Билет 7:
Имитационное моделирование и имитационные системы.
Имитационное моделирование – алгоритмическая по способу представления, может быть создана практически для любой системы. Внесение изменений в имитационную модель значительно проще, чем в аналитическую.
Имитационная модель отражает исследуемые характеристики: надежность, точность, производительность.
Имитационное моделирование — это метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такуюмодельможно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивуюстатистику.Имитационное моделирование — это метод исследования, основанный на том, что изучаемая система заменяется имитатором и с ним проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе.
Экспериментирование с имитатором называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).
Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования.
Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.
Основные понятия и методы машинной имитации.
Направление, связанное с разработкой так называемых алгоритмических методов, непосредственно предназначенных для работы в системах организационного управления, сейчас интенсивно развивается - это методы численного анализа, или машинной имитации.
Машинная имитация - это эксперимент, проводимый с помощью ЭВМ не на реальном объекте, а на его модели, описывающей поведение изучаемой системы в течение определенного отрезка времени с введением в случае необходимости изменений в значение параметров, и структуру и взаимосвязь, модель объекта не обязательно должна быть записана в виде математических уравнений - она может быть словесным описанием операций, производимых над набором чисел, вместе со значениями этих чисел (так называемая операторная форма записи). Эти модели дают алгоритм, т. е. последовательность действий, операций, осуществление которых приводит к искомому конкретному решению.
Выбор конкретного метода для использования в АСУ представляет собой нетривиальную задачу, поскольку для одной и той же модели методы отыскания управляющих воздействий могут отличаться по скорости сходимости, времени счета, объему требуемой памяти ЭВМ.
Таким образом, машинная имитация – это эксперимент, но не в реальных, а в искусственных условиях, по результатам отбирается один или несколько вариантов, являющихся базовыми для принятия окончательного решения.
Билет 8:
Описание динамики процессов реального времени при машинной имитации.
Машинная имитация предполагает построение модели изучаемого объекта, системы, события, которая затем преобразуется в программу ЭВМ. В ЭВМ вводят необходимые данные и анализируют их в динамике (статистический анализ), под влиянием ряда факторов (факторный анализ), во взаимодействии с другими данными (системный анализ), в определённых условиях экстремума (оптимизационный анализ). Машинная имитация применятся при прогнозировании сложных процессов, систем и объектов, на предварительном этапе преобразования и эксперимента, при разработке долгосрочных и среднесрочных прогнозов. Статистическая имитация позволяет определить относительное значение отдельных факторов, условий ввода новых параметров, влияющих на конечный результат. Машинная имитация может быть организована в форме игры. Фактографический метод прогнозирования основан на тщательном изучении публикуемых, сообщаемых в средствах массовой информации фактов, их сопоставлении и анализе. Программно-целевой метод широко использовался в России в 1990-е годы в процессе приватизации и акционирования предприятий. Данный метод основан на разработке конкретных программ под определённую цель, например, программ приватизации.
Процесс построения прогнозов делится на две части:
Определение специфики прогнозов, их целей и вариантов использования;
Выбор метода прогнозирования и математического аппарата его информационного обеспечения.
Возможности использования конкретного метода прогнозирования зависят не только от уровня профессиональной подготовленности специалистов, но и от достоверности, полноты используемой информации.
Основные фазы (этапы) модельного эксперимента.
Эффективность разрабатываемых программ имеет существенное значение и определяется выбором математической модели устройства, методов ее анализа и оптимизации.
Модель строится на основе ее описания. Описание системы – в виде схем, текстов, формул, таблиц данных экспериментов, характеристик структуры и функций системы.
В качестве блоков – параметры. В модели реализованы описание каждого блока, который исследуется автономно, на базе которого следует упрощенное описание.
После разработки модели системы и реализации ее на компьютере, проводят статистический эксперимент, который состоит из совокупности отдельных устройств и блоков системы. Каждый имитационный эксперимент моделирует случайную систему из следующих типов:
определяется качество функционирования системы (надежность, точность) – точное аналитическое описание работы каждого блока;
определяется наличие очередей запросов к устройствам – каждый блок описывается статистическими характеристиками, определяющими время его работы.
Работа системы – анализируется путем многократного расчета реакций системы на случайные внешние воздействия, на основе статистической обработки результатов моделирования, получают оценки характеристик моделируемой системы, по которой корректируют модель и схему.