Сущность имитационного моделирования

Имитационное моделирование является наиболее универсальным методом исследования систем и количественной оценки характеристик их функционирования. При ИМ динамические процессы системы-оригинала подменяются процессами, имитируемыми в абстрактной модели, но с соблюдением таких же соотношений длительностей и временных последовательностей отдельных операций. Под имитационной моделью понимается совокупность описания системы и внешних воздействий, алгоритмов функционирования системы или правил изменения состояния системы под влиянием внешних и внутренних возмущений. В процессе имитации фиксируют определенные события и состояния или измеряют выходные воздействия, по которым вычисляют характеристики качества функционирования системы.

Возможности методов ИМ:

- рассмотрение процессов, происходящих в системе, практически на любом уровне детализации;

- реализация любого алгоритма управления или функционирования системы;

- анализ тех моделей, которые допускают исследование аналитическими методами.

Имитационные методы моделирования различаются в зависимости от класса исследуемых систем, способа продвижения модельного времени системы и вида количественных переменных параметров системы и внешних воздействий.

В первую очередь можно разделить методы имитационного моделирования дискретных и непрерывных систем. Если все элементы системы имеют конечное множество состояний и переход из одного состояния в другое осуществляется мгновенно, то такая система относится к дискретным системам. Если переменные всех элементов системы изменяются постепенно и могут принимать бесконечное множество значений, то такая система называется непрерывной системой. Системы, у которых имеются переменные того и другого типа, считаются непрерывно-дискретными. При моделировании вычислительных систем (ВС) их зачастую удобно рассматривать как системы с дискретным изменением состояний.

Одним из основных параметров при ИМ является модельное время, которое отображает время функционирования реальной системы. В зависимости от способа продвижения реального времени методы моделирования подразделяются на методы с приращением временного интервала и методы с продвижением времени до особых состояний. В первом случае модельное время продвигается на некоторую величину D t. Определяются изменения состояний элементов и выходных воздействий системы, которые произошли за это время. После этого модельное время снова продвигается на величину D t, и процедура повторяется до конца периода моделирования. Этот принцип называют "принципом D t ".

Во втором случае в текущий момент модельного времени t сначала анализируются те будущие особые состояния (поступление дискретного входного воздействия (заявки), завершения обслуживания и т.п.), для которых определены моменты их наступления t ₁> t. Выбирается наиболее раннее особое состояние, и модельное время продвигается до момента наступления этого состояния и т.д. до завершения периода моделирования. Считается, что состояние системы не изменяется между двумя соседними особыми состояниями. Данный метод называют «принципом особых состояний». Благодаря его применению экономится машинное время моделирования.

Количественные параметры системы и внешних воздействий могут быть детерминированными и случайными. По этому признаку различают детерминированное и статистическое моделирование. При статистическом моделировании для получения достоверных вероятностных характеристик процессов функционирования системы требуется их многократное воспроизведение с различными конкретными значениями случайных факторов и статистической обработкой результатов измерений. В основу статистического моделирования положен метод статистических испытаний (метод Монте-Карло).

Еще одним классификационным параметром следует считать схему формализации. Здесь прежде всего необходимо разделить методы, ориентированные на алгоритмический (программный) или структурный (агрегатный) подход. В первом случае процессы управляют элементами (ресурсами) системы, а во втором – элементы управляют процессами, определяют порядок функционирования системы.

В общем случае при проведении имитационного моделирования можно выделить следующие этапы:

1. Создание концептуальной модели. Цель этого этапа – определение общего замысла модели на основе анализа поставленной задачи. На данном этапе выдвигаются основные гипотезы, фиксируются сделанные допущения, определяется общая методика проведения исследования и производится выбор программных и технических средств.

2. Разработка имитационной модели. Цель этого этапа – создание программы для ЭВМ путем составления алгоритмического описания концептуальной модели на конкретном языке ИМ. Алгоритмическое описание заключается в детальном определении параметров, характеристик, критериев эффективности и в логико-математическом представлении концептуальной модели. Составная часть разработки алгоритмического описания - получение структуры модели и представление ее в графической форме.

3. Моделирование на ЭВМ. Цель этого этапа – сбор на модели статистических данных о поведении исследуемой системы и их обработка для получения требуемых характеристик последней. Исходя из целей моделирования, производится планирование машинных экспериментов с моделью: определяются необходимые наборы данных и порядок прогонов программы на ЭВМ. Широко используется метод последовательного уточнения модели, основывающийся на циклическом повторении отдельных этапов ИМ.

Дата добавления: 2015-11-16