Имитационное моделирование. Принципы построения имитационных моделей

Имитационныематематические модели применяются тогда, когда техническая система особенно сложна или когда необходим высокий уровень детализации представления процессов, протекающих в ней. К таким системам можно отнести экономические и производственные объекты, морские порты, аэропорты, комплексы перекачки нефти и газа, ирригационные системы, программное обеспечение сложных систем управления, вычислительные сети и многие другие. Для таких технических систем ради получения аналитической математической модели исследователь вынужден накладывать жёсткие ограничения на модель и прибегать к упрощениям. При этом приходится пренебрегать некоторыми особенностями технической системы, что приводит к тому, что математическая модель перестаёт быть средством изучения сложной системы. В имитационных моделях моделируемый алгоритм поведения технической системы приближённо воспроизводит сам процесс-оригинал в смысле его функционирования во времени. При этом имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и порядка протекания во времени. Таким образом, реализуется на ЭВМ специальный алгоритм, который воспроизводит формализованный процесс поведения технической системы. Этот алгоритм по исходным данным позволяет получить информацию об изменении во времени t состояний и откликов модели. В этом алгоритме можно выделить три функциональные части: моделирование элементарных подпроцессов; учёт их взаимодействия и объединение их в единый процесс; обеспечение согласованной работы отдельных подпроцессов при реализации математической модели на ЭВМ. Влияние случайных факторов на течение процесса имитируется с помощью генераторов случайных чисел с заданными вероятностными характеристиками. В ходе имитации постоянно фиксируется статистика о состояниях системы и изменениях откликов. Эта статистика либо должным образом обрабатывается в ходе имитации, либо накапливается и по окончании заданного интервала моделирования Т_М обрабатывается статистическими методами. Как видим, идея имитации привлекательна по своей простоте, но дорога по реализации. Поэтому применяются имитационные модели только в тех случаях, когда другие способы моделирования неэффективны.

Реальные сложные технические системы (СТС) можно исследовать с помощью двух типов моделей: аналитических и имитационных. Когда явления в СТС настолько сложны и многообразны, что аналитические модели становятся слишком грубым приближением к действительности, то исследователь вынужден использовать имитацию этих явлений. В любой имитационной модели (ИМ) поведение компонентов СТС описывается набором алгоритмов, которые затем реализуют ситуации, возникающие в реальной СТС. Моделирующие алгоритмы позволяют по исходным данным, содержащим сведения о начальном состоянии СТС, и фактическим значениям параметров СТС отобразить реальные процессы и получить сведения о возможном поведении СТС для данной конкретной ситуации. На основании этой информации можно принять соответствующие решения. Как известно, предсказательные возможности ИМ значительно меньшие, чем аналитических моделей. На основании опыта имитационного моделирования авторы рекомендуют использовать ИМ при решении задач исследования СТС в следующих случаях.

1. Если не существует законченной постановки задачи исследования и идёт процесс познания СТС, ИМ здесь служит средством изучения явлений в СТС.

2. Если аналитические методы решения подобных задач имеются, но математические процедуры столь сложны и трудоёмки, то ИМ даёт более простой и экономичный способ решения задачи исследования СТС.

3. Когда кроме оценки влияния параметров СТС желательно осуществлять наблюдение за поведением компонентов СТС в течение определённого периода времени.

4. Когда имитационное моделирование оказывается единственным способом исследования СТС из-за невозможности наблюдения явлений в реальной СТС.

5. Когда необходимо контролировать протекание процессов в СТС путём замедления или ускорения явлений в ходе имитации их на ЭВМ.

6. При подготовке специалистов и освоении новой техники, когда на ИМ обеспечивается возможность приобретения новых навыков в эксплуатации этой техники.

7. Когда изучаются новые ситуации в СТС, о которых мало что известно или неизвестно ничего. В этом случае имитация служит для предварительной проверки новых стратегий и правил принятия решений перед проведением экспериментов на реальной СТС.

8. Если особое значение имеет последовательность событий в проектируемой СТС и модель используется для предсказания узких мест в функционировании СТС и других трудностей, появляющихся в поведении СТС при введении в неё новых компонентов.

Однако ИМ наряду с характерными для них достоинствами имеют ряд существенных недостатков. Разработка хорошей ИМ часто обходится дороже создания аналитической модели и требует больших затрат времени. Иногда может показаться, что ИМ точно отражает реальное положение дел в СТС, а в действительности это не так. ИМ в принципе может быть неточна, и невозможно измерить степень этой неточности. Из достоинств имитации можно выделить: возможность описания поведения компонентов СТС на высоком уровне детализации; отсутствие ограничений на вид зависимостей между параметрами ИМ и состоянием внешней среды СТС; возможность комплексных исследований динамики взаимодействия компонентов СТС во времени и пространстве параметров СТС. Указанные достоинства обеспечивают имитационному методу широкую перспективу распространения.

Независимо от назначения моделирования можно выделить следующие этапы создания и использования имитационных моделей:

– определение объекта имитации, установление границ и ограничений моделирования, выбор показателей для сравнения эффективности вариантов СТС (составление содержательного описания СТС);

– формулировка замысла модели, переход от реальной СТС к логической схеме её функционирования (составление концептуальной модели);

– реализация описания объекта в терминах математических понятий и алгоритмизация функционирования его компонентов (составление формального описания объекта);

– преобразование формального описания объекта в описание ИМ (составление описания модели);

– программирование и отладка модели (программирование модели);

– проверка модели, оценка её свойств и затрат ресурсов на имитацию (испытание ИМ);

– организация модельного эксперимента на ЭВМ (эксплуатация ИМ);

– интерпретация результатов моделирования и их использование при анализе поведения СТС (анализ результатов).