Понятие об имитационных моделях
При проектировании сложных объектов возникают многочисленные задачи, требующие исследования количественных и качественных закономерностей их функционирования. До последнего времени эти задачи решались сочетанием расчетных и экспериментальных методов. Неточность расчетов компенсировалась увеличением объемов натурных или лабораторных экспериментов, по результатам которых выполнялась "доводка" объектов.
Использование натурного эксперимента для "доводки" проектируемого объекта зачастую становится невозможно из-за большого объема времени и денежных средств, а иногда и в связи с возникновением организационных и технических трудностей.
В последние десятилетия стал развиваться и активно применяться метод имитационного моделирования на ЭВМ. Имитируя влияние внешних факторов и поведение частей исследуемого объекта, и их взаимодействие ЭВМ вычисляет любые характеристики объекта, предусмотренные программой исследования. Исследуемый объект может одновременно содержать элементы непрерывного и дискретного действия, быть под временным влиянием многочисленных случайных факторов сложной природы, описываться весьма громоздкими соотношениями и так далее.
В тоже время метод имитационного моделирования, как любой численный метод, обладает существенным недостатком: результаты счета по моделирующей программе всегда носят частный характер. Они всегда соответствуют фиксированным значениям параметров системы и начальных условий. Поэтому обычно для анализа проектируемого объекта приходится многократно моделировать процесс функционирования, варьируя исходные
данные задачи.
Имитационная модель— это алгоритмическое описание процесса функционирования системы на основе установленных статистических, аналитических и логических зависимостей, предназначенное для исследования реальных объектов путем численного эксперимента на компьютере.
С развитием машинных, или вычислительных, экспериментов модели, позволяющие воспроизвести функционирование системы на компьютере, например, динамические модели, стали называть имитационными, а имитацией — любой численный эксперимент на компьютере с активным участием лица, принимающего решение.
Построение «чистой» имитационной модели представляется весьма сложным делом. Особенность его состоит в том, что процесс функционирования системы раскладывается на элементарные составляющие операции с сохранением логической структуры и последовательности их протекания во времени. Для каждой операции задается закон распределения изменения ее параметров, а для системы в целом — продолжительность периода проведения эксперимента. Разработать полезную имитационную модель непросто: от замысла до первых экспериментов лежит длинный путь проектирования и создания программного и информационного обеспечения и не меньший — от предварительных экспериментов до содержательных научных результатов.
В случае, когда имитируется объект, подверженный влиянию случайных факторов, говорят о стохастическом (вероятностном) моделировании на ЭВМ.
Метод стохастического моделирования (метод Монте-Карло, метод статистических испытаний) представляет собой совокупность приемов, позволяющих с помощью ЭВМ имитировать (воспроизводить) случайные объекты с целью нахождения их статистических характеристик. При помощи этого метода можно искусственно воспроизвести любой случайный процесс с заданными законами распределения.
Идея моделирования случайных явлений (простейшая модель связана с подбрасыванием монеты и наблюдением за выпадением "решки" или герба) известна очень давно.
Метод основан на многократном проведении испытаний созданной модели и последующей статистической обработки полученных результатов моделирования. Обычно число просчетов (реализаций) составляет несколько десятков или сотен.
Процесс моделирования сводится к формированию на ЭВМ случайных значений различных вероятностных процессов. В качестве вероятных схем используются следующие случайные объекты: случайные события, случайные величины, случайные процессы.
Дата добавления: 2014-12-27; просмотров: 1641;