Імітаційне моделювання систем: що це таке та де використовується. Імітаційні моделі Що таке імітаційна модель

Проектування будь-якого об'єкта – це багатоступінчастий процес, який потребує аналізу даних, їх систематизації, конструювання та перевірки результатів. Залежно від обсягу майбутніх робіт, проблеми його втілення у життя, використовується або реальні випробування, або імітація. Це спрощує процес, робить його менш дорогим, а також дозволяє вносити корективи, доопрацювання вже на момент експерименту.

У статті розповімо про імітаційне математичне моделювання систем – що це таке, які моделі виходять, де вони знаходять своє застосування.

Особливості технології

Будь-яка робота з моделями складається з двох основних етапів:

  • розробка та створення зразка;
  • його аналітичний аналіз.

Потім уже вносяться корективи, або затверджується цей план. При необхідності можна повторити процедуру кілька разів, щоб досягти бездоганної побудови.

Таким чином, цей спосіб можна назвати наочним пізнанням реальності у мініатюрі. Є об'єкти, які дорого і трудомістко втілити в реальність у натуральному розмірі без точної впевненості в ефективності всіх конструктивних елементів, наприклад, космічні корабліабо використання імітаційного моделювання в області аеродинаміки методом фотопружності.

Створення ідентичної моделі з повторенням особливостей усієї системи допомагає домогтися не лише відображення внутрішніх закономірностей, а й зовнішніх діючих силнаприклад, повітряних потоків або опору води.

Конструювання копій об'єктів почалося з появою перших комп'ютерів і спочатку мало схематичний характер, з розвитком технологій прем отримав все більший розвиток і почав застосовуватися навіть на невеликих виробництвах через свою наочність.

Де, у яких випадках використовується і навіщо застосовується метод імітаційного моделювання

  • вартість об'єкта набагато вища, ніж витрати на розробку моделі;
  • діяльність продукції проходить із великою мінливістю, є необхідність прорахувати всі можливі збої;
  • у конструкції знаходиться велика кількістьдрібних деталей;
  • важливо побачити наочний зразок з акцентом на зовнішній вигляд;
  • експлуатація відбувається у важких вивчення середовищах – у повітрі чи воді.

Застосування обумовлено тим, що з'являється можливість:

  • прорахувати реальні значення та коефіцієнти діяльності інженерів;
  • побачити недоліки, виключити їх, внести корективи;
  • переглянути роботу об'єкта в реальному часі;
  • зробити наочну демонстрацію.

Метод імітаційного моделювання використовується для:

  • Проектування реальних бізнес-процесів.

  • Імітації бойових дій - діють макети реальних боєприпасів, снарядів, військової технікита мішеней. Так аналізують дальність пострілу, його руйнівні здібності та радіус порушеної території, перевіряють зброю перед запуском у виробництво.
  • Аналіз динаміки населення.
  • Створення проекту інфраструктури міста, району.
  • Автентичні зображення історичної реальності.
  • Логістики.
  • Проектування переміщень пішоходів та автомобілів на проїжджій частині.
  • Виробничого процесу – як експериментального методу.
  • Аналітики ринку та конкуруючих фірм.
  • Ремонт автомобілів.
  • Управління підприємством.
  • Відтворення екосистеми з тваринним та рослинним світом.
  • Медичних та наукових дослідів.

Ми розглядатимемо особливості імітаційного моделювання на прикладі виробничих робіт та проектування. Але різновид систем вказує на необхідність застосовувати спосіб у різних сферах діяльності. Так досліджуються характеристики конкретних областей – які зміни можуть статися, як їх контролювати і що робити, щоб запобігти можливим негативним наслідкам.

Всі можливості створення моделі реалізуються за допомогою комп'ютера, але розрізняють два основні різновиди процесу:

  • Математичний – він допомагає розробити схему фізичних явищіз заданими параметрами.
  • Імітації – їхнє основне завдання – показати мінливість поведінки, тому вихідні дані можна варіювати.

І математичне, і комп'ютерне імітаційне моделювання ґрунтується на програмах для автоматизованого проектування, тому потрібно відповідально підходити до вибору програмного забезпечення. Компанія ZWSOFT пропонує свої продукти за низькою ціною. – є аналогом ACAD, але при цьому стає згодом популярнішим за старий софт. Це обумовлено:

  • полегшеною системою ліцензування;
  • прийнятною ціновою політикою;
  • перекладом на російську мову та адаптацією під користувачів багатьох країн;
  • широким вибором надбудов та модулів, які створені для вузьких спеціальностей та розширюють базовий функціонал ZWCAD.

Види імітаційного моделювання

  • Агентне. Воно найчастіше використовується для аналізу складних систем, де зміни не обумовлюються дією певних законів, тому не прогнозуються. Мінливість залежить від агентів – нефіксованих елементів. Часто такий різновид знаходить застосування таких науках, як соціологія, біологія, екологія.
  • Дискретно-подійна. Такий спосіб використовується для вичленування із загальної послідовності подій конкретних дій, що цікавлять. Часто застосовується керувати виробничим циклом, коли важливо відзначити лише результат певних ділянок діяльності.
  • Системна динаміка. Це основний спосіб для обчислення причинно-наслідкових зв'язків та взаємовпливу. Саме він використовується при виробничих процесах та конструюванні моделей майбутнього товару, щоб проаналізувати його характеристики у реальному житті.

Основи аеродинамічного та гідродинамічного імітаційного моделювання

Найбільш трудомісткими для розробки є об'єкти, які виготовлені для експлуатації в умовах підвищеного тиску, опору або важкодоступні. До них обов'язково підходять з погляду ІМ, створюють математичні схеми, змінюють вихідні дані та перевіряють вплив різних факторів, удосконалюють модель. За потреби створюється тривимірний макет, який занурюється в імітацію реального середовища. До таких об'єктів відносять:

  • Конструкції, які занурюються під воду або знаходяться частково в рідині, там випробовуючи на собі тиск потоків. Наприклад, для макетування підводного човна необхідно прорахувати всі сили, які впливатимуть на корпус, а потім аналізувати, як не зміняться зі збільшенням швидкості руху та глибини занурення.
  • Предмети, створені польоту повітря чи навіть виходу з атмосфери Землі. Штучні супутники, космічні кораблі до запуску проходять численні перевірки, причому інженери не задовольняються лише комп'ютерною візуалізацією, а роблять макет наживо за заданими на комп'ютері даними.

В основі ІМ аеродинаміки часто лежить метод фотопружності – визначення впливів на речовину певних сил за рахунок подвійного спотворення променів у матеріалах оптичної природи. Так можна визначити ступінь напруги та деформації стінок. Цим методом можна визначити як статичний вплив, а й динамічний, тобто наслідки вибухів, ударної хвилі.

Гідродинамічна модель задається декількома параметрами вручну, враховуються всі геологічні, біологічні, хімічні та Фізичні властивостісередовища та об'єкта. За підсумками цих даних створюється об'ємна модель. Задаються початкові та максимальні межі дії на конструкцію. Далі відбувається адаптація до умов знаходження предмета та подальше виведення кінцевих даних.

Активно застосовують цей метод у гірничодобувній промисловості та при бурінні свердловин. Тут враховуються відомості про землю, повітряні та водні ключі, можливі несприятливі для робіт шари.


Розробка моделі

Проекція, що відтворюється – це спрощений варіант реального об'єкта зі збереженням характеристик, особливостей, властивостей, а також з причинно-наслідковими зв'язками. Саме реакція на вплив зазвичай стає найважливішим елементом вивчення. Поняття «імітаційне моделювання» передбачає три етапи роботи з моделлю:

  1. Її конструювання після ретельного аналізу натуральної системи, перенесення всіх характеристик математичні формули, побудова графічного образу, його об'ємний варіант.
  2. Експеримент та фіксування змін якостей макета, виведення закономірностей.
  3. Проектування отриманих відомостей реальний об'єкт, внесення корективів.

Програмне забезпечення для імітаційного моделювання систем

При виборі програми для реалізації проекту необхідно вибирати софт із підтримкою тривимірного простору. Також важлива можливість 3D-візуалізації з наступним об'ємним друком.

Компанія "ЗВСОФТ" пропонує свою продукцію.

Базовий САПР є аналогом популярного ПЗ – AutoCAD. Але багато інженерів переходять на «ЗВКАД» через полегшену систему ліцензування, нижчу ціну та зручний, російськомовний інтерфейс. При цьому нова технологія зовсім не поступається за функціоналом:

  • підтримується робота як і двомірному, і у тривимірному просторі;
  • інтеграція з практично будь-якими текстовими та графічними файлами;
  • зручність та велика функціональна панель інструментів.

При цьому на ZWCAD можна встановити безліч надбудов, спрямованих на вирішення тих чи інших завдань.

– програма для створення та роботи зі складними 3D об'єктами. Її переваги:

  • Зручний, доступний для користувача з будь-яким рівнем навичок інтерфейс та автоматизований процес вибору елементів.
  • Легке структурування об'єктів на базі сітки, яку можна змінювати (їх можна стискати, розтягувати, збільшувати або зменшувати висоту, клонувати, проектувати, робити западини та опуклості та багато іншого).
  • Елементи з кривих та поверхонь NURBZ, їх модифікація професійними інструментами редагування.
  • Створення об'ємних фігур на основі похідних базових та складних об'єктів.
  • Моделювання поведінки предметів, описане як математичних функцій.
  • Трансформація одних форм інші з виділенням окремих перехідних елементів.
  • З плагінами RenderZone і V-Ray стає можливим детальне промальовування всіх деталей та фактур.
  • Анімація дозволяє задати рух об'єктів як незалежне, і залежно одних від інших.
  • 3D друк моделей.
  • Експорт у системи інженерного аналізу.

Ще одна розробка - це програма. Універсальна CAD-система у трьох версіях – полегшена, стандартна та професійна. Можливості:

  • Створення тривимірного об'єкта будь-якої складності.
  • Гібридне моделювання.
  • Використання математичних формул та функцій при побудові фігур.
  • Реверсивний інжиніринг або зворотна розробка продукції для внесення корективів.
  • Моделювання руху за допомогою анімації.
  • Робота з моделлю, як із твердотілим, порожнім або каркасним чином.
  • Отримання зразків на 3D-принтері.
  • Використання змінних та математичного середовища для імітації поведінки.

У статті ми розповіли, що відноситься до методів імітаційного моделювання та що є його метою. За новими технологіями майбутнє науки та виробництва.

У статті поговоримо про імітаційні моделі. Це досить складна тема, яка потребує окремого розгляду. Саме тому ми спробуємо доступною мовою пояснити це питання.

Імітаційні моделі

Про що йдеться? Почнемо з того, що імітаційні моделі необхідні відтворення будь-яких характеристик складної системи, у якій відбувається взаємодія елементів. При цьому таке моделювання має низку особливостей.

По-перше, це об'єкт моделювання, який найчастіше є складною комплексною системою. По-друге, це чинники випадковості, які є завжди і надають певний вплив на систему. По-третє, це необхідність опису складного та тривалого процесу, що спостерігається в результаті моделювання. Четвертий чинник у тому, що використання комп'ютерних технологій отримати бажані результати неможливо.

Розробка імітаційної моделі

Вона у тому, кожен об'єкт має певний набір своїх характеристик. Усі вони зберігаються на комп'ютері з допомогою спеціальних таблиць. Взаємодія значень та показників завжди описується за допомогою алгоритму.

Особливість і принадність моделювання в тому, що кожен його етап поступовий і плавний, що дає можливість покроково змінювати характеристики та параметри та отримувати різні результати. Програма, в якій задіяні імітаційні моделі, виводить інформацію про отримані результати, спираючись на ті чи інші зміни. Часто використовується графічне чи анімоване їхнє уявлення, що сильно спрощує сприйняття та розуміння багатьох складних процесів, які усвідомити в алгоритмічному вигляді досить складно.

Детермінованість

Імітаційні математичні моделі будуються у тому, що вони копіюють якості та показники деяких реальних систем. Розглянемо приклад, коли необхідно досліджувати кількість та динаміку чисельності певних організмів. Для цього за допомогою моделювання можна окремо розглядати кожен організм, щоб аналізувати саме його показники. У цьому умови найчастіше задаються вербально. Наприклад, після якогось відрізка часу можна задати розмноження організму, а після більш тривалого терміну - його загибель. Виконання всіх цих умов можливе в імітаційній моделі.

Дуже часто наводять приклади моделювання руху молекул газу, адже відомо, що рухаються вони хаотично. Можна вивчати взаємодію молекул зі стінками судини або одна з одною та описувати результати у вигляді алгоритму. Це дозволить отримувати усереднені характеристики всієї системи та виконувати аналіз. При цьому треба розуміти, що подібний комп'ютерний експеримент можна назвати реальним, оскільки всі характеристики моделюються дуже точно. Але в чому сенс цього процесу?

Справа в тому, що імітаційна модель дозволяє виділити конкретні та чисті характеристики та показники. Вона хіба що позбавляється випадкових, зайвих і ще інших чинників, про які дослідники можуть навіть здогадуватися. Зауважимо, що дуже часто детермінування та математичне моделювання схожі, якщо як результат не має бути створена автономна стратегія дій. Приклади, які ми розглянули вище, стосуються детермінованих систем. Вони відрізняються тим, що вони не мають елементів ймовірності.

Випадкові процеси

Найменування дуже просто зрозуміти, якщо провести паралель зі звичайного життя. Наприклад, коли ви стоїте в черзі в магазині, який закривається через 5 хвилин, і гадаєте, чи встигнете придбати товар. Також вияв випадковості можна помітити, коли ви дзвоните комусь і вважаєте гудки, думаючи, з якою ймовірністю додзвонитеся. Можливо, комусь це здасться дивовижним, але завдяки таким простим прикладам на початку минулого століття зародилася новітня галузь математики, а саме теорія масового обслуговування. Вона використовує статистику та теорію ймовірності для того, щоб зробити деякі висновки. Пізніше дослідники довели, що ця теорія дуже тісно пов'язана із військовою справою, економікою, виробництвом, екологією, біологією тощо.

Метод Монте-Карло

p align="justify"> Важливий метод вирішення завдання на самообслуговування - це метод статистичних випробувань або метод Монте-Карло. Зауважимо, що можливості дослідження випадкових процесів аналітичним шляхом досить складні, а метод Монте-Карло дуже простий та універсальний, у чому його Головна особливість. Ми можемо розглянути приклад магазину, в який заходить один покупець або кілька, прихід хворих до травмпункту по одному або цілому натовпу і т. д. При цьому ми розуміємо, що все це випадкові процеси, і проміжки часу між якимись діями - це незалежні події, які розподіляються за законами, які можна вивести, лише провівши велику кількість спостережень. Іноді це неможливо, тому береться усереднений варіант. Але якою є мета моделювання випадкових процесів?

Справа в тому, що це дозволяє отримати відповіді на багато питань. Банально необхідно розрахувати, скільки людині доведеться стояти в черзі з урахуванням усіх обставин. Здавалося б, це досить простий приклад, але це лише перший рівень, а таких ситуацій може бути дуже багато. Іноді розрахувати час дуже важливо.

Також можна поставити питання про те, як можна розподілити час, чекаючи на обслуговування. Ще більш складне питання стосується того, як повинні співвіднестися параметри, щоб до покупця, що тільки що увійшов, черга не дійшла ніколи. Здається, що це досить легке питання, але якщо подумати про нього і почати хоча б трохи ускладнювати, стає зрозуміло, що відповісти не так легко.

Процес

Як відбувається випадкове моделювання? Використовуються математичні формули, саме закони розподілу випадкових величин. Також використовуються числові константи. Зауважте, що в даному випадку не треба вдаватися до жодних рівнянь, які використовують при аналітичних методах. У разі просто відбувається імітація тієї ж черги, про яку ми говорили вище. Тільки спочатку використовуються програми, які можуть генерувати випадкові числа та співвідносити їх із заданим законом розподілу. Після цього проводиться об'ємна, статистична обробка отриманих величин, яка аналізує дані на предмет, чи вони відповідають початковій меті моделювання. Продовжуючи далі, скажемо, що можна знайти оптимальну кількість людей, які працюватимуть у магазині для того, щоб черга не виникала ніколи. У цьому використовуваний математичний апарат у разі - це методи математичної статистики.

Освіта

Аналізу імітаційних моделей у школах приділяється мало уваги. На жаль, це може вплинути на майбутнє досить серйозно. Діти повинні зі школи знати деякі базові принципи моделювання, оскільки розвиток сучасного світу без цього процесу неможливий. У базовому курсі інформатики діти можуть легко використовувати імітаційну модель "Життя".

Більш ґрунтовне вивчення може викладатися у старших класах чи профільних школах. Насамперед треба зайнятися вивченням імітаційного моделювання випадкових процесів. Пам'ятайте, що в російських школахтаке поняття та методи лише починають вводитися, тому дуже важливо тримати рівень освіти вчителів, які зі стовідсотковою гарантією зіткнуться із низкою питань від дітей. При цьому не ускладнюватимемо завдання, акцентуючи увагу на тому, що йдеться про елементарне введення в цю тему, яке можна докладно розглянути за 2 години.

Після того, як діти засвоїли теоретичну базу, варто висвітлити технічні питання, які стосуються створення послідовності випадкових чисел на комп'ютері. При цьому не треба завантажувати дітей інформацією про те, як працює обчислювальна машина та на яких засадах будується аналітика. З практичних навичок їх потрібно вчити створювати генератори рівномірних випадкових чисел на відрізку чи випадкових чисел згідно із законом розподілу.

Актуальність

Поговоримо трохи про те, для чого потрібні імітаційні моделі управління. Справа в тому, що в сучасному світіобійтися без моделювання практично неможливо у будь-якій сфері. Чому ж воно так затребуване і популярне? Моделювання може замінити реальні події, необхідні для отримання конкретних результатів, створення та аналіз яких коштують надто дорого. Або ж може бути нагода, коли проводити реальні експерименти заборонено. Також люди користуються ним, коли просто неможливо побудувати аналітичну модель через низку випадкових факторів, наслідків та причинних зв'язків. Останній випадок, коли використовується цей метод - це тоді, коли необхідно імітувати поведінку будь-якої системи протягом даного відрізку часу. Для цього створюються симулятори, які намагаються максимально відтворити якості початкової системи.

Види

Імітаційні моделі дослідження може бути кількох видів. Розглянемо підходи імітаційного моделювання. Перше - це системна динаміка, яка виявляється у тому, що є пов'язані між собою змінні, певні накопичувачі та зворотний зв'язок. Таким чином найчастіше розглядаються дві системи, у яких є деякі загальні характеристикита точки перетину. Наступний видмоделювання – дискретно-подійне. Воно стосується тих випадків, коли є певні процеси та ресурси, а також послідовність дій. Найчастіше в такий спосіб досліджують можливість тієї чи іншої події через призму низки можливих чи випадкових чинників. Третій вид моделювання – агентний. Він у тому, що вивчаються індивідуальні властивості організму у системі. При цьому необхідна непряма або пряма взаємодія об'єкта, що спостерігається, та інших.

Дискретно-подійне моделювання пропонує абстрагуватися від безперервності подій та розглядати лише основні моменти. Таким чином, випадкові і зайві фактори виключаються. Цей метод максимально розвинений, і він використовується у багатьох сферах: від логістики до виробничих систем. Саме він найкраще підходить для моделювання виробничих процесів. До речі, його створив у 1960-х роках Джеффрі Гордон. Системна динаміка – це парадигма моделювання, де для дослідження необхідно графічне зображеннязв'язків та взаємних впливів одних параметрів на інші. У цьому враховується чинник часу. Тільки основі всіх даних створюється глобальна модель на комп'ютері. Саме цей вид дозволяє дуже глибоко зрозуміти суть досліджуваної події та виявити якісь причини та зв'язки. Завдяки цьому моделюванню будують бізнес-стратегії, моделі виробництва, розвиток хвороб, планування міста тощо. Цей метод було винайдено у 1950-х роках Форрестером.

Агентне моделювання з'явилося у 1990-х роках, воно є порівняно новим. Цей напрямок використовується для аналізу децентралізованих систем, динаміка яких при цьому визначається не загальноприйнятими законами та правилами, а індивідуальною активністю певних елементів. Суть цього моделювання полягає в тому, щоб отримати уявлення про нові правила, загалом охарактеризувати систему та знайти зв'язок між індивідуальними складовими. При цьому вивчається елемент, який активний і автономен, може приймати рішення самостійно та взаємодіяти зі своїм оточенням, а також самостійно змінюватись, що дуже важливо.

Етапи

Наразі розглянемо основні етапи розробки імітаційної моделі. Вони включають її формулювання на початку процесу, побудова концептуальної моделі, вибір способу моделювання, вибір апарату моделювання, планування, виконання завдання. на останньому етапівідбувається аналіз та обробка всіх отриманих даних. Побудова імітаційної моделі - це складний та тривалий процес, який потребує великої уваги та розуміння суті справи. Зверніть увагу, що самі етапи займають максимум часу, а процес моделювання на комп'ютері - не більше кількох хвилин. Дуже важливо використовувати правильні моделі імітаційного моделювання, тому що без цього не вдасться досягти потрібних результатів. Які дані отримані будуть, але вони будуть не реалістичні і не продуктивні.

Підбиваючи підсумки статті, хочеться сказати, що це дуже важлива та сучасна галузь. Ми розглянули приклади імітаційних моделей, щоб зрозуміти важливість усіх цих моментів. У світі моделювання грає величезну роль, оскільки з його основі розвиваються економіка, містобудування, виробництво тощо. Важливо розуміти, що моделі імітаційних систем дуже затребувані, оскільки вони неймовірно вигідні та зручні. Навіть під час створення реальних умов який завжди можна отримати достовірні результати, оскільки завжди впливає безліч схоластичних чинників, які врахувати просто неможливо.

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 найбільше 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. -

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.

Імітаційні моделі є досить складні програми для комп'ютера, що описують поведінку компонентів системи та взаємодію між ними. Розрахунки за цими програмами за різних вихідних даних дозволяють імітувати динамічні процеси, які у реальної системі.

В результаті дослідження моделі, що є аналогом реального об'єкта, отримують кількісні характеристики, що відображають його поведінку за умов (вихідних даних).

Змінюючи вихідні дані моделювання, можна отримати достовірну інформацію щодо поведінки об'єкта у тій чи іншій ситуації. Ці дані можуть бути використані для розробки теорії поведінки об'єкта.

Імітаційні моделі до певної міри нагадують фізичні моделі, тобто. моделі реальних об'єктів у мініатюрі. Наприклад, існує фізична модель Братської ГЕС, у якій відтворено всі реальні умови її роботи у зменшеному масштабі. Задаючи різні швидкості течії води, змінюючи умови проходження водного потоку через колеса гідроагрегатів, донні та зливні отвори, вчені вимірюють різні параметри водних потоків, оцінюють стійкість споруд станцій, ступінь розмиву річкового дна, берегів та дають висновки про найкращі режими роботи ГЕС. Приблизно відбувається процес імітаційного моделювання. Різниця полягає лише в тому, що замість потоків води використовуються потоки інформації про рух води замість показань фізичних приладів - дані, отримані за допомогою ЕОМ. Звичайно, імітаційний експеримент менш наочний, ніж фізичний досвід, але його можливості набагато ширші, оскільки в імітаційній моделі фактично припустимі будь-які зміни, кожен фактор можна варіювати на розсуд дослідника, помилки, що виникають у моделі або вихідних даних, легше помітити.

Математичний апарат, що використовується для побудови імітаційних моделей, може бути найрізноманітнішим, наприклад: теорія масового обслуговування, теорія агрегативних систем, теорія автоматів, теорія диференціальних рівнянь та ін. ймовірностей та математичної статистики.

Імітаційне моделювання є багатоетапним процесом і пов'язане з оцінкою отриманих результатів, зміною структури моделі, цілей та критеріїв моделювання. Для вивчення отриманих експериментальних даних необхідна група людей (експертів), які мають знання в областях, які безпосередньо належать до об'єкта дослідження.

Експертні процедури використовують колективний досвід людей і призначені для усереднення думок та отримання об'єктивної оцінки будь-якої події чи явища. Проведення експертиз здебільшого дозволяє виробити певні рішення оцінити відносну важливість низки подій чи знайти пропорції між показниками. Наприклад, експертам, зайнятим плануванням у сфері обслуговування населення, може бути поставлене питання: «У якому відношенні (пропорції) мають розвиватися галузі сфери обслуговування населення з погляду обсягів реалізації послуг?» При відповіді питання кожному експерту пропонується проставити коефіцієнти відносної важливості, чи бали, кожної галузевої групи обслуговування, наприклад, у такій формі:

Для визначення пропорцій розвитку галузевих груп обслуговування експертам роздають анкети певного зразка та пропонують ознайомитись із «сценарієм» розвитку сфери обслуговування населення. «Сценарій» є свого роду прогноз стану розвитку суспільних потреб на тривалу перспективу, включаючи чисельність населення, його доходи та витрати за статтями витрат, житлові умови, впровадження в практику нової техніки та технологій, удосконалення видів та форм обслуговування населення, методів організації та управління обслуговуванням тощо.

Після ознайомлення зі сценарієм експерти висловлюють свою думку у вигляді балів. Потім анкети збирають і результати експертного аналізу (припустимо, бали, наведені у прикладі) усереднюють по кожній галузевій групі та нормують, тобто. бали з кожної галузевої групі ділять з їхньої загальну суму. Отримані нормовані бали відбивають бажані пропорції розвитку галузевих груп обслуговування.

Існує велика кількість форм та методів проведення експертних аналізів. Наприклад, можна збирати групи експертів для обговорення питань, що розглядаються. Анкети можуть бути надіслані експерту додому (на роботу), і тоді оцінки відобразять його думку без сторонніх впливів та дискусій. Можна здійснити облік компетентності експерта, проставивши йому відповідну «вагу», аналогічну балам.

Оцінюючи якості функціонування будь-якої імітаційної моделі експерти визначають, які параметри моделі головні, які - другорядні; встановлюють бажані межі зміни параметрів; здійснюють вибір найкращого варіанту моделі. У завдання експерта також входить зміна умов моделювання, якщо це необхідно, вибір та коригування цілей моделювання у тих випадках, коли після проведення модельних експериментів виявляються нові невраховані фактори.

Зазвичай, робота експертів чи експертних груп пов'язані з обробкою даних на ЕОМ, оцінкою результатів, отриманих після моделювання будь-якої завдання, тобто. заснована на спілкуванні членів експертної групи з ЕОМ за допомогою спеціальних мов.

Спілкування людини-експерта з комп'ютером під час імітації «великих систем» потрібне у двох випадках. У першому випадку, коли імітаційна модель не використовує формальний математичний апарат і є в основному процесом експертної оцінки сукупності змістовних подій або цілей, для спілкування застосовують типові пакети Excel, Word і т.п. Процес спілкування експерта з ЕОМ при підрахунку середніх балів або коефіцієнтів, що оцінюють ті чи інші події, цілі здійснюється відповідно до методики експертного аналізу. Тут застосування ЕОМ мінімальне. У другому випадку, коли імітаційну модель використовують для вивчення функціонування будь-якого складного об'єкта, наприклад виробничого підприємства, банку або ринку, шляхом машинної імітації інформаційних процесів за заданих умов, модель записується однією зі спеціальних імітаційних мов, наприклад JPSS, Сімскрипт, Симула, Динамо, MathCad plus та ін.

Важливою перевагою таких мов є наявність у них методів знаходження помилок, які значно перевершують відповідні можливості універсальних мов. Однак застосування спеціальних імітаційних мов накладає обмеження на форму виведення інформації про поведінку системи, що моделюється. Використання універсальної мови типу Фортран найменше обмежує форму виведення даних. Навпаки, використання мови типу Сімскрипт змушує пристосовуватися до вимог, що накладаються цією мовою. Тому у складних імітаційних системах для спілкування експертів із імітаційною моделлю використовують різні мови. При описі процесів в системі, що імітується, можуть бути застосовані такі мови, як JPSS, Сімскрипт, Сімула, Динамо, а для опису різних «сервісних» і вивідних процедур - універсальні мови Фортран, PL, Алгол, а також пакети Excel, Word і т.п. .

побудову математичних моделейдля опису досліджуваних процесів;
  • використання нових обчислювальних машин, що мають високу швидкодію (мільйони операцій на секунду) і здатні вести діалог з людиною.

    • Суть комп'ютерного моделюванняось у чому: з урахуванням математичної моделі з допомогою ЕОМ проводиться серія обчислювальних експериментів, тобто. досліджуються властивості об'єктів або процесів, знаходяться їх оптимальні параметри та режими роботи, уточнюється модель. Наприклад, маючи рівняння, що описує протікання того чи іншого процесу, можна змінюючи його коефіцієнти, початкові та граничні умови, дослідити, як при цьому поводитиметься об'єкт. Імітаційні моделі- це проведені на ЕОМ обчислювальні експериментиз математичними моделями, що імітують поведінку реальних об'єктів, процесів чи систем.

    Реальні процеси та системи можна дослідити за допомогою двох типів математичних моделей: аналітичних та імітаційних.

    В аналітичних моделях поведінка реальних процесів та систем (РПС) задається у вигляді явних функціональних залежностей(Рівнянь лінійних або нелінійних, диференціальних або інтегральних, систем цих рівнянь). Однак отримати ці залежності вдається лише порівняно простих РПС. Коли явища складні і різноманітні досліднику доводиться на спрощені уявлення складних РПС. В результаті аналітична модель стає надто грубим наближенням до дійсності. Якщо все ж таки для складних РПС вдається отримати аналітичні моделі, то часто вони перетворюються на проблему, що важко вирішити. Тому дослідник змушений часто використовувати імітаційне моделювання.

    Імітаційне моделюванняє чисельним методом проведення на ЕОМ обчислювальних експериментів з математичними моделями, що імітують поведінку реальних об'єктів, процесів і систем у часі протягом заданого періоду. При цьому функціонування РПС розбивається на елементарні явища, підсистеми та модулі. Функціонування цих елементарних явищ, підсистем та модулів описується набором алгоритмів, які імітують елементарні явища зі збереженням їх логічної структурита послідовності протікання у часі.

    Імітаційне моделювання- це сукупність методів алгоритмізації функціонування об'єктів досліджень, програмної реалізації алгоритмічних описів, організації, планування та виконання на ЕОМ обчислювальних експериментів із математичними моделями, що імітують функціонування РПС протягом заданого періоду.

    p align="justify"> Під алгоритмізацією функціонування РПС розуміється поопераційний опис роботи всіх її функціональних підсистем окремих модулів з рівнем деталізації, що відповідає комплексу вимог до моделі.

    "Імітаційне моделювання"(ІМ) – це подвійний термін. "Імітація" та "моделювання" - це синоніми. Фактично всі галузі науки та техніки є моделями реальних процесів. Щоб відрізнити математичні моделі друг від друга, дослідники почали надавати їм додаткові назви. Термін "імітаційне моделювання"означає, що ми маємо справу з такими математичними моделями, за допомогою яких не можна заздалегідь обчислити або передбачити поведінку системи, а для передбачення поведінки системи необхідно обчислювальний експеримент(Імітація) на математичній моделі при заданих вихідних даних.

    Основна перевага ІМ:

    1. можливість опису поведінки компонентів (елементів) процесів або систем на високому рівнідеталізації;
    2. відсутність обмежень між параметрами ІМ та станом зовнішнього середовища РПС;
    3. можливість дослідження динаміки взаємодії компонент у часі та просторі параметрів системи;

    Ці переваги забезпечують імітаційний метод широкого поширення.

    1. Якщо немає закінченої постановки завдання дослідження і йде процес пізнання об'єкта моделювання. Імітаційна модельслужить засобом вивчення явища.
    2. Якщо аналітичні методиє, але математичні процесискладні і трудомісткі, і імітаційне моделюваннядає більш простий спосіб розв'язання задачі.
    3. Коли крім оцінки впливу параметрів (змінних) процесу або системи, бажано здійснити спостереження за поведінкою компонентів (елементів) процесу або системи (ПС) протягом певного періоду.
    4. Коли імітаційне моделюваннявиявляється єдиним способом дослідження складної системи через неможливість спостереження явищ у реальних умовах (реакції термоядерного синтезу, дослідження космічного простору)
    5. Коли необхідно контролювати перебіг процесів чи поведінку систем шляхом уповільнення чи прискорення явищ під час імітації.
    6. При підготовці фахівців для нової техніки, коли на імітаційних моделяхзабезпечується можливість набуття навичок в експлуатації нової техніки.
    7. Коли вивчаються нові ситуації у РПС. І тут імітація служить перевірки нових стратегій і правил проведення натурних експериментів.
    8. Коли особливе значення має послідовність подій проектованих ПС і модель використовується для передбачення вузьких місць у функціонуванні РПС.

    Однак ІМ поряд з перевагами має й недоліки:

    1. Розробка хорошої ІМ часто обходиться дорожче за створення аналітичної моделі і вимагає великих тимчасових витрат.
    2. Може виявитися, що ІМ неточна (що буває часто), і ми не можемо виміряти ступінь цієї неточності.
    3. Найчастіше дослідники звертаються до ІМ, не представляючи тих труднощів, з якими вони зустрінуться і роблять у своїй низку помилок методологічного характеру.

    І тим не менше ІМ є одним з найбільш широко використовуваних методів при вирішенні задач синтезу та аналізу складних процесів та систем.

    Одним із видів імітаційного моделюванняє статистичне імітаційне моделюваннящо дозволяє відтворювати на ЕОМ функціонування складних випадкових процесів

    При дослідженні складних систем, схильних до випадкових збурень використовуються ймовірнісні аналітичні моделі та ймовірнісні імітаційні моделі.

    В ймовірнісних аналітичних моделях вплив випадкових факторів враховується за допомогою завдання ймовірнісних характеристик випадкових процесів (закони розподілу ймовірностей, спектральні густини або кореляційні функції). При цьому побудова ймовірнісних аналітичних моделей є складною. обчислювальне завдання. Тому ймовірнісне аналітичне моделювання використовують із вивчення порівняно простих систем.

    Помічено, що запровадження випадкових обурень у імітаційні моделіне вносить принципових ускладнень, тому дослідження складних випадкових процесів проводиться в даний час, як правило, на імітаційних моделях.

    У імовірнісному імітаційне моделюванняоперують не з характеристиками випадкових процесів, і з конкретними випадковими числовими значеннями параметрів ПС. При цьому результати, отримані під час відтворення на імітаційної моделіаналізованого процесу є випадковими реалізаціями. Тому для знаходження об'єктивних та стійких характеристик процесу потрібне його багаторазове відтворення, з наступною статистичною обробкою отриманих даних. Саме тому дослідження складних процесів і систем, схильних до випадкових обурень, за допомогою імітаційного моделюванняприйнято називати статистичним моделюванням.