Составляющие имитационной модели
Итак, само использование термина «имитационное моделирование» предполагает работу с такими математическими моделями, с помощью которых результат исследуемой операции нельзя заранее вычислить или предсказать, поэтому необходим эксперимент (имитация) на модели при заданных исходных данных. В свою очередь, сущность машинной имитации заключается в реализации численного метода проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями, описывающими поведение сложной системы в течение заданного или формируемого периода времени.
Составляющие имитационной модели
Каждая имитационная модель представляет собой комбинацию шести основных составляющих:
• компонентов;
• переменных;
• параметров;
• функциональных зависимостей;
• ограничений;
• целевых функций.
Под компонентами понимают составные части, которые при соответствующем объединении образуют систему. Компоненты называют также элементами системы или ее подсистемами. Например, в модели рынка ценных бумаг компонентами могут выступать отделы коммерческого банка (кредитный, операционный и т.д.), ценные бумаги и их виды, доходы, котировки и т.п.
Параметры — это величины, которые исследователь (пользователь модели) может выбирать произвольно, т.е. управлять ими.
Различают экзогенные (являющиеся для модели входными и порождаемые вне системы) и эндогенные (возникающие в системе в результате воздействия внутренних причин). Эндогенные переменные иногда называют переменными состояния.
Функциональные зависимости описывают поведение параметров и переменных в пределах компонента или же выражают соотношения между компонентами системы. Эти соотношения могут быть либо детерминированными, либо стохастическими.
Ограничения — устанавливаемые пределы изменения значений переменных или ограничивающие условия их изменения. Они могут вводиться разработчиком (и тогда их называют искусственными) или определяться самой системой вследствие присущих ей свойств (естественные ограничения).
Целевая функция предназначена для измерения степени достижения системой желаемой (требуемой) цели и вынесения оценочного суждения по результатам моделирования. Эту функцию также называют функцией критерия. По сути, весь машинный эксперимент с имитационной моделью заключается в поиске таких стратегий управления системой, которые удовлетворяли бы одной из трех концепций ее рационального поведения: оптимизации, пригодности или адаптивизации. Если показатель эффективности системы является скалярным, проблем с формированием критерия не возникает и, как правило, решается оптимизационная задача поиска стратегии, соответствующей максимуму или минимуму показателя. Сложнее дело обстоит, если приходится использовать векторный показатель. В этом случае для вынесения оценочного суждения используются методы принятия решений по векторному показателю в условиях определенности (когда в модели учитываются только детерминированные факторы) или неопределенности (в противном случае).
При реализации имитационной модели, как правило, рассматриваются не все реально осуществляемые функциональные действия (ФД) системы, а только те из них, которые являются наиболее существенными для исследуемой операции. Кроме того, реальные ФД аппроксимируются упрощенными действиями ФД', причем степень этих упрощений определяется уровнем детализации учитываемых в модели факторов. Названные обстоятельства порождают ошибки имитации процесса функционирования реальной системы, что в свою очередь обусловливает адекватность модели объекту-оригиналу и достоверность получаемых в ходе моделирования результатов.
Для обеспечения имитации наступления параллельных событий в реальной системе вводят специальную глобальную переменную to, которую называют модельным (системным) временем. Именно с по мощью этой переменной организуется синхронизация наступления всех событий в модели ЭИС и выполнение алгоритмов функционирования ее компонент. Принцип такой организации моделирования называется принципом квазипараллелизма.
- Имитационное моделирование
- Классификация имитационных моделей
- Составляющие имитационной модели
- Достоинства и недостатки имитационного моделирования
- Исследование свойств имитационной модели
- Этапы разработки имитационных моделей
- Сложные системы в процессе построения имитационных моделей
- Принципы разработки имитационных моделей
- Особенности построения имитационных моделей
- Виды представления времени в модели
- Языки моделирования
- Декомпозиция системы
- Изменение времени с постоянным шагом
- Организация квазипараллелизма