Имитация как инструмент исследования сложных систем

Развитие вычислительной техники привело к возникновению чисто машинных методов решения задач исследования реальных объектов. Одним из таких методов является моделирование процессов на персональных компьютерах. При моделировании в компьютере вырабатывается информация, описывающая элементарные явления исследуемых процессов с учетом их связей и взаимовлияний. Получаемая таким образом информация о состоянии процесса используется для определения тех характеристик процессов, которые требуется получить в результате моделирования. С точки зрения перерабатываемой в компьютерах информации моделирование является имитацией элементарных явлений, составляющих исследуемый процесс, с сохранением структуры взаимодействия между ними.

Здесь прослеживается прямая аналогия между исследованием реальных процессов с помощью имитационного моделирования и экспериментальным их исследованием в натуре. При таком моделировании нет необходимости создавать для каждого процесса экспериментальные установки; этот метод обеспечивает простоту, оперативность и небольшую стоимость исследования. Имитация – прекрасный способ обучения.

При построении имитационных моделей и проведении экспериментов с ними особое значение имеет соответствие имитируемых процессов их физической сущности и эффективность хранения статистической информации. От того, каким образом накапливается и хранится статистическая информация, существенно зависит машинное время, затрачиваемое на экспериментирование.

Обратимся теперь к основным методологическим вопросам построения и использования моделей, в некоторой мере повторив уже изложенный выше материал.

Моделирование применяется в основном для решения двух групп задач: исследования и обучения. К первой относятся вопросы использования моделей для изучения физических законов, подготовки и рассмотрения действия новых разработок.

Задачи исследования, решаемые с помощью моделирования, можно разделить на четыре вида:

- прямые задачи анализа, при решении которых исследуемая система задается параметрами своих элементов и параметрами исходного режима, структурой или уравнениями и требуется определить реакцию системы на действующие силы;

- обратные задачи анализа, которые по известной реакции системы требуют найти возмущения, заставившие рассматриваемую систему прийти к данному состоянию и данной реакции;

- задачи синтеза, требующие нахождения таких параметров, при которых процессы в системе будут иметь желательный по каким-либо соображениям характер;

- индуктивные задачи, решение которых имеет целью проверку гипотез, уточнение уравнений, описывающих процессы, происходящие в системе, выяснение свойств этих элементов, отладка программ (алгоритмов) для расчетов на компьютере.

Необходимость исследования системы, как совокупности множества элементов, позволяет разделить процесс моделирования на две части:

- составление математических или физических моделей элементов;

- разработка схемы связей или схемы сопряжения элементов.

Необходимость схемы сопряжения очевидна, так как только такая схема позволяет конструировать сложную систему и все возможные (на взгляд исследователя) ситуации. Такая модель позволяет передавать входные воздействия или реакции элементов от одной модели элемента к другой вне зависимости от класса и структуры математических моделей элементов. Если представить математические модели отдельных элементов в виде реализованных на доступном вычислительной машине языке программных модулей, то схеме сопряжения (в тех же терминах) будет соответствовать некоторый управляющий модуль, в набор функций которого входит ввод данных, передача информации от одних программных модулей другим (причем, иногда, в зависимости от смысла этой информации, могут подключаться различные модули), представление результатов экспериментов в удобной для исследователя форме.

Очевидно, что, воспроизводя на такой модели различные общесистемные ситуации, мы как бы воспроизводим, подражаем, имитируем процессы, имеющие место в системе, на моделях элементов при определенных условиях, налагаемых на связи между ними. Исследования такого рода, то есть исследования свойств всей системы на основе моделей ее элементов, и называют имитационным моделированием.

Можно привести примеры использования имитации как единственно возможного способа исследования из различных областей, в которых происходит теоретическая проработка того или иного процесса, затем эта теоретическая проработка подвергается проверке с использованием как реально существующих, так и предполагаемых данных и потом - эксплуатации. Для некоторых объектов (в частности, автоматизированных систем управления), у которых велика стоимость и продолжительность разработки, а также большое значение имеет то, насколько верно выбраны элементы таких объектов, несомненно огромное значение имеет возможность исследования количественных, качественных и структурных свойств на стадии проектирования.

Основное назначение имитационного моделирования проектируемой системы состоит в воспроизведении и исследовании общесистемных ситуаций, иными словами - в изучении поведения объекта под воздействием управляющих команд или различного рода возмущений. Если мы знаем, как поведет себя объект управления под воздействием той или иной команды, какова будет его реакция на то или иное решение системы управления, то практически уже будем знать, как нужно управлять этим объектом и какова будет эффективность знания о структуре и свойствах элементов системы. Получение этих знаний таким способом, а не на натурных испытаниях, дает возможность значительно упростить, удешевить и ускорить разработку и внедрение системы жизнеобеспечения человека, так и автоматизированной системы управления ею.

Использование имитационного моделирования при проектировании систем является приложением к традиционным сферам практического использования этого способа моделирования.

Вторым направлением является использование имитации в функционирующих автоматизированных системах обработки информации и управления как составной части математического обеспечения. Целью этих систем управления является подготовка информации, необходимой для принятия тех или иных решений, формирование вариантов таких решений и, в некоторых случаях, реализация этих решений. Учитывая вероятностный характер процессов в автоматизированных системах обработки информации и управления, несовершенство имеющихся методов подготовки решений, а во многих случаях и недостаточное качество исходных данных, представляется весьма целесообразным предварительная проверка сформированных вариантов решений (иными словами, предварительная оценка показателей эффективности автоматизированных систем и поведения объектов управления под воздействием управляющих команд, вытекающих из принятых решений). Здесь, очевидно, могут быть использованы те же имитационные модели, что и на стадии проектирования, но имеющие большую адекватность, чем в процессе разработки системы управления, так как имитационная модель в этом случае будет по возможности максимально адекватна функционирующей системе управления.

Успех любого исследования во многом определяется правильностью выбора методики его проведения. Для подавляющего большинства исследуемых систем методика построения имитационной модели сводится к следующим двум группам этапов:

1) методология имитации - постановка задачи, подготовка данных, пост­роение модели, оценка адекватности.

2) организация имитационного эксперимента - планирование эксперимента, экспериментирование, обработка результатов, документирование.

Лекция №24