Аналитические и имитационные модели

При проектировании сложных систем и их подсистем возникают задачи, требующие оценки количественных и качественных закономерностей процессов функционирования таких систем, проведения структурного алгоритмического и параметрического их синтеза. Но сложные системы относятся к классу больших систем, этапы проектирования, внедрения, эксплуатации и эволюции которых в настоящее время невозможны без использования различных видов моделирования. Ресурсы современной информационно-вычислительной техники дают возможность ставить и решать математические задачи такой сложности, которые в недавнем прошлом казались нереализуемыми, например моделирование больших систем.

Первым сложился аналитический подход к моделированию систем. Информационные технологии использовались как вычислительные.

Анализ характеристик, процессов функционирования больших систем с помощью только аналитических методов наталкивается на трудности, которые приводят к необходимости упрощения модели либо на этапе ее построения, либо в процессе работы с моделями, что может привести к недостоверности результатов.

В настоящее время с построением аналитических моделей большое внимание уделяется задачам оценки характеристик моделируемых систем на основе имитационных моделей, реализуемых на современных ЭВМ с большим быстродействием и достаточным объёмом операционной памяти. Процесс сопровождается повышением качества математического и программного обеспечения, совершенствования базы данных и периферийных устройств.

Появились только компьютерные методы решения задач исследования больших систем на основе на основе создания организаций экспериментов с моделями.

Организация экспериментов с имитационными моделями позволяет производить не только анализ характеристик моделей, но и решать задачи: структурного синтеза, параметрического синтеза,

алгоритмического синтеза, задачи оптимизации сложных систем[3.4] при заданных критериях эффективности и ограничениях.