. Классификация моделей

В аналитических моделях поведение сложной системы описывается в виде алгебраических, интегральных, дифференциальных и иных соотношений и логических условий. Наиболее простым примером аналитической модели является соотношение , где S – расстояние, v – скорость перемещения, t – время.

Аналитическая модель требует введения ряда упрощений. Часто такое упрощение получается слишком грубым приближением действительности и результаты не могут быть применены на практике. Например, та же формула будет применима для самолета, который достиг заданной скорости, но не подходит для описания движения по автостраде в час пик. В этих случаях исследователь вынужден использовать имитационное моделирование.

Имитационной моделью сложной системы называется программа (или алгоритм), позволяющая имитировать на компьютере поведение отдельных элементов системы и связи между ними в течение заданного времени моделирования.

В ходе выполнения этой программы можно значения определенных переменных интерпретировать как состояние системы в соответствующий момент времени, т.е. имитация рассматривается как наблюдение во времени за характеристиками системы.

Имитационное моделирование состоит в исследовании системы с помощью компьютерных (вычислительных) экспериментов на имитационной модели. Этот метод наиболее эффективен для исследования сложных систем, на функционирование которых оказывает существенное влияние случайные факторы (стохастических систем). В этом случае результат одного эксперимента на имитационной модели может рассматриваться лишь как оценка истинных характеристик системы. Требуется проведение большого числа экспериментов и статистическая обработка их результатов. Поэтому иногда имитационное моделирование называется также методом статистического моделирования.

К достоинствам имитационного моделирования можно отнести:

1) свободу от каких-либо ограничений на класс решаемых задач;

2) наглядность;

3) возможность исследования системы на различных уровнях детализации;

4) возможность контроля над характеристиками системы в динамике.

Недостатки имитационного моделирования:

1) дороговизна;

2) большой расход машинного времени;

3) результаты исследования обладают меньшей степенью общности по сравнению с аналитическими моделями;

4) не существует надежных методов оценки адекватности имитационной модели.

Эти недостатки несколько смягчаются с развитием вычислительной техники и ряда программных продуктов для автоматизации разработки и исследования имитационных моделей. Таким образом, применение имитационного моделирования нужно сводить к разумному минимуму. Такое применение целесообразно:

1) в случаях “безысходности”, когда сложность ситуации превосходит возможности аналитических методов;

2) если не существует четкой постановки задачи исследования и идет процесс познания объекта моделирования (модель служит средством изучения явления);

3) когда необходимо контролировать протекание процессов в системе путем замедления или ускорения явлений в ходе имитации;

4) при подготовке специалистов и приобретении ими навыков в эксплуатации новой техники.

Метод имитационного моделирования разрабатывался прежде всего для исследования систем массового обслуживания (систем с очередями). Об этом свидетельствует содержание первой отечественной монографии по моделированию: Бусленко Н.П., Шрейдер Ю.А. Метод статистических испытаний и его реализация на электронных цифровых машинах. – М.:Наука, 1962., а также книга признанного классика GPSS Томаса Шрайбера: Моделирование на GPSS, 1980г.

Также одной из первых областей применения имитационного моделирования явилось управление запасами, что было обусловлено сложностью вероятностных задач этого вида и их практической важностью. Здесь можно упомянуть работы:

1957 – Робинсон – об иерархической системе складов нефтепродуктов;

1961 – Берман – о перераспределении запасов;

1964 – Джислер – о снабжении авиационных баз.

Дата добавления: 2014-01-07