Имитационное моделирование.
Основной смысл методов имитационного моделирования заключается в представлении процесса функционирования некоторой достаточно сложной системы в виде алгоритма. Модели с последующей его компьютерной реализацией, но результатом которой делаются те или иные выводы о состоянии исходного процесса.
В целом ряде случаев как правило при решении прикладных задач имеют место ситуации, в которых не только наличествует множество целевых функций, но далеко не всё ясно с количественным выражением этих функций. В такой ситуации речь может идти не только о решении тех или иных оптимизационных задач, сколько об исследовании сложных систем, о прогнозировании их состояний в зависимости от избираемых стратегий управления. Такой аппарат исследования получил ( имитационное моделирование) основан на методах компьютерного вычислительного эксперимента.
Сам процесс построения модели, предназначенной для исследования, способами имитационного моделирования, состоит из нескольких этапов.
1) Формируются основные вопросы о поведении системы, ответы те которые мы хотим получить с использованием модели.
2) Из множества законов управляющих поведением системы, учитываются те, влияние которых существенно при поиске ответов на поставленные вопросы.
3) Формируются определённые гипотезы о функционировании системы, для которых обосновываются теоретические доводы в пользу их принятия.
4) Гипотезы так же как и законы выражаются в форме определённых математических соотношений, которые объединяются.
Далее следует процесс исследования этих соотношений с помощью аналитических или вычислительных методов, приводящий в конечном итоге к отысканию ответов на предъявляемые модели вопросы.
Если модель хорошо построена (корректна), то ответы, найденные с её помощью, как правило бывают весьма близки к ответам на те же вопросы о моделируемой системе. Более того с помощью такой модели удаётся значительно расширить круг представления о реальной системе за счёт получения ответов на ряд дополнительных вопросов.
Если же модель неадекватна (т.е недостаточно хорошо описывает систему с точки зрения задаваемых ей вопросов), то она требует либо дальнейшего улучшения (корректировки), либо замене.
Критериям адекватным служит практика, которая и определяет, когда может быть закончен процесс улучшения модели. Критерий этот, как правило, не формализован и в каждом конкретном случае требует специального исследования.
Круг приложений имитационного моделирования определяется, с одной стороны, спецификой изучаемого объекта, с другой – спецификой интересующих её вопросов об этом объекте.
В отличие от классического метода математического моделирования, реализация метода имитационного моделирования имеет свои специфичес- кие особенности.
Во-первых: Множество вопросов о поведении системы позволяет задавать множество параметров, характеризующих состояние системы – вектор состояния. При этом требуются достаточно глубокие знания о реальной системе.
Во-вторых: Осуществляется декомпозиция системы на более простые части - блоки. Каждый блок должен объединять «родственные компоненты» вектора состояния и процессы их преобразующие. (Поясним: «р.к» - т.е преобразующиеся по одним и тем же или близким правилам).
В-третьих: Формулируются законы и «правдоподобные» гипотезы относительно поведения как системы в целом, так и отдельных её частей. Блочный принцип даёт возможность устанавливать необходимые пропорции между точностью описания каждого блока, обеспеченностью его информацией и необходимостью достижения цели моделирования. При этом отметим, что в каждом блоке может быть использован свой математический аппарат, описание (алгебра и дифференциальные уравнения, математическое программирование и др.) наиболее удобный для соответствующего блока.
В-четвёртых: В зависимости от поставленных перед исследованием вопросов вводится так называемая системное время, моделирующее ход времени в реальной системе.
В-пятых: Формализованным образом задаются необходимые феноменологические свойства системы и отдельных её частей, опирающиеся как правило, на длительное наблюдение над системой.
И наконец, последнее: Случайным параметром, фигурирующим в модели, сопоставляются некоторые их реализации (могут быть расчётные формулы численные значения коэффициент), сохраняющиеся в течении одного или нескольких тактов системного времени. И далее отыскиваются новые реализации.
Имитационную модель можно представить в виде отдельной программы или программного комплекса информационной системы реализованных в компьютерном варианте и работающим по определённым алгоритмам.
На ряде этапов работы таких программ используются параметры, выбираемые ЛПР (лицом принимающим решение), так называемые управляющие воздействия. Выбор управляющих воздействий осуществляется из некоторого множества и обычно имеет критерий качества (т.е функцию которую необходимо оптимизировать). Тогда перед тем как вводить управляющее воздействие в имитационную модель, решается оптимизационная задача по вычислению оптимизационных значений, которые затем вводят в имитационную модель. В этом случае имитация позволяет моделировать отклик системы на оптимальные (в некотором определённом смысле) управления ею.
Пример. Общая схема алгоритма имитационного моделирования при решении задачи структурной и параметрической идентификации (триеди-
ная задача).
