Системы имитационного моделирования

Системы имитационного моделирования

Определения и термины

Определения и термины

Имитационная модель(simulation model, ИМ) - модель реального явления или процесса, построенная с помощью компьютерных технологий и позволяющая производить многократные имитационные эксперименты с цель получения новых знаний об исследуемом объекте.Компьютерноемоделирование имеет дело с абстрактными (знаковыми, математическими) моделями. Имитация есть подражание чему-либо. следовательно,имитационнымнужно называть моделирование, сохраняющее внешнее сходство с исходным процессом.

В имитационной модели изменения процессов и данных ассоциируются с событиями. "Проигрывание" модели заключается в последовательном переходе от одного события к другому. Обычно имитационные модели строятся в случае, когда другие математические модели оказываются слишком сложными.

ИМ может быть разработана или с помощью программной реализации аналитической модели поведения объекта (функциональная модель класса "вход - выход"), или с помощью системы взаимосвязанных программных блоков, каждый из которых моделирует либо часть функций объекта (модель из функциональных блоков), либо подобъект (модель объектных блоков).

Статистическимсчитается вид моделирования, при котором воспроизводятся аналоги массовых явлений с последующей обработкой результатов наблюдений методами математической статистики.

Имитационный процесс- проведение расчетного эксперимента с помощью имитационной модели реального объекта.

Сценарий имитационного эксперимента- это совокупность входных (исходных) параметров модели, заданных условий проведения имитационного исследования. Получая выходные данные на каждом сценарии, исследователь имеет возможность сравнить их с данными других сценариев и принять решение о необходимости внесения коррекции в те или иные условия проведения имитационного эксперимента - иначе говоря, сформировать условия нового сценария.

Имитационные модели разделяют на дискретные и непрерывные [59].

Дискретные имитационные моделипредставляют реальный мир и моделируемые в нем процессы как дискретные, т.е. проявляющие свои функции и свойства в определенные моменты времени. Можно предполагать, что это происходит через равные интервалы времени, но в некоторых моделях могут существовать и асинхронные объекты, которые проявляют себя в случайные моменты времени. Асинхронные дискретные модели могут быть реализованы в классе синхронных, но с более сложными функциями управления имитационным экспериментом. Интервал времени, через который происходит анализ изменения имитационной ситуации, называетсяшагом моделирования. Шаг моделирования определяет точность, сходимость и время имитационного эксперимента.

Непрерывные моделипредполагают развитие имитационной ситуации в модели как в непрерывной (аналоговой) среде.

Практически одну и ту же систему можно представить в виде либо дискретно изменяющейся модели, либо непрерывно изменяющейся. Как правило, в имитационном моделировании время является основной независимой переменной. Другие переменные, включенные в имитационную модель, являются функциями времени, т.е. зависимыми переменными. Определение "дискретная" и "непрерывная" относятся к поведению зависимых переменных. При "дискретной" имитации зависимые переменные изменяются дискретно в определенные моменты времени, называемые моментами свершения событий.

Переменная времени в имитационной модели может быть либо непрерывной, либо дискретной в зависимости от того, могут ли дискретные изменения зависимых переменных происходить в любые моменты времени или только в определенные моменты.

При "непрерывной" имитации зависимые переменные модели изменяются непрерывно в течение имитационного времени. Непрерывный процесс может имитироваться либо непрерывной моделью, либо дискретной в зависимости от того, будут ли значения независимых переменных доступны в любой точке или только в определенные моменты времени.

В "комбинированной" имитации зависимые переменные модели могут изменяться дискретно, непрерывно или непрерывно с наложенными дискретными скачками. Наиболее важный аспект комбинированной имитации заключается в возможности взаимодействия между дискретно и непрерывно изменяющимися переменными. Компонентами таких моделей могут быть не только материальные потоки, но и люди, оборудование, заказы, состояния системы (которые представляются с помощью непрерывно изменяющихся зависимых переменных).

Имитационные модели также подразделяются на статические и динамические.

Статические моделиимеют стабильную, не изменяющуюся во времени ("жесткую") модель функций и блоков исследуемого реального объекта. Обычно такие модели строятся на базе аналитической разработки, которая реализуется в виде программы. Такие модели близки по своим свойствам к расчетным моделям, а режим имитации здесь используется только для "прогона" расчетов в заданных интервалах входных параметров. Как правило, модели данного класса применяют для подтверждения гипотетических догадок о предполагаемых и аналитически выраженных свойствах исследуемого явления или объекта.

Динамические модели, как правило, имею более сложную схему реализации и проведения имитационного эксперимента. Модели данного класса предполагают, что "ядро" схемы моделирования, определяющее основные связи и свойства объект, меняется в процессе имитационного эксперимента и модифицируется в зависимости от промежуточных данных.

Здесь возможны два варианта развития: динамика изменения схемы имитационного эксперимента известна и динамика изменения модели является целью имитационного исследования.

Очевидно, что последний вариант имитационной модели является наиболее сложным случаем в практике исследований с помощью имитационных моделей, поскольку, по существу, представляет собой компьютерный инструментарий исследования нового, неизвестного свойства реального объекта. Примером таких сложных имитационных моделей с динамической структурой являются модели, исследующие ситуации катастроф, "переломных" экономико-политических ситуаций и т.п.