Применение имитационного моделирования

Применение имитационного моделирования. 

Метод имитационного моделирования  его цели и возможности.

Определим метод имитационного моделирования в самом общем виде как экспериментальный метод исследования реальной системы по ее имитационной модели, который сочетает особенности экспериментального подхода и специфические условия использования вычислительной техники. В этом определении  акцентируется внимание на экспериментальной природе имитации, применяется имитационный метод исследования (осуществляется экспериментирование с моделью). Действительно, в

имитационном моделировании важную роль играет не только проведение,но и планирование эксперимента на модели. 

  В процессе имитационного моделирования  исследователь имеет дело с четырьмя основными элементами:

• Реальная система;

• Логико математическая модель моделируемого объекта;

• Имитационная (машинная) модель;

• ЭВМ, на которой осуществляется имитация – направленный

вычислительный эксперимент.

Исследователь изучает реальную систему, разрабатывает логико математическую модель реальной системы. Имитационный характер исследования предполагает наличие логико или логико математических моделей, описываемых изучаемый процесс.

Составной характер сложной системы диктует представление ее модели в виде тройки:

< A, S, T >, где

А – множество элементов (в их число включается и внешняя среда);

S – множество допустимых связей между элементами (структура

модели);

Т – множество рассматриваемых моментов времени.

Особенностью имитационного моделирования является то, что

имитационная модель позволяет воспроизводить моделируемые объекты:

1. с сохранением их логической структуры,

2. с сохранением поведенческих свойств (последовательности

чередования во времени событий, происходящих в системе), т.е.

динамики взаимодействий.

При имитационном моделировании структура моделируемой системы адекватно отображается в модели, а процессы ее функционирования проигрываются (имитируются) на построенной модели. Поэтому построение имитационной модели заключается в описании структуры и процессов функционирования моделируемого объекта или системы. В описании имитационной модели выделяют две составляющие:

• Статическое описание системы, которое по существу является описанием ее структуры. При разработке имитационной модели необходимо выполнять структурный анализ моделируемых процессов.

• Динамическое описание системы, или описание динамики взаимодействий ее элементов. При его составлении фактически требуется построение функциональной модели моделируемых динамических процессов.

Динамика в имитационных моделях реализуется с помощью механизма

продвижения модельного времени.

Чтобы составить имитационную модель, надо:

- представить реальную систему (процесс), как совокупность

взаимодействующих элементов;

- алгоритмически описать функционирование отдельных элементов;

- описать процесс взаимодействия различных элементов между собой и

с внешней средой.

Ключевым моментом в имитационном моделировании является выделение и описание состояний системы. Система характеризуется набором переменных состояний, каждая комбинация которых описывает конкретное состояние. Следовательно, путем изменения значений этих переменных можно имитировать переход системы из одного состояния в другое. Таким образом, имитационное моделирование – это представление динамического поведения системы посредством продвижения ее от одного состояния к другому в соответствии с хорошо определенными операционными правилами. Эти изменения состояний могут происходить либо непрерывно, либо в дискретные моменты времени. Имитационное моделирование – есть динамическое отражение изменений состояния системы с течением времени.

Итак, мы разобрались, что при имитационном моделировании логическая структура реальной системы отображается в модели, а также имитируется динамика взаимодействий подсистем в моделируемой системе. Это важный, но не единственный признак имитационной модели.

Понятие о модельном времени. Механизм продвижения модельного времени.

Для описания динамики моделируемых процессов в имитационном моделировании реализован механизм задания модельного времени. Эти механизмы встроены в управляющие программы любой системы моделирования.

Если бы на ЭВМ имитировалось поведение одной компоненты системы, то выполнение действий в имитационной модели можно было бы осуществить последовательно, по пересчету временной координаты.

Чтобы обеспечить имитацию параллельных событий реальной системы

вводят некоторую глобальную переменную (обеспечивающую синхронизацию всех событий в системе) t0, которую называют модельным (или системным) временем. Существуют два основных способа изменения t0:

- пошаговый (применяются фиксированные интервалы изменения модельного времени);

- по событийный (применяются переменные интервалы изменения модельного времени, при этом величина шага измеряется интервалом до следующего события).

В случае пошагового метода продвижение времени происходит с минимально возможной постоянной длиной шага (принцип t). Эти алгоритмы не очень эффективны с точки зрения использования машинного времени на их реализацию.

По событийный метод (принцип “особых состояний”). В нем координаты времени меняются только когда изменяется состояние системы. В по событийных методах длина шага временного сдвига максимально возможная. Модельное время с текущего момента изменяется до ближайшего момента наступления следующего события.

Применение по событийного метода предпочтительно в случае, если частота наступления событий невелика, тогда большая длина шага позволит ускорить ход модельного времени. На практике по событийный метод получил наибольшее распространение.

    Цель любого исследования состоит в том, чтобы узнать как можно больше об изучаемой системе, собрать и проанализировать информацию, необходимую для принятия решения. Имитационные модели – это модели прогонного типа, у которых есть вход и выход. То есть, если подать на вход имитационной модели определенные значения параметров (переменных, структурных взаимосвязей), можно получить результат, который действителен только при этих значениях. На практике исследователь сталкивается со следующей специфической чертой имитационного моделирования. Имитационная модель дает результаты, которые действительны только для определенных значений параметров, переменных и структурных взаимосвязей, заложенных в имитационную программу. Изменение параметра или взаимосвязи означает, что имитационная программа должна быть запущена вновь. Поэтому, для получения необходимой информации или результатов необходимо осуществлять прогон имитационных моделей, а не решать их. Имитационная модель не способна

формировать свое собственное решение в том виде, как это имеет место аналитических моделях, а может служить в качестве средства для анализа поведения системы в условиях, которые определяются экспериментатором.

Для пояснения рассмотрим 2 случая: детерминированный случай;стохастический случай.

Стохастический случай. Имитационная модель – удобный аппарат для исследования стохастических систем. Стохастические системы – это такие системы, динамика которых зависит от случайных факторов, входные, выходные переменные стохастической модели, как правило, описываются как случайные величины, функции, процессы, последовательности.

Результаты моделирования, полученные при воспроизведении единственной реализации процессов, в силу действия случайных факторов будут реализациями случайных

процессов, и не смогут объективно характеризовать изучаемый объект.

Со стохастической системой необходимо осуществлять сбор и оценивание статистических данных на выходе имитационной модели, для этого проводить серию прогонов и статистическую обработку результатов моделирования.

Детерминированный случай. В этом случае достаточно провести один прогон, по определенным операционным правилам при конкретном наборе параметров.

  И так целями моделирования являются:

-  исследование системы при различных условиях

- оценка альтернатив

- нахождение зависимость выхода модели от ряда параметров

-  поиск некоторого оптимального вариант.

Обобщая наше рассуждение, можно в самом общем виде представить

технологическую схему имитационного моделирования (рис. 2.5).

1 – Реальная система; 2 – Построение логико математической модели; 3 –

Разработка моделирующего алгоритма; 4 – Построение имитационной (машинной)

модели; 5 – Планирование и проведение имитационных экспериментов; 6 – Обработка

и анализ результатов; 7 – Выводы о поведении реальной системы (принятие решений).

 Возможности.

Метод имитационного моделирования позволяет решать задачи исключительной сложности, обеспечивает имитацию любых сложных и многообразных процессов, с большим количеством элементов, отдельные функциональные зависимости в таких моделях могут описываться весьма громоздкими математическими соотношениями. Поэтому имитационное моделирование эффективно используется в задачах исследования систем со сложной структурой с целью решения конкретных проблем.

Имитационная модель содержит элементы непрерывного и дискретного действия, поэтому применяется для исследования динамическихсистем, когда требуется анализ узких мест, исследование динамики функционирования, когда желательно наблюдать на имитационной модели ход процесса в течение определенного времени

Имитационное моделирование – эффективный аппарат исследования стохастических систем, когда исследуемая система может быть подвержена влиянию многочисленных случайных факторов сложной природы (у математических моделей для этого класса систем ограниченные возможности). Имеется возможность проводить исследование в

условиях не определенности, при неполных и неточных данных.Имитационное моделирование является наиболее ценным, системообразующим звеном в системах поддержки принятия решений, т.к позволяет исследовать большое число альтернатив (вариантов решений), проигрывать различные сценарии при любых входных данных. Главное преимущество имитационного моделирования состоит в том, что исследователь для проверки новых стратегий и принятия решений, при изучении возможных ситуаций, всегда может получить ответ на вопрос“Что будет, если? ...”. Имитационная модель позволяет прогнозировать,когда речь идет о проектируемой системе или исследуются процессыразвития (т.е. в тех случаях, когда реальной системы не существует). В имитационной модели может быть обеспечен различный (в томчисле и очень высокий) уровень детализации моделируемых процессов.При этом модель создается поэтапно, постепенно, без существенных изменений, эволюционно.

Основные этапы имитационного моделирования.

Вне зависимости от типа моделей (непрерывные и дискретные,детерминированные и стохастические и т.д.) имитационное моделирование включает в себя ряд основных этапов:

1. Формулировка проблемы и определение целей имитационного исследования. Документированным результатом на этом этапе является составленное содержательное описание объекта моделирования;

2. Разработка концептуального описания. Результатом деятельности системного  аналитика является концептуальная модель (или вербальное описание) и выбор способа формализации для заданного объекта моделирования.

3. Формализация имитационной модели. Составляется формальное описание объекта моделирования.

4. Программирование имитационной модели (разработка программы имитатора). На этапе осуществляется выбор средств автоматизации моделирования, алгоритмизация, программирование и отладка имитационной модели.