Выбор средств автоматизации моделирования

Виды средств автоматизации моделирования.

· Универсальные алгоритмические средства программирования.

· Специализированные средства автоматизации моделирования.

Состав специализированных средств автоматизации моделирования.

· Язык описания объекта моделирования.

· Средства обработки языковых конструкций (компилятор, транслятор или интерпретатор).

· Управляющая программа модели, осуществляющая имитацию во времени.

· Набор стандартных программных средств, реализующих дополнительные возможности по организации модельных экспериментов на ЭВМ.

Преимущества применения универсальных языков программирования в имитационном моделировании: гибкость при разработке, отладке и испытании модели.

Недостатки применения универсальных языков программирования в имитационном моделировании: большие затраты усилий на программирование модели.

Преимущества применения специализированных средств автоматизации моделирования:

· Меньшие затраты времени на программирование.

· Более эффективные методы выявления ошибок имитации.

· Краткость, точность выражения понятий, характеризующих имитационные процессы.

· Возможность для некоторой предметной области исследований заранее построить стандартные компоненты, которые могут применяться пользователями при построении любых имитационных моделей.

· Автоматическое формирование типов данных, соответствующих принятому способу имитации и необходимых в процессе имитационного моделирования.

· Удобство накопления и представления выходных данных.

· Возможность распределения памяти ЭВМ в процессе имитационного эксперимента.

5.3. Проверка достоверности схемы модели. Это первая главная проверка достоверности будущей модели сложной системы в процессе проектирования.

Вопросы, на которые нужно ответить.

· Позволяет ли модель решить поставленные задачи моделирования?

· Насколько полна предложенная схема модели и отражает ли она фактическую последовательность развития процессов в реальной системе?

Ключевые моменты этапа.

· Введение классических моделей, достоверность которых доказана. Они фигурируют в модели в виде составных частей. На вход таких моделей поступают данные, вычисляемые в других частях модели, достоверность которых проверяется. Если результат работы классической модели окажется недостоверным, то считают, что предшествующая часть модели также недостоверна.

· Проверка эмпирически полученных уравнений модели. В том случае, когда уравнения модели получены на основании анализа опытных данных, необходимо провести выборочную проверку согласия уравнений с исходной информацией, по которой они получены.

· Проверка теоретически полученных уравнений модели. В том случае, когда уравнения модели получены теоретическим путем, необходимо провести вычисления в нескольких контрольных точках с целью определения приемлемости результатов.

· Анализ размерностей и масштабов переменных модели. Обеспечивает дополнительную проверку уравнений модели.