Основные составляющие имитационной модели.

Каждая имитационная модель представляет собой комбинацию (совокупность) шести основных составляющих: компонентов, параметров, переменных, функциональных зависимостей, ограничений и целевых функций.

Под компонентами понимают составные части, которые при соответствующем объединении образуют системы. Например, в модели рынка ценных бумаг компонентами могут выступать ценные бумаги, доходы, котировки.

Параметры - это величины, которые исследователь, пользователь модели может выбирать произвольно.

Переменные могут принимать только значения, определяемые видом данной функции.

Функциональные зависимости описывают поведение параметров и переменных в пределах компонента или выражают соотношение между компонентами системы.

Ограничения - это устанавливаемые пределы изменения значений переменных или ограничивающие условия их изменения. Ограничения могут вводиться разработчиком или определяться самой системой.

Целевая функция предназначена для измерения степени достижения системой цели исследования, вынесение оценочное суждение по результатам моделирование.

По сути, весь машинный эксперимент с имитационной моделью заключается в поиске таких стратегий управления системой, которые удовлетворяли бы одной из трех концепций её рационального поведения:

ü оптимизации;

ü пригодности;

ü адаптивизации.

При реализации имитационной модели, как правило, рассматриваются не все реально осуществляемые функциональные действия системы, а только те из них, которые являются наиболее существенными для исследуемой операции. Кроме того, реальные функциональные действия аппроксимируются упрощенными действиями, причем степень этих упрощение определяется уравнением уровнем детализации, учитываемых в модели факторов.

Названные обстоятельства порождают ошибки имитации процесса реальной системы, что в свою очередь, обуславливает степень адекватности модели объекту - оригиналу и достоверность, получаемых результатов.

Основные достоинства имитационного моделирования.

1. Имитационная модель позволяет описать моделируемый процесс с большей адекватностью, чем другие методы.

2. Имитационная модель обладает известной гибкостью варьирования структуры, алгоритмов и параметров системы.

3. Применение ЭВМ существенно сокращает продолжительность испытаний по сравнению с натуральным экспериментом, а также стоимость.