Детерминированные имитационные модели

2.1.3.2.2. Статистические имитационные модели (метод статистического моделирования). С помощью датчиков случайных чисел имитируется действие неопределенных и случайных факторов.

2.1.3.3. Комбинированные модели. Позволяют объединить достоинства аналитических и имитационных моделей. Производится предварительная декомпозиция процесса функционирования модели на составляющие подпроцессы. Для тех из них, где это возможно, используются аналитические модели, а для остальных процессов строятся имитационные модели.

Интуитивные (мысленные) модели.

Методы исследования аналитической модели:

1. Аналитический метод – получение в общем виде явных зависимостей для искомых характеристик. При этом часто необходимы существенные упрощения первоначальной модели, чтобы иметь возможность изучить хотя бы общие свойства системы.

2. Численный метод – получение числовых результатов при конкретных начальных данных в условиях отсутствия решения в общем виде.

Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний) – численный метод проведения расчетов с помощью датчиков случайных чисел.

3. Качественный метод – получение некоторых свойств решения (например, оценка устойчивости решения) в условиях отсутствия решения в явном виде.

Наиболее эффективным методом исследования сложных систем в настоящее время считается метод статистического моделирования. Часто он является и единственным практически доступным методом получения информации о поведении гипотетической системы на этапе ее проектирования. Наиболее целесообразно использовать данный метод в сочетании с комбинированным моделированием.

Роль и место имитационного моделирования в исследовании сложных систем