Имитационное моделирование. 
Основы системного анализа

До этого момента основное внимание было уделено понятию системы, ее составу и устройству. Были построены модели, которые являются как бы «фотографиями» системы, отображают ее в некоторый момент времени. В этом смысле рассмотренные варианты моделей «черного ящика», состава, структуры и структурной схемы системы могут быть названы статическими моделями, что подчеркивает их неподвижный характер.

Следующий шаг в исследовании систем состоит в том, чтобы понять и описать, как система «работает», что происходит с ней самой и с окружающей средой в ходе реализации определенной цели. Очевидно, и подход к описанию, и степень подробности описания происходящих процессов могут быть различными. Однако общим при этом является то, что разрабатываемые модели должны отражать поведение систем, описывать происходящие с течением времени изменения, последовательность этапов, операций, действий, причинно-следственные связи.

Системы, в которых происходят изменения со временем, называются динамическими, а модели, отображающие эти изменения, — динамическими моделями систем. Заметим, что термин «динамический» в русском языке неоднозначен; здесь он будет использован в самом широком смысле как обозначение любых изменений во времени.

Для разных объектов и систем разработано большое количество динамических моделей, описывающих процессы с различной степенью детальности: от самого общего понятия динамики, движения вообще, до формальных математических моделей конкретных процессов типа уравнений движения в механике или волновых уравнений в теории поля.

Для исследования сложных систем, когда затруднено или невозможно построение аналитических моделей используется имитационное моделирование. Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причем важным достоинством такого моделирования является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротскающими процессами и ускорять для моделирования медленных изменений систем. Можно имитировать поведение объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны.

Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных связей между ее элементами или другими словами — разработке симулятора (англ, simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения экспериментов.

В настоящее время актуальны три вида имитационного моделирования:

• • дискретно-событийное моделирование;
• • системная динамика;
• • агентное моделирование.

Дискретно-событийное моделирование — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие как «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретнособытийное моделирование наиболее развито и имеет большую сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов.

Системная динамика — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего, выявить причинно-следственные связи между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнеспроцессов, развития социально-экономических систем, модели производства, динамики популяции, экологии.

Агентное моделирование — относительно новое (1990;2000;е гг.) направление в имитационном моделировании, используемое для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот — когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении ее отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.