При исследовании сложных систем, как правило, используют модели двух типов: аналитические и имитационные. В аналитических моделях поведение сложной системы записывается в виде некоторых функциональных соотношений или логических условий. Наибольший успех дают исследования с помощью аналитических моделей в том случае, когда такие функции имеют явную форму, однако при рассмотрении сложных систем получить явную функциональную зависимость затруднительно, т.к. это приводит либо к чрезмерно сложному выражению, либо, с учетом ограничений и(или) допущений такие модели лишь приблизительно отражают основные свойства объекта. Таким образом, следует отметить, что аналитические модели не являются основным инструментом исследования сложных систем. Однако, актуальность их применения остается достаточно высокой и в настоящее время. С помощью таких моделей удается установить важнейшие общие свойства объекта, например, оценить устойчивость систем и сходимость реального переходного процесса. Результаты аналитического моделирования могут в дальнейшем существенно упростить исследование сложных систем. Достоинство аналитического моделирования заключается в том, благодаря наличию математического аппарата достигается относительная быстрота и легкость получения информации о поведении СС. Типичная структура аналитического моделирования включает в себя задачи синтеза и задачи анализа.
В том случае, когда аналитическое моделирование становится сложным и грубым в приближении к результатам работы самого объекта, то переходят к использованию имитационных моделей. В имитационных моделях поведение всех компонент СС описывается набором алгоритмов, которые позволяют реализовать ситуацию поведения самой СС.
Сущность имитационного моделирования состоит в том, что воспроизводится формально процесс в СС. В моделирующем алгоритме можно выделить три подалгоритма, каждый из которых выполняет одну из следующих функций:
1.Моделирует какой-нибудь элемент, подпроцесс исследуемого процесса.
2.Учитывает взаимодействие элементарных подпроцессов и осуществляет объединение их в единый процесс.
3.Обеспечивает согласованную работу отдельных подалгоритмов при реализации модели на ЭВМ.
Имитационная модель представляет собой модель типа черного ящика, т.е. выходная информация возможно только лишь в результате взаимодействия подсистем и компонент черного ящика, на вход которого должны поступать соответствующие сигналы, поэтому имитационная модель функционирует только лишь в результате ее прогона, в то время как аналитическая модель за счет решения. Имитационная модель не позволяет формировать решение как аналитическая, а может являться лишь инструментом для исследования. Следует заметить, что имитационные модели могут быть созданы для более широкого класса объектов, чем аналитические и в наибольшей степени имитационные модели используются при исследовании объекта на системном уровне.
По результатам исследований, проведенных в литературе Шенноном говорится, что для лиц, занимающихся повседневными исследованиями более высокую по сравнению с имитационным моделированием имеют только лишь ТВ и экономический анализ (из 12 предложенных методов). Кроме этого, Уэстон проанализировал работу 1000 крупнейших фирм США с точки зрения пригодности определенных методов внутрифирменного моделирования. Имитационное моделирование оказалось на первом месте. Широкое применение имитационного моделирования становится еще более очевидным, учитывая тот факт, что командование США в 68 году на исследования средствами имитационного моделирования израсходовало 74 млн. $.
При исследовании и проектировании ВМ, комплексов и сетей ЭВМ имитационное моделирование является альтернативой аналитическому моделированию и позволяет преодолевать основные ограничения, свойственные аналитическим моделям.
Имитационное моделирование выполняется на основе процедурно-ориентированных алгоритмических языков, а также на основе специальных языков имитационного моделирования.
В ряде случаев имитационное моделирование (ИМ) не дает столь ощутимые результаты по следующим причинам:
- разработка хорошей имитационной модели часто обходится дорого и требует много времени, а также наличия высококвалифицированных специалистов, которых в данной фирме может и не оказаться ( для создания хорошей модели внутрифирменного планирования может потребоваться от 3 до 11 лет);
- может оказаться, что ИМ неадекватно отражает объект и если этого не учитывать, то некоторые свойства ИМ могут привести к неверному решению;
- имитационная модель в принципе неточна и мы не в состоянии измерить степень этой неточности;
- результаты, которые дает ИМ обычно являются числовыми, а их точность определяется количеством знаков после запятой, выбираемых экспериментатором. Т.е. в результате модели приписывается больше значимости, чем на самом деле имеется.
Аналитическое моделирование СС главным образом базируется на математических моделях следующих классов:
непрерывные - дискретные,
детерминированные - стохастические.
Широко используются комбинированные методы моделирования, которые можно представить по следующим признакам:
- непрерывно-детерминированные ( D - схемы ),
- непрерывно-стохастические ( Q-схемы ),
- дискретно-детерминированные ( F-cхемы ),
- дискретно-стохастические ( Р-схемы ).
Модели типа D-схем основаны на применении методов решения дифференциальных уравнений всеми известными методами ( в том числе и численными). Непрерывно-стохастические модели, описываемые с помощью Q-схем, анализируются, как правило, с применением терии систем массового обслуживания. Дискретно-детерминированные и дискретно-стохастические главным образом реализуются на базе теории автоматов.
0 коммент.:
Отправить комментарий