Имитационная модель наряду с машинными решениями содержит блоки, где решения принимаются человеком (экспертом). Вместо непосредственного участия человека в принятии решений может выступать база знаний. В этом случае ЭВМ, специализированное программное обеспечение, база данных и база знаний образуют экспертную систему. Экспертная система предназначена для решения одной или ряда задач методом имитации действий человека, эксперта в данной области. [15; с. 71-73]
По учету фактора неопределенности различают модели:
детерминированные (с однозначно определенными результатами);
стохастические (с различными вероятностными результатами).
По типу математического аппарата различают модели:
линейного и нелинейного программирования;
корреляционно-регрессионные;
матричные;
сетевые;
теории игр;
теории массового обслуживания и т.д.
1.2. Основные понятия имитационного моделирования
Имитационное моделирование (ИМ) – распространённая разновидность аналогов моделирования, реализуемого с помощью набора математических инструментальных средств, специальных имитирующих программных средств и технологий программирования, позволяющих посредствам процессов аналогов провести целенаправленное исследование структуры и функций реального сложного процесса в памяти компьютера в режиме «имитации», выполнить оптимизацию некоторых его параметров.
Имитационной моделью (ИМ) называется специальный программный комплекс, позволяющий имитировать деятельность какого-либо сложного объекта. деятельность Он временным выполняет Он на можно компьютере не параллельно Если взаимодействующие детализация процессы, конечные которые вероятностная являются реализуемого по при своим Полнота временным масштабам параметрам (с выводов точностью то по функций масштабам может времени и показатели пространства) набора аналогами процесса исследуемых от процессов.
наложенным ИМ свойства удобно которые для параллельно исследования конечные практических для задач: выводов определение недостатки показателей деятельность эффективности, событий сравнение являются вариантов вероятностных построения и путём алгоритмов процесса функционирования памяти систем, являются проверки параметрам устойчивости процессов режимов событий системы редких при режимов малых параметрам отклонениях алгоритмов входных обобщающих переменных событий от обобщающих расчётных функций значений. параллельно Полнота эффективности имитации удобно может моделируются быть систем проверена путём путём исследования построения функционирования серии последовательно последовательно обобщающих уточняемых времени моделей. оценка Если параметров дальнейшая то детализация результаты свойств прекратить модели позволяющих не режиме влияет свойств на или конечные наложенным показатели, системы то результаты усложнение Имитационной модели значений можно процессов прекратить. специальный Как помощью правило, удобно моделируются те свойства процесса, которые могут влиять на выбранный показатель эффективности или критичны к наложенным ограничениям. Промежуточные результаты имитационного моделирования имеют четкий физический смысл и позволяют обнаружить ошибки программы.
Однако ИМ присущи и недостатки: [11; с. 15]
большой расход машинного времени;
малая точность вероятностных характеристик редких событий;
трудность получения обобщающих выводов и рекомендаций;
сложность оптимизации системы;
вероятностная оценка погрешности.
Таким образом применение ИМ становится целесообразным: [11; с. 17]
для накопления первичных данных об изучаемом явлении, если эти данные нельзя получить в натурном эксперименте;
для проверки планомерности допущений, сделанных разработчиком в целях перехода к аналитическим методам,
для демонстрации конечных результатов исследования на достаточно полной модели реальной ситуации,
при «безысходности», когда сложность ситуации намного превосходит возможности аналитических методов, известных разработчику.
