Построение имитационной модел

определение последствий воздействия на объект и принятие правильного решения;

эффективность управления объектом или процессом.

Определение цели моделирования позволяет четко установить, какие данные являются исходными, какие - несущественны в процессе моделирования и что требуется получить на выходе.

Разрабатываются модели в следствии нескольких причин:

оригинала может не существовать в настоящем;

оригинал может иметь много свойств и взаимосвязей;

на модели можно изучать только интересующие исследователя свойства;

оригинал может быть очень больших или очень маленьких размеров.

Моделирование является одним из ключевых видов деятельности человека и всегда в той или иной форме предшествует другим ее видам. Прежде чем браться за любую работу, нужно четко представлять себе отправной и конечный пункты деятельности, а также ее примерные этапы. То же можно сказать о моделировании.

Построение модели позволяет обоснованно принимать решения по усовершенствованию имеющихся объектов и созданию новых, изменению процессов управления ими и, в конечном счете, изменению окружающего нас мира в лучшую сторону.

Моделирование - творческий процесс, и поэтому заключить его в формальные рамки очень трудно. Но все же выделяют несколько этапов процесса моделирования:

. Постановка задачи (описание задачи, выделение цели моделирования, формализация задачи).

. Разработка модели (построение информационной и компьютерной модели).

. Компьютерный эксперимент (составление плана эксперимента и проведение исследования).

. Анализ результатов моделирования.

Если результаты не соответствуют цели, то возможно возвращение ко всем этапам заново.

Каждый раз при решении конкретной задачи эта схема может подвергаться некоторым изменениям: какой-то блок может быть исключен или усовершенствован, какой-то - добавлен. Все этапы определяются поставленной задачей и целями моделирования.

Имитационное моделирование применяется для исследования и проектирования таких сложных систем и процессов, как предприятия, информационные сети, мировое развитие процессов в экономике или экологии и т.д. То есть, имитационное моделирование применяется для имитирования какой-либо реальности, процессов, происходящих в действительности с какими-либо системами.

Имитационная модель системы - это программа, в которой определяются все наиболее существенные элементы и связи в системе и задаются начальные значения параметров, соответствующие некоторому "нулевому" моменту времени, а все последующие изменения, происходящие в системе, вычисляются на ЭВМ автоматически при выполнении программы.

Для того чтобы построить имитационную модель какой-либо системы, необходимо написать программу. Для этого нужно задать начальные значения параметров системы на момент начала моделирования ("нулевой" момент времени), а также описать все наиболее существенные элементы системы и связи между ними. В соответствии с этой программой компьютер сам вычислит все изменения параметров системы и выдаст результат.

Такой метод моделирования не требует составления уравнений и, тем более, не требует их решения. При этом он позволяет отображать и исследовать поведение системы с любой точностью. Причем все это делается автоматически программой.

Выполнение имитационной модели называется имитационным экспериментом.

В ходе имитационного эксперимента компьютер имитирует функционирование системы и вычисляет все необходимые характеристики свойств, проявляемых системой.

В отличие от натурного эксперимента (другими словами - настоящего, реального) имитационный эксперимент позволяет экспериментировать с системами, которых еще или уже нет, позволяет предсказывать поведение существующих систем в будущем, изучать их поведение в чрезвычайных условиях. Он дешевле и быстрее натурных экспериментов.

По характеру возможных изменений переменных величин модели подразделяются на непрерывные и дискретные.

В непрерывных моделях величины представляют собой непрерывные функции времени, а в дискретных моделях любые изменения происходят мгновенно, скачкообразно, и между моментами изменений состояний элементов остаются постоянными.

Реальные системы не бывают непрерывными или дискретными. Просто для одних систем удобнее применять непрерывные модели, для других - дискретные.

Представления о дискретности и непрерывности выработаны в рамках математики. Значит, когда мы говорим, что некоторая модель является дискретной, то тем самым уже имеем в виду не реальную систему, существующую в физическом мире, а некую математическую модель. Но в то же время любой физический объект или процесс мы можем описывать и моделировать как непрерывный или как дискретный. И какой вариант мы бы ни избрали, мы можем достичь любой точности описания