Системы имитационного моделирования
Системы имитационного моделирования
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. Компьютерное моделирование имеет дело с абстрактными (знаковыми, математическими) моделями. Имитация есть подражание чему-либо. следовательно, имитационным нужно 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).
|
|
Статистическим считается 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 модели представляют 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, называется шагом моделирования. Шаг моделирования определяет точность, сходимость и время имитационного эксперимента.
|
|
Непрерывные модели предполагают 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 модели имеют 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.