Составляющие имитационной модели — Имитационное моделирование

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.

 

Популярные статьи

 

БАНКИ ДАННЫХ
ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ УПРАВЛЕНИЯ
ДОСТОИНСТВА И НЕДОСТАТКИ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
ВИДЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ 
ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ АЛГОРИТМОВ
ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ОФИСА
КОМПЛЕКСНОЕ ТЕСТИРОВАНИЕ
КОМПОНЕНТЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ АВТОМАТИЗАЦИИ ОФИСА
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАБОЧЕЕ МЕСТО СПЕЦИАЛИСТА
ЭТАПЫ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАТИЗАЦИИ
ПОНЯТИЕ МУНИЦИПАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ 
РЕЖИМЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ
ФУНКЦИИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ
МЕТОДЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ НАДЕЖНОСТИ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ
ПРАВИЛА ЗАЩИТЫ ОТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ВИРУСОВ
ДОКУМЕНТАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
ПРОТОКОЛЫ ТЕСТИРОВАНИЯ
ДЕСТРУКТИВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ВИРУСОВ
КЛАССИФИКАЦИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ, ЛОГИЧЕСКАЯ И ФИЗИЧЕСКАЯ МОДЕЛИ
КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ПОДГОТОВКИ ТЕКСТОВЫХ ДОКУМЕНТОВ
ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
ДИАЛОГОВЫЙ РЕЖИМ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ
ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ