Имитационное моделирование

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Аннотация: Статья посвящена анализу методов имитационного моделирования. Имитационное моделирование включает в себя признаки экспериментального подхода и особые условия использования вычислительной техники. для исследователя компьютерное моделирование позволяет сделать процесс более наглядным и понятным. В статье рассматриваются подходы системной динамики, дискретно-событийного и агентного моделирования.

Ключевые слова: имитационное моделирование, системная динамика, дискретно-событийное моделирование, агентное моделирование.

IMITATING SIMULATION

Abstract: The article is devoted to the analysis of simulation methods. Simulation modeling combines the features of the experimental approach and specific conditions for the use of computer technology. Computer modeling makes the process more visible and understandable for the average researcher. The approaches of system dynamics, discrete-event and agent modeling are considered in the article.

Keywords: simulation simulation, system dynamics, discrete-event modeling, agent modeling.

Благодаря развитию компьютерных технологий и информатики стало проще решать сложные задачи, для решения которых требуются большие затраты времени и денег. Чтобы упростить их решения можно использовать математическое моделирование.

Одним из способов моделирования сложных систем является имитационное компьютерное моделирование процессов реального мира.

Так, например, с помощью имитационного моделирования (ИМ) систем массового обслуживания можно быстро и эффективно создать модель, сделать анализ и проиграть всевозможные варианты событий, не затрачивая при этом много времени и денег.

Имитационное моделирование представляет собой процесс построения обобщенной компьютерной модели системы с алгоритмическим описанием основных правил ее поведения и процессов. Имитационная модель, создается чтобы ответить на вопросы «что, если...», т.е. с целью исследования вероятных прогнозов формирования системы при вариации известных параметров. После создания модели с ней проводят неоднократные имитационные эксперименты. Во время которых идет итерационный процесс, где уточняются или отбрасываются гипотезы, которые были использованы для описания системы.

К настоящему времени в ИМ сложились три самостоятельные парадигмы – системная динамика, дискретно-событийное и агентное моделирование. [3]

Они отвечают различным уровням абстракции при разработке модели, что обуславливает использование того или иного подхода. Различают три уровня абстракции: высокий (стратегический), средний (тактический) и низкий (оперативный). При низком уровне моделируется поведение отдельных объектов, но, в отличие от физического моделирования, применяются не точные траектории и времена, а их усредненные или стохастические значения. На этом уровне решаются задачи, связанные с пешеходным движением, транспортом, компьютерными системами. На среднем уровне абстракции обычно оперируют с расписаниями, задержками, мощностями и емкостями, физическое перемещение при этом не анализируется. Здесь абстрагируются от индивидуальных свойств объектов моделирования (людей, машин, товаров) и в основном рассматривают их потоки. Характерными задачами этого уровня являются системы массового обслуживания, модели бизнес процессов, логистика. При высоком уровне абстракции в модели, как правило, отсутствуют индивидуальные объекты сами по себе, а оперируют лишь с их количеством и агрегированными показателями. На данном уровне моделируется проблемы рыночного равновесия, социально - экономического развития городов, экологические процессы. [4]