Системный анализ в информационных технологиях. Громов Ю.Ю - 24 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

коррекции ее модели, выявления важнейших сторон моделирования. Еще более полезна эта процедура при введении управ-
ления в модель, ее перестройке и использовании в качестве элемента в более сложных моделях. Продумывание списков су-
щественных входов, выходов, процессов, параметров в системе не всегда протекает гладко и беспроблемно. Но потраченный
на это труд помогает не только эффективно строить операторы
VVS ,, , но и выявлять избыточность или недостаточность
величин и параметров модели, выяснять неправильное отнесение их к какой либо составляющей кортежа, учесть не прини-
мавшиеся ранее во внимание обстоятельства, а то и в целом пересмотреть адекватность данной модели реальной системе.
1.3.6. Имитационное моделирование
Начнем рассмотрение моделирования с простого примера. Пусть моделью является некоторое дифференциальное урав-
нение. Решим его двумя способами. В первом получим аналитическое решение, которое позволило бы осмысленно переби-
рать структуры, запрограммируем найденный набор формул и просчитаем на ЭВМ ряд интересующих нас вариантов. Во
втором воспользуемся одним из численных методов решения и для тех же вариантов последним изменением системы от на-
чальной точки до 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 спосо-
бами?
Оставим в стороне ряд известных преимуществ работы даже с громоздким аналитическом решением. Обратим внима-
ние на то, что в первом способе решение в конечной точке дается как функция начала и постоянных коэффициентов диффе-
ренциального уравнения. Во втором для его нахождения приходится повторять путь, который система проходит от началь-
ной до конечной точки. В ЭВМ осуществляется воспроизведение, имитация хода процесса, позволяющая в любой момент
знать и при необходимости фиксировать его текущие характеристики, такие, как интегральная кривая, производные.
Мы подходим к понятию имитационного моделирования. Но, чтобы лучше разобраться в смысле этого термина, рас-
смотрим его применительно к той области, где он возник – в системах со случайными воздействиями и процессами. Для та-
ких систем в 1960-х гг. стали моделировать на ЭВМ пошаговое протекание процессов во времени с вводом в нужный момент
случайных воздействий. При этом однократное воспроизведение хода такого процесса в системе мало что давало. Но много-
кратное повторение с разными воздействиями уже неплохо ориентировало исследователя в общей картине, позволяло делать
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 организация имитации поведения системы и многократное возобновление
процесса по измененным сценариям.
Теперь дадим определение.
Моделирование процессов с многократным отслеживание хода их протекания каждый раз для различных условий назы-
вается имитационным моделированием.
Цель этого вида моделирования – получить представление о возможных границах или типах поведения системы, влия-
ниях на нее управлений, случайных воздействий, изменений в структуре и других факторов.
Важной особенностью имитационного моделирования является удобное включение человека, его знаний, опыта, ин-
туиции в процедуру исследования модели. Это делается между отдельными имитациями поведения системы или сериями
имитаций. Человек изменяет сценарий имитации, что является важным звеном этого вида моделирования. Именно исследо-
ватель по результатам проведенных имитаций формирует следующие и, осмысливая полученные сведения, эффективно по-
знает систему или двигается 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 опе-
ративным экспертным просмотром и оценкой отдельных имитаций.
Значительная роль человека в имитационном моделировании даже позволяет говорить об определенном противопос-
тавлении 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 ситуа-
ций алгоритм может остановиться или «зациклиться» далеко от оптимального решения. Если же весь путь решения шаг за
шагом будет контролироваться исследователем, то это позволит, подправляя, изменяя и возобновляя работу алгоритма, дос-
тичь удовлетворительного решения. Второй пример возьмем из области систем со случайными воздействиями. Последние
могут иметь такие «плохие» вероятностные свойства, что математическая оценка их влияния на систему практически невоз-
можна. Вот тогда исследователь начинает машинные эксперименты с разными видами этих воздействий и постепенно полу-
чает хоть какую-то картину их влияний на систему.
Однако противопоставлять имитационное моделирование математическому в целом было бы методически неверно.
Правильнее ставить вопрос об их удачном совмещении. Так, строгое решение математических задач, как правило, является
составной частью имитационной модели. С другой стороны, исследователь крайне редко удовлетворяется однократным ре-
шением 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.
Имитационное моделирование является одной из форм диалога человека с ЭВМ. При удачно организованной активно-
сти исследователя имитационное моделирование резко повышает эффективность изучения системы. Оно является особенно
незаменимым, когда невозможна строгая постановка математической задачи (полезно попробовать разные постановки), от-
сутствует математический метод решения задачи (можно использовать имитацию для целенаправленного перебора), имеется
значительная сложность полной модели (следует имитировать поведение декомпозиционных частей). Наконец, имитацией
пользуются и в тех случаях, когда невозможно реализовать математическую модель из-за недостатка квалификации исследо-
вателя.

Страницы