Перша імітаційна модель. Поняття імітаційної моделі та імітаційного моделювання
Імітаційні математичні моделі застосовуються тоді, коли технічна система особливо складна чи коли необхідний високий рівень деталізації представлення процесів, які у ній. До таких систем можна віднести економічні та виробничі об'єкти, морські порти, аеропорти, комплекси перекачування нафти та газу, іригаційні системи, програмне забезпечення складних систем управління, обчислювальні мережі та багато інших. Для таких технічних систем для отримання аналітичної математичної моделі дослідник змушений накладати жорсткі обмеження на модель і вдаватися до спрощень. У цьому доводиться нехтувати деякими особливостями технічної системи, що зумовлює те, що математична модель перестає бути засобом вивчення складної системи. В імітаційних моделях алгоритм поведінки технічної системи, що моделюється, приблизно відтворює сам процес-оригінал у сенсі його функціонування в часі. При цьому імітуються елементарні явища, що становлять процес, зі збереженням їхньої логічної структури та порядку перебігу в часі. Отже, реалізується на ЕОМ спеціальний алгоритм, який відтворює формалізований процес поведінки технічної системи. Цей алгоритм за вихідними даними дозволяє отримати інформацію про зміну часу t станів і відгуків моделі. У цьому алгоритмі можна назвати три функціональні частини: моделювання елементарних підпроцесів; облік їхньої взаємодії та об'єднання їх у єдиний процес; забезпечення узгодженої роботи окремих підпроцесів під час реалізації математичної моделі на ЕОМ. Вплив випадкових факторів протягом процесу імітується за допомогою генераторів випадкових чисел із заданими ймовірнісними характеристиками. У ході імітації постійно фіксується статистика про стани системи та зміни відгуків. Ця статистика або належним чином обробляється в ході імітації, або накопичується та після закінчення заданого інтервалу моделювання ТМ обробляється статистичними методами. Як бачимо, ідея імітації є привабливою за своєю простотою, але дорога по реалізації. Тому застосовуються імітаційні моделі лише у випадках, коли інші способи моделювання неефективні.
Модель– уявлення об'єкта, системи чи поняття (ідеї) у певній формі, відмінну від форми їхнього реального існування.
Імітаційна модель- логіко-математичний опис об'єкта, який може бути використаний для експериментування на комп'ютері з метою проектування, аналізу та оцінки функціонування об'єкта.
Імітаційне моделювання- метод, що дозволяє будувати моделі, що описують процеси так, як вони проходили б насправді.
Таку модель можна використовувати будь-яку кількість часу як для одного випробування, так і заданої їх множини. При цьому результати визначатимуться випадковим характером процесів. За цими даними можна отримати досить стійку статистику.
Цільімітаційного моделювання полягає у відтворенні поведінки досліджуваної системи на основі результатів аналізу найбільш суттєвих взаємозв'язків між її елементами чи іншими словами - розробці симуляторадосліджуваної предметної області щодо різних експериментів.
Етапи:
формулювання проблеми;
побудова математичної моделі функціонування системи;
складання та налагодження програми для ЕОМ, включаючи та розробку процедур моделювання різних випадкових факторів;
планування імітаційних експериментів;
проведення експериментів та опрацювання результатів дослідження.
Принципи побудови ІМ моделі:
Принцип Δt.
Принцип полягає в тому, що алгоритмом моделювання імітується рух, тобто зміна стану системи у фіксовані моменти часу: t, t + Δt, t + 2Δt, t + 3Δt, …
Для цього заводиться лічильник часу (годинник), який на кожному циклі збільшує своє значення t на величину кроку в часі Δt, починаючи з нуля (початок моделювання). Таким чином, зміни системи відстежуються такт за тактом у задані моменти: t, t + Δt, t + 2Δt, t + 3Δt, …
Принцип спеціальних станів.
Наприклад, стан, у якому зазвичай перебуває система, звичайнимстаном. Такі стани інтересу не становлять, хоча займають більшу частину часу.
Особливі стани- це такі стани в ізольовані моменти часу, в яких характеристики системи змінюються стрибкоподібно. Для зміни стану системи потрібна певна причина, наприклад прихід чергового вхідного сигналу. Зрозуміло, що з погляду моделювання інтерес представляє саме зміна характеристик системи, тобто принцип вимагає від нас відстежувати моменти переходу системи з особливого стану до іншого.
Імітаційне моделювання
Імітаційне моделювання (ситуаційне моделювання)- метод, що дозволяє будувати моделі, що описують процеси так, як вони проходили б насправді. Таку модель можна «програти» у часі як для одного випробування, так і заданої їх множини. При цьому результати визначатимуться випадковим характером процесів. За цими даними можна отримати досить стійку статистику.
Імітаційне моделювання - це метод дослідження, при якому система, що вивчається, замінюється моделлю, з достатньою точністю описує реальну систему, з якою проводяться експерименти з метою отримання інформації про цю систему. Експериментування з моделлю називають імітацією (імітація - це розуміння суті явища, не вдаючись до експериментів реальному об'єкті).
Імітаційне моделювання - це окремий випадок математичного моделювання. Існує клас об'єктів, котрим з різних причин не розроблено аналітичні моделі, або розроблено методи рішення отриманої моделі. І тут аналітична модель замінюється імітатором чи імітаційною моделлю.
Імітаційним моделюванням іноді називають отримання приватних чисельних рішень сформульованої задачі на основі аналітичних рішень або за допомогою чисельних методів.
Імітаційна модель - логіко-математичний опис об'єкта, який може бути використаний для експериментування на комп'ютері з метою проектування, аналізу та оцінки функціонування об'єкта.
Застосування імітаційного моделювання
До імітаційного моделювання вдаються, коли:
- дорого чи неможливо експериментувати на реальному об'єкті;
- неможливо побудувати аналітичну модель: у системі є час, причинні зв'язки, наслідки, нелінійності, стохастичні (випадкові) змінні;
- необхідно зімітувати поведінку системи у часі.
Мета імітаційного моделювання полягає у відтворенні поведінки досліджуваної системи на основі результатів аналізу найбільш суттєвих взаємозв'язків між її елементами або іншими словами – розробці симулятора (англ. simulation modeling) досліджуваної предметної області щодо різних експериментів.
Імітаційне моделювання дозволяє імітувати поведінку системи у часі. Причому плюсом є те, що часом у моделі можна керувати: уповільнювати у разі швидкоплинних процесів і прискорювати для моделювання систем з повільною мінливістю. Можна імітувати поведінку тих об'єктів, реальні експерименти з якими дорогі, неможливі чи небезпечні. З настанням епохи персональних комп'ютерів виробництво складних та унікальних виробів, Як правило, супроводжується комп'ютерним тривимірним імітаційним моделюванням. Ця точна та відносно швидка технологія дозволяє накопичити все необхідні знання, обладнання та напівфабрикати для майбутнього виробу до початку виробництва. Комп'ютерне 3D моделювання тепер не рідкість навіть для невеликих компаній.
Імітація, як спосіб вирішення нетривіальних завдань, отримала початковий розвиток у зв'язку зі створенням ЕОМ у 1950-х - 1960-х роках.
Можна виділити два різновиди імітації:
- Метод Монте-Карло (метод статистичних випробувань);
- Метод імітаційного моделювання (статистичне моделювання).
Види імітаційного моделювання
Три підходи імітаційного моделювання
Підходи імітаційного моделювання на абстракційній шкалі
- Агентне моделювання - відносно новий (1990-і-2000-і рр.) напрям в імітаційному моделюванні, що використовується для дослідження децентралізованих систем, динаміка функціонування яких визначається не глобальними правилами та законами (як в інших парадигмах моделювання), а навпаки, коли ці Світові правила та закони є результатом індивідуальної активності членів групи. Мета агентних моделей - отримати уявлення про ці глобальні правила, загальну поведінку системи, виходячи з припущень про індивідуальну, приватну поведінку її окремих активних об'єктів та взаємодію цих об'єктів у системі. Агент - якась сутність, що має активність, автономну поведінку, може приймати рішення відповідно до деякого набору правил, взаємодіяти з оточенням, а також самостійно змінюватися.
- Дискретно-подійне моделювання - підхід до моделювання, що пропонує абстрагуватися від безперервної природи подій і розглядати тільки основні події системи, що моделюється, такі як: «очікування», «обробка замовлення», «рух з вантажем», «розвантаження» та інші. Дискретно-подійне моделювання найбільш розвинене і має величезну сферу додатків - від логістики та систем масового обслуговування до транспортних та виробничих систем. Цей вид моделювання найбільше підходить для моделювання виробничих процесів. Заснований Джеффрі Гордоном у 1960-х роках.
- Системна динаміка – парадигма моделювання, де для досліджуваної системи будуються графічні діаграми причинних зв'язків та глобальних впливів одних параметрів на інші у часі, а потім створена на основі цих діаграм модель імітується на комп'ютері. По суті, такий вид моделювання найбільше інших парадигм допомагає зрозуміти суть виявлення причинно-наслідкових зв'язків між об'єктами і явищами. За допомогою системної динаміки будують моделі бізнес-процесів, розвитку міста, моделі виробництва, динаміки популяції, екології та розвитку епідемії. Метод заснований Джеєм Форрестером у 1950 роках.
Області застосування
- Динаміка населення
- ІТ-інфраструктура
- Математичне моделювання історичних процесів
- Пішохідна динаміка
- Ринок та конкуренція
- Сервісні центри
- Ланцюжки поставок
- Вуличний рух
- Економіка охорони здоров'я
Вільні системи імітаційного моделювання
Див. також
- Мережеве моделювання
Примітки
Література
- Хемді А. Таха Глава 18. Імітаційне моделювання// Введення у дослідження операцій = Operations Research: An Introduction. - 7-ме вид. – М.: «Вільямс», 2007. – С. 697-737. - ISBN 0-13-032374-8
- Строгалєв В. П., Толкачова І. О.Імітаційне моделювання. – МДТУ ім. Баумана, 2008. – С. 697-737. -
При створенні методики імітаційного моделювання мені знадобилося розібратися з термінами. Проблема була в тому, що прийняті терміни не підходили для опису статистичних даних, зібраних у процесі імітації. Терміни: процесі екземпляри процесубули неприйнятними, тому що я не міг працювати у парадигмі Аристотеля. Парадигма Аристотеля не стикується із застосованим мною матапаратом. При цьому практичне застосування цієї методики було просте – моделювання та імітація бізнес-об'єктів з метою ухвалення управлінських рішень. У програмі створювався віртуальний об'єкт, опис якого складався з опису сценаріїв та їхньої взаємодії. Сценарії проганялися всередині програми, а також моделювалися ресурси та їх взаємодії.
Нагадаю, що:
Імітаційне моделювання- метод дослідження об'єктів, заснований на тому, що об'єкт, що вивчається, замінюється імітуючим об'єктом. З об'єктом, що імітує, проводять експерименти (не вдаючись до експериментів на реальному об'єкті) і в результаті отримують інформацію про об'єкт, що вивчається. Імітуючий об'єкт у своїй являє собою інформаційний об'єкт .
Мета імітаційного моделювання- Отримання наближених знань про деякий параметр об'єкта, не проводячи безпосередній вимір його значень. Зрозуміло, що це необхідно тоді і тільки тоді, коли вимір неможливий, або він коштує дорожче за проведення імітації. При цьому вивчення цього параметра ми можемо користуватися іншими відомими параметрами об'єкта і моделлю його конструкції. Припускаючи, що модель конструкції досить точно описує об'єкт, передбачається, що отримані в ході імітації статистичні розподілу значень параметра об'єкта, що моделює, будуть в тій чи іншій мірі збігатися з розподілом значень параметра реального об'єкта.
Зрозуміло, що матапарат, який був застосований, – це статистична математика. Зрозуміло, що матстатистика не використовує терміни екземпляри та типи. Вона працює з об'єктами та множинами. В результаті для написання методики я був змушений використовувати логічну парадигму на основі якої створено стандарт ISO 15926. Основою його є наявність об'єктів, класів і класів класів.
Приклади визначень:
Операція
Подія
На малюнку зображено відношення між сутностями: події зібрані до класів подій. Клас подій описано за допомогою об'єкта довідника «Події». Події одного класу зображені на діаграмах процесів за допомогою графічних елементів. На основі об'єкта довідника «Події» двигун імітації створює події, що імітують.
Процес
- Процес, що моделюється:Послідовність операцій, що моделюються. Опис цієї послідовності зручно подати у вигляді діаграми Ганта. Опис містить події. Наприклад, події: «старт процесу» та «завершення процесу».
- Імітуючий процес:Об'єкт, створений для імітації процесу, що моделюється. Цей об'єкт створюється в пам'яті комп'ютера під час виконання імітації.
- Клас моделюваних процесів:Безліч моделюваних процесів, об'єднаних за якоюсь ознакою. Найпоширенішим об'єднанням є поєднання процесів, що мають загальну модель. Як модель може бути використана діаграма процесів, виконана у будь-якій нотації моделювання: Процес, Процедура, EPC, BPMN.
- Клас імітуючих процесів:Безліч імітуючих процесів, створених у рамках імітації, для імітації активності.
- Процес ( як об'єкт у довіднику): Об'єкт довідника «Процеси.
- Процес ( діаграма процесів): Модель процесів одного класу, виконана як діаграми. На основі цієї моделі створюються процеси, що імітують.
Висновок
Дякую за увагу. Я щиро сподіваюся, що мій досвід буде корисним для тих, хто бажає розрізняти наведені вище об'єкти. Проблема сучасного стану галузі така, що сутності, іменовані одним терміном, перестають відрізнятися у свідомості аналітиків. Я постарався дати вам приклад, як можна мислити, і як можна вводити терміни, щоб розрізняти різні сутності. Сподіваюся, читання було цікавим.Слово імітація (від лат.-наслідування) має на увазі відтворення якимось іншим чином явищ, подій, дій об'єктів і т. д. Термін «імітація» - синонім «моделі» (від лат. - міра, зразок) означає будь-який матеріальний чи нематеріальний образ (зображення, схема, відтворення, матеріальне втілення, представник, об'єкти організаційно-технологічного завдання тощо).
Словосполучення «імітаційна модель» некоректне, тому що, по суті, це тавтологія, проте в середині XX століття воно було введено у практику фізичного та математичного моделювання.
Імітаційні моделі, є особливим класом математичних моделей, від аналітичних тим, що використання ЕОМ у процесі реалізації грає визначальну роль. Імітаційні моделі не накладають жорстких обмежень на використовувані вихідні дані, якими виступають об'єкти дослідження, що цікавлять, а дозволяють в процесі роботи використовувати всю зібрану інформацію незалежно від її форми подання і ступеня її формалізації.
Імітаційне моделювання- метод дослідження, який заснований на заміні системи, що вивчається - імітує. Саме з імітуючою системою проводять експерименти (на реальному об'єкті експерименти не проводяться, щоб не зіпсувати його у разі нерентабельності рішення, і щоб скоротити тимчасові витрати) і в результаті отримують інформацію про систему, що вивчається, бажаному об'єкті. Метод дозволяє імітувати, наприклад, роботу моделей бізнес-процесів так, як вони відбувалися б насправді, з урахуванням графіків робочого часу та зайнятості тимчасових ресурсів та наявності необхідної кількості матеріальних ресурсів. В результаті, можна оцінити реальний час виконання як одного процесу, так і заданої їх множини, а також прорахувати помилки і побачити можливі ризики при вирішенні даним способом того чи іншого організаційно-технічного завдання.
Імітаційна модель- математичний опис об'єкта із застосуванням логіки, який може бути використаний для проведення експериментів на комп'ютері з метою проектування, аналізу та оцінки функціонування об'єкта, що не піддається спостереженню в даний час або потребує великих витрат такого ресурсу, як час.
Структура імітаційного моделювання є послідовно-циклічною. Послідовність визначається процесом імітаційного моделювання, який можна розбити на низку послідовних етапів, виконання яких здійснюється від попереднього до наступного. Циклічність проявляється у необхідності повернення до попередніх етапів і повторення вже одного разу пройденого шляху з деякими зміненими через необхідність даними та параметрами моделі, поставленої задачі.
Етапи імітаційного моделювання:
Перший етаптакий самий, як і в будь-якому дослідженні. Він необхідний для того, щоб була оцінена потреба вивчення об'єкта або проблеми, можливість та способи вирішення поставлених завдань, очікувані результати, прогнозовані витрати та прибуток. Цей етап є важливим для практичного застосування методу моделювання. Часто до цього етапу повертаються після закінчення дослідження моделі та обробки результатів для зміни постановки задачі, а іноді й модернізації мети моделювання.
Другий етапвключає формалізацію опису модельованого об'єкта на основі обраної теоретичної бази, тобто на основі будь-яких обраних показників, що характеризують об'єкт і його оточення. На цьому етапі, природною мовою дається опис досліджуваного об'єкта, взаємодії між елементами об'єкта і об'єкта із зовнішнім середовищем. На основі опису об'єкта вибирається концепція його формального визначення і те, як він відображатиметься в імітаційному моделюванні. Таким чином, наприкінці цього етапу словесний опис досліджуваної системи перетворюється на абстрактну математичну структуру. Закінчується другий етап перевіркою відповідності імітаційної моделі до реальної системи. Якщо цього немає, слід провести корекцію у визначенні теоретичної бази моделі.
Третій етап- Проведення дослідження на розробленій моделі шляхом «прогону» її на ЕОМ. Перед початком дослідження корисно скласти таку послідовність моделі, яка б отримати необхідний обсяг інформації при даному складі і достовірності початкових даних. Далі з урахуванням розробленого плану експерименту здійснюють проби імітаційної моделі на ЕОМ, тобто. перші "прогони" цієї моделі. Наприкінці цього етапу здійснюється обробка результатів з метою представлення їх у вигляді найбільш зручному для аналізу.
Четвертий етаппризводить до аналізу результатів дослідження. На цьому етапі визначаються властивості реальної системи, які є найбільш важливими для дослідника. На основі результатів готуються остаточні висновки щодо проведеного моделювання, роботи програми, заданого об'єкта, а також оптимальності рішення, закладених у програмі.
П'ятий етап- Це завершальний етап. Тут формулюються остаточні висновки щодо заданого об'єкта, закладеного в імітаційній моделі, і розробляються рекомендації щодо використання результатів моделювання задля досягнення поставлених підприємством цілей. Часто на основі цих висновків повертаються до початку процесу моделювання для необхідних змін у теоретичній та практичній частині моделі та повторним дослідженням із зміненою моделлю для перевірки найбільш оптимального рішення. В результаті кількох подібних циклів отримують імітаційну модель, що найкраще задовольняє поставленим цілям і приводить до повноцінного опису розв'язуваної задачі та відповіді на неї.
Імітаційні моделі дозволяють перевірити, правильність розуміння процесів у досліджуваному об'єкті, допустимі ризики та помилки. Знання останніх та дає можливість будувати прості моделіскладних у реальності явищ.
Імітаційне моделювання поділяється на кілька видів імітаційного моделювання:
- - Агентне моделювання
- - дискретно-подійне моделювання
- - Системна динаміка
- - Статичне імітаційне моделювання.
Розглянемо кожен вид докладніше:
Агентне моделювання(1990-і - 2000-і рр.) - напрям в імітаційному моделюванні, що використовується для дослідження децентралізованих (роз'єднаних) систем, динаміка функціонування яких визначається не глобальними правилами та законами вузького спрямування, а навпаки, коли ці глобальні правила та закони є результатом індивідуальної активності членів групи. Мета агентних моделей - отримати уявлення про глобальні правила, загальну поведінку системи, виходячи з припущень про індивідуальну, приватну поведінку її окремих активних об'єктів та їх взаємодію в системі. Агент - сутність, що володіє активністю, автономною поведінкою, яка може приймати рішення відповідно до певного набору правил, взаємодіяти з довкіллям, і навіть самостійно змінюватися.
Дискретно-подійне моделювання- підхід до моделювання, що пропонує абстрагуватися від безперервної природи подій і розглядати лише основні події моделі, що моделюється («очікування», «обробка замовлення», «рух з вантажем», «розвантаження» та інші). Дискретно-подійне моделювання найбільше розвинене і має величезну сферу додатків - від систем масового обслуговування до транспортних і виробничих систем. Цей вид моделювання найбільше підходить для моделювання виробничих процесів, наприклад, у будівництві. Він був заснований Джеффрі Гордоном у 60-х роках. XX ст.
Системна динаміка- парадигма моделювання, де для досліджуваної системи будуються графічні діаграми причинних зв'язків та глобальних впливів одних параметрів на інші, що змінюються у часі, а потім створена на основі цих діаграм модель, яка згодом імітується на комп'ютері. Такий вид моделювання якісніший за інші парадигми допомагає зрозуміти суть виявлення причинно-наслідкових зв'язків між об'єктами і явищами. За допомогою системної динаміки будують моделі бізнес-процесів, розвитку міста, будівництва різноманітних об'єктів, моделі виробництва. Метод було засновано Джеєм Форрестером у 1950 роках.
Статистичне імітаційне моделювання- це моделювання, що дозволяє відтворювати ЕОМ функціонування складних хаотичних процесів.
При дослідженні складних систем, найбільше схильних до випадкових збурень, використовуються ймовірнісні аналітичні моделі і ймовірнісні імітаційні моделі. У імітаційному імовірному моделюванні оперують з конкретними випадковими числовими значеннями параметрів процесу або системи. При цьому результати, отримані при відтворенні на імітаційній моделі об'єкта, що розглядається, процесу, є випадковими реалізаціями. Тому для знаходження об'єктивних та стійких характеристик процесу потрібне його багаторазове відтворення, з наступною статистичною обробкою отриманих у результаті дослідження даних. Саме тому дослідження складних процесів і систем, схильних до випадкових обурень, якими і є завдання організаційно-технологічного характеру, за допомогою імітаційного моделювання прийнято називати статистичним моделюванням. При реалізації на ПК статистичного імітаційного моделювання виникає завдання одержання на ПК випадкових числових послідовностей із заданими імовірнісними характеристиками. Чисельний метод, який вирішує поставлене завдання генерування послідовності випадкових чисел із заданими законами розподілу ресурсів, отримав назву "метод статистичних випробувань" або "метод Монте-Карло".
Таким чином, метод імітаційного моделювання при дослідженні складної проблемної ситуації, складної організаційно-технологічної задачі передбачає виконання всього п'яти етапів, заснованих на складанні математичної моделі, її перевірки та повторної перевірки її роботи з новими даними.
У зв'язку з перерахованими труднощами, що виникають щодо складних систем аналітичними методами, практика зажадала більш гнучкий і потужний метод. В результаті на початку 60-х років. минулого століття з'явилося імітаційне моделювання (Modeling&Simulation).
Як уже говорилося, під імітаційним моделюваннямми
розумітимемо не просто розробку моделі, а комплексний процес ІІСС. Це постановка завдання дослідження, формалізація функціонування системи, окремих її елементів та правил взаємодії між ними, розробка моделі, накопичення та наповнення моделі даними, проведення дослідження та вироблення методичних рекомендаційз питань існування та модернізації системи.
Використання випадкових величин робить необхідним багаторазове проведення експериментів з імітаційною системою (на комп'ютері) та наступний статистичний аналіз отриманих результатів. Загалом імітаційне моделювання має на увазі виконання процесів створення програмної моделі та проведення з цією програмою послідовних та цілеспрямованих експериментів, які здійснюють користувач на комп'ютері. Слід зазначити, що імітаційна модель є програмним поданням формального опису системи. Вона відображає лише частину системи, яку вдалося формалізувати та описати за допомогою програми. При цьому користувач може включити (і найчастіше це так і відбувається) тільки частина формального опису. Трапляється це насамперед через обчислювальні можливості доступного для використання комп'ютера, складності програмної реалізації, необхідність детального дослідження лише деяких частин системи, відсутність необхідних вихідних даних для моделювання і т.д.
Ще раз підтвердимо, що при створенні імітаційної моделі дослідник виконує всі процедури, притаманні системному аналізу, - формулює мету дослідження, створює формальний опис функціонування системи з використанням одного з підходів (склад, структура, алгоритми роботи, показники), програмує модель однією з мов імітаційної моделі, проводить експерименти з моделлю, формулює висновки та рекомендації.
В самому загальному виглядірівень деталізації імітаційної моделі, у проекції з її існуючий формальний опис, представлено на рис. 1.8.
Переваги імітаційного моделювання перед іншими методами системного аналізу полягають у наступному:
Можливість створити більшу близькість до реальної системи, ніж з використанням аналітичних моделей, - деталізація,
Мал. 1.8.
термінологія, інтерфейс користувача, подання вихідних даних та результатів;
- - блоковий принцип побудови та налагодження моделі. Такий підхід дає можливість верифікувати кожен блок моделі до його включення до загальної моделі системи та реалізувати поетапне створення та виконання моделі;
- - використання моделі залежностей складнішого характеру (зокрема і випадкових), не описуваних простими математичними співвідношеннями, з допомогою застосування чисельних методів;
- - Необмежений рівень деталізації системи. Він стримується лише потребами завдання, можливостями комп'ютера та системи моделювання, а також здібностями користувача описати систему;
- - можливість проведення експериментів із програмною моделлю, а не з системою, що рятує нас від багатьох помилок та економить реальні кошти;
- - перевірка форс-мажорних обставин, які на реальній системі перевіряти складно, а найчастіше неможливо;
- - моделювання дозволяє проводити дослідження системи, що ще не існує. Наприклад, доцільність модернізації (чи розширення, чи зменшення існуючої системи).
Перелічені переваги визначають недоліки та деякі додаткові складності, притаманні будь-яким процесам, у тому числі і при застосуванні імітаційної моделі. Потрібно визнати, що такі недоліки та складності справді існують. До основних недоліків імітаційної моделі можна віднести:
- - побудувати імітаційну модель порівняно з аналітичною моделлю довше, складніше та дорожче;
- - для роботи з імітаційною системою необхідна наявність відповідного за класом комп'ютера та відповідного завдання мови імітаційного моделювання;
- - Складність побудови діалогу користувача з моделлю. Взаємодія користувача та імітаційної моделі (інтерфейс) має бути простою, зручною та відповідати предметній області, а це вимагає додаткового обсягу програмування;
- - Побудова імітаційної моделі вимагає більш глибокого, тривалого та детального вивчення реального процесу (бо модель більш детальна), ніж математичне моделювання.
При застосуванні імітаційної моделі як досліджувану систему може виступати будь-який суб'єкт економіки - конкретне підприємство (чи його складова), великий інфраструктурний проект, галузь виробництва, технологія тощо. За допомогою імітаційної моделі аналізу може бути піддана будь-яка система масового обслуговування, як і будь-яка інша система, що має деяку кількість дискретних станів та логіку їхнього взаємозв'язку. Перехід у часі з одного стану в інший забезпечується з низки умов і причин (детермінованих та випадкових). Головна відмінність методу імітаційного моделювання з інших методів полягає у практично нічим не обмеженою мірою деталізації систем і, як наслідок, у можливості уявити систему для дослідника оскільки вона «виглядає» у житті.
При використанні імітаційного моделювання можна перевірити та отримати відповідь на безліч питань типу, наприклад: що буде, якщо:
- - побудувати нову систему тим чи іншим способом;
- - Провести ту чи іншу реорганізацію системи;
- - змінити постачальників сировини, матеріалів та комплектуючих;
- - модернізувати логістичні ланцюжки їхнього постачання;
- - збільшити (зменшити) обсяги ресурсів, кількість персоналу та обладнання;
- - змінити технологію обробки чи обслуговування?
З погляду практичного застосування найголовніше полягає в тому, що в результаті моделювання можна:
- - зменшити економічні та організаційні витрати підприємств та проектів;
- - виявити вузькі місця системи та перевірити різні варіанти щодо їх усунення;
- - Збільшити пропускну здатність системи;
- - знизити економічні, організаційні, технологічні та інші ризики підприємств та проектів.
Зазначимо, досягти всього цього можна без проведення експериментів над реальною системою, а досліджуючи лише її програмну модель. Це дозволяє уникнути безлічі системних помилок, соціальних проблем та провести такі експерименти, які могли б бути згубними для реальної системи.
Звичайно, використання імітаційної моделі у повсякденній практиці не обов'язково і в Росії не регламентовано жодними нормами та законами. Хоча певні зусилля щодо створення нормативної базиімітаційної моделі зараз робляться.
Зараз, на жаль, у багатьох випадках системи створюються, модернізуються та експлуатуються без застосування методу імітаційної моделі. Кожен розробник чи власник системи має право самостійно приймати рішення про використання імітаційної моделі.
