Моделирование сетей. Замятина О.М. - 59 стр.

UptoLike

Составители: 

59
низкую гибкость и трудоемкость описания систем в случае их
декомпозиции до уровня некоторых элементарных операций.
Раскрашенные сети Петри до сих пор часто применяются для моде-
лирования сетей.
3.2. Имитационное моделирование
Несмотря на большие достижения математического моделирова-
ния, многие реальные ситуации невозможно адекватно представить
с помощью соответствующих математических моделей. В одних случа-
ях этому мешает определенная «жесткость» математики как языка опи-
сания и представления событий и явлений. Кроме того, даже если есть
возможность формализовать рассматриваемую жизненную ситуацию
посредством построения математической модели, полученная на ее ос-
нове задача оптимизации может быть слишком сложной для современ-
ных алгоритмов решения задач этого класса.
Альтернативой математическому моделированию сложных систем
может служить имитационное моделирование (ИМ). Этот вид моде-
лирования часто является наилучшим (если не единственным) способом
исследования реальных систем.
Термин «имитационное моделирование» означает, что мы имеем
дело с такими моделями, с помощью которых нельзя заранее вычислить
или предсказать поведение системы, а для предсказания поведения сис-
темы необходим вычислительный эксперимент (имитация) на матема-
тической модели при заданных исходных данных [16].
Различие между математической и имитационной моделями за-
ключается в том, что в последней вместо явного математического опи-
сания взаимоотношения между входными и выходными переменными
реальная система разбивается на ряд достаточно малых (в функцио-
нальном отношении) элементов или модулей. Затем поведение исход-
ной системы имитируется как поведение совокупности этих элементов,
определенным образом связанных (путем установления соответствую-
щих взаимосвязей между ними) в единое целое. Вычислительная реали-
зация такой модели начинается с входного элемента, далее проходит по
всем элементам, пока не будет достигнут выходной элемент модели.
Имитационные модели принято классифицировать по следующим
наиболее распространенным признакам:
по способу взаимодействия с пользователем;
способу изменения модельного времени;
цели эксперимента.