Имитационное моделирование. 
Имитационное моделирование

Имитационное моделирование — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.

При моделировании в компьютере вырабатывается информация, описывающая элементарные явления исследуемых процессов с учетом их связей и взаимовлияний.

Моделирование применяется в основном для решения двух групп задач: исследования и обучения. К первой относятся вопросы использования моделей для изучения физических законов, подготовки и рассмотрения действия новых разработок.

К имитационному моделированию прибегают, когда:

• · дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;
• · невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;
• · необходимо сымитировать поведение системы во времени.

Задачи исследования, решаемые с помощью моделирования можно разделить на 4 вида:

• · прямые задачи анализа, при решении которых исследуемая система задаётся параметрами своих элементов и параметрами исходного режима, структурой или уравнениями и требуется определить реакцию системы на действующие силы;
• · обратные задачи анализа, которые по известной реакции системы требуют найти возмущения, заставившие рассматриваемую систему прийти к данному состоянию и данной реакции;
• · задачи синтеза, требующие нахождения таких параметров, при которых процессы в системе будут иметь желательный по каким-либо соображениям характер;
• · индуктивные задачи, решение которых имеет целью проверку гипотез, уточнение уравнений, описывающих процессы, происходящие в системе, выяснение свойств этих элементов, отладка программ (алгоритмов) для расчётов на компьютере.

Необходимость исследования системы, как совокупности множества элементов, позволяет разделить процесс моделирования на 2 части:

• · составление математических или физических моделей элементов;
• · разработка схемы связей или схемы сопряжения элементов.

Имитационным моделированием называется исследования свойств всей системы на основе моделей её элементов. Основное назначение имитационного моделирования состоит в изучении поведения объекта под воздействием управляющих команд или различного рода возмущений.

Методика построения имитационных моделей состоит из двух этапов:

• 1. Методология имитации — постановка задачи, подготовка данных, построение модели, оценка адекватности.
• 2. Организация имитационного эксперимента — планирование эксперимента, экспериментирование, обработка результатов, документирования.

Методы генерирования и имитации — физически либо алгоритмически реализованные процедуры, позволяющие получать дискретные или непрерывные процессы, которые по своей природе являются случайными. Основным средством воспроизведения входных воздействий являются методы генерирования случайных процессов с заданными статистическими свойствами.

Методы преобразования первичной случайности могут быть классифицированы по конечным целям преобразований на P-, Rи PR-методы.

• · Под P-методами понимаются процедуры для получения некоррелированных наборов случайных чисел, обладающих требуемым законом распределения вероятностей (например, метод обратных функций, Неймана, кусочной аппроксимации).
• · R-методы — это процедуры, позволяющие генерировать наборы случайных чисел с требуемыми динамическими свойствами и произвольным законом распределения вероятностей (например, метод линейных преобразований, канонических разложений, скользящего суммирования,).
• · PR-методами называются такие преобразования первичной случайности, которые наряду с требуемыми статистическими свойствами позволяют получать необходимые динамические свойства в генерируемых наборах случайных чисел.

Математимческая модемль — это математическое представление реальности.

Все естественные и общественные науки, использующие математический аппарат, по сути занимаются математическим моделированием: заменяют реальный объект его математической моделью и затем изучают последнюю.

Математические модели опираясь на достижения современной математики, он обеспечивают решение многих практических задач. Недостатки связаны со сложностью моделирования сложного математического аппарата.

Не позволяет исследовать сложные, в основном, организационные системы. Связано это с тем, что названные системы настолько разнообразны и разнородны по возможностям описания.