Аналитические и имитационные методы моделирования

Аналитические и имитационные методы моделирования

Поэтому в настоящее время наряду с построением аналитических моделей большое внимание уделяется задачам оценки характеристик больших систем на основе имитационных моделей, реализованных на современных ЭВМ с высоким быстродействием и большим объёмом оперативной памяти. Имитационные модели подражают реальному процессу. Перспективность имитационного моделирования как метода исследования характеристик процесса функционирования больших систем, возрастает с повышением быстродействия и оперативной памяти ЭВМ, с развитием математического обеспечения, совершенствованием банков данных и периферийных устройств для организации диалоговых систем моделирования. Это, в свою очередь, способствует появлению новых «чисто машинных» методов решения задач исследования больших систем на основе организации имитационных экспериментов с их моделями.

Достигнутые успехи в использовании средств вычислительной техники для целей моделирования часто создают иллюзию, что применение современной ЭВМ гарантирует возможность исследования системы любой сложности. При этом игнорируется тот факт, что в основу любой модели положено трудоёмкое по затратам времени и материальных ресурсов предварительное изучение явлений, имеющих место в объекте-оригинале. И от того, насколько детально изучены реальные явления, насколько правильно проведена их формализация и алгоритмизация, зависит в конечном итоге успех моделирования конкретного объекта.

4. Средства моделирования систем

При создании больших систем их компоненты разрабатываются различными коллективами, которые используют средства моделирования при анализе и синтезе отдельных подсистем. При этом разработчикам необходимы оперативный доступ к программно-техническим средствам моделирования, а также оперативный обмен результатами моделирования отдельных взаимодействующих подсистем. Таким образом, появляется необходимость в создании диалоговых систем моделирования, для которых характерны следующие особенности [11]:

• 
  возможность одновременной работы многих пользователей, занятых разработкой одной или нескольких систем,
  
• 
  доступ пользователей к программно-техническим ресурсам системы моделирования, включая, базы данных и знаний, пакеты прикладных программ моделирования;
  
• 
  обеспечение диалогового режима работы с различными вычислительными машинами и устройствами, включая цифровые и аналоговые вычислительные машины, установки натурного и физического моделирования, элементы реальных систем и т. п.;
  
• 
  диспетчирование работ в системе моделирования;
  
• 
  оказание различных услуг пользователям, включая обучение работе с диалоговой системой моделирования при обеспечении дружественного интерфейса.
  

Для сложных динамических объектов перспективным является моделирование на базе гибридных (аналого-цифровых) вычислительных комплексов (ГВК). Такие комплексы реализуют преимущества цифрового и аналогового моделирования и позволяют наиболее эффективно использовать ресурсы ЭВМ и АВМ. Обычно модель строится по иерархическому принципу, когда последовательно анализируются отдельные стороны функционирования объекта. В ряде случаев сложность объекта не позволяет, не только построить математическую модель объекта, но и дать достаточно близкое кибернетическое описание. Поэтому перспективным является выделение наиболее трудно поддающейся математическому описанию части объекта в имитационную модель. Тогда модель реализуется, с одной стороны, на базе средств вычислительной техники, а с другой – имеется реальная часть объекта.

4. Информационная модель объекта

Представление предмета реального мира с помощью некоторого набора его характеристик, существенных для решения данной задачи, называют экземпляром. Множество экземпляров, имеющих одни и те же характеристики и подчиняющиеся одним и тем же правилам, называется объектом. Объект есть абстракция предметов реального мира, объединенных общими характеристиками и поведением.

Все экземпляры объектов имеют различные характеристики. Каждая отдельная характеристика, общая для всех возможных экземпляров объекта, называется атрибутом. Кроме того, каждый объект информационной модели должен иметь идентификатор – множество из одного или более атрибутов, значения которых полностью определяет каждый экземпляр объекта.

Атрибуты делятся на:

• 
  описательные – представляют факты, внутренне присущие каждому экземпляру объекта. Если значение описательного атрибута изменится, это указывает на то, что некоторая характеристика экземпляра изменится, но сам экземпляр остается прежним;
  
• 
  указательные – используются как идентификаторы. Если изменяется указательный атрибут, то тому же самому объекту дается новое имя;
  
• 
  вспомогательные – используются для связи экземпляра одного объекта с экземпляром другого объекта.