ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
заданной конечной. Если запись аналитического решения сложна, включает операции вычисления инте-
грала, то трудоемкость обоих способов будет вполне сравнима. Если ли принципиальная разница между
двумя этими способами?
Оставим в стороне ряд известных преимуществ работы даже с громоздким аналитическом решени-
ем. Обратим внимание на то, что в первом способе решение в конечной точке дается как функция нача-
ла и постоянных коэффициентов дифференциального уравнения. Во втором для его нахождения прихо-
дится повторять путь, который система проходит от начальной до конечной точки. В ЭВМ осуществля-
ется воспроизведение, имитация хода процесса, позволяющая в любой момент знать и при необходимо-
сти фиксировать его текущие характеристики, такие, как интегральная кривая, производные.
Мы подходим к понятию имитационного моделирования. Но, чтобы лучше разобраться в смысле
этого термина, рассмотрим его применительно к той области, где он возник – в системах со случайными
воздействиями и процессами. Для таких систем в 1960-х гг. стали моделировать на ЭВМ пошаговое
протекание процессов во времени с вводом в нужный момент случайных воздействий. При этом одно-
кратное воспроизведение хода такого процесса в системе мало что давало. Но многократное повторение
с разными воздействиями уже неплохо ориентировало исследователя в общей картине, позволяло де-
лать выводы и давать рекомендации по улучшению системы.
Метод стали распространять на классы систем, где надо учесть возможно большее разнообразие в
исходных данных, меняющиеся значения внутренних параметров системы, многовариантный режим
работы, выбор управления при отсутствии четкой цели и др. Общим оставались специальная организа-
ция имитации поведения системы и многократное возобновление процесса по измененным сценариям.
Теперь дадим определение.
Моделирование процессов с многократным отслеживание хода их протекания каждый раз для раз-
личных условий называется имитационным моделированием.
Цель этого вида моделирования – получить представление < возможных границах или типах пове-
дения системы, влияниях щ нее управлений, случайных воздействий, изменений в структур! и других
факторов.
Важной особенностью имитационного моделирования является удобное включение человека, его
знаний, опыта, интуиции в процедуру исследования модели. Это делается между отдельными имита-
циями поведения системы или сериями имитаций. Человек изменяет сценарий имитации, что является
важным звеном этого вида моделирования. Именно исследователь по результатам проведенных имита-
ций формирует следующие и, осмысливая полученные сведения, эффективно познает систему или дви-
гается в ее исследовании к поставленной цели. Правда, следует заметить, что управлять процедурой
многократной имитации может и ЭВМ. Однако наиболее полезным ее применение оказывается все-таки
в сочетании с оперативным экспертный просмотром и оценкой отдельных имитаций.
Значительная роль человека в имитационном моделировании даже позволяет говорить об опреде-
ленном противопоставлений методов чисто математического моделирования и имитации. Поясним это
на примерах. Пусть мы имеем задачу оптимизации, которую решаем на ЭВМ при помощи некоторого
запрограммированного алгоритма. В ряде сложных ситуаций алгоритм может остановиться или «зацик-
литься» далеко от оптимального решения. Если же весь путь решения шаг за шагом будет контролиро-
ваться исследователем, то это позволит, подправляя, изменяя и возобновляя работу алгоритма, достичь
удовлетворительного решения. Второй пример возьмем из области систем со случайными воздействия-
ми. Последние могут иметь такие «плохие» вероятностные свойства, что математическая оценка их
влияния на систему практически невозможна. Вот тогда исследователь начинает машинные экспери-
менты с разными видами этих воздействий и постепенно получает хоть какую-то картину их влияний на
систему.
Однако противопоставлять имитационное моделирование математическому в целом было бы мето-
дически неверно. Правильнее ставить вопрос об их удачном совмещении. Так, строгое решение матема-
тических задач, как правило, является составной частью имитационной модели.
С другой стороны, исследователь крайне редко удовлетворяется однократным решением поставленной
математической задачи. Обычно он стремится решить набор близких задач для выяснения «чувстви-
тельности» решения, сравнения с альтернативными вариантами задания исходных данных, а это не что
иное, как элементы имитации.
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- …
- следующая ›
- последняя »
