Человек издавна использует моделирование для исследования объектов, процессов, явлений (в дальнейшем все это будем называть объектами моделирования) в различных областях. Результаты этих исследований служат:
· для определения и улучшения характеристик реальных объектов и процессов;
· для понимания сути явлений и выработки умения приспосабливаться или управлять ими;
· для конструирования новых объектов или модернизация старых. Моделирование помогает человеку принимать обоснованные и продуманные решения, предвидеть последствия своей деятельности.
Первым этапом любого исследования является постановка задачи, которая определяется заданной целью. Задача формулируется на обычном языке. По характеру постановки все задачи можно разделить на две основные группы. К первой группе можно отнести задачи, в которых требуется исследовать, как изменятся характеристики объекта при некотором воздействии на него, «что будет, если?…». Вторая группа задач: какое надо произвести воздействие на объект, чтобы его параметры удовлетворяли некоторому заданному условию, «как сделать, чтобы?..».
Второйэтап– анализ объекта. Результат анализа объекта – выявление его составляющих (элементарных объектов) и определения связей между ними.
Третийэтап – разработка информационной модели объекта. Построение модели должно быть связано с целью моделирования. Каждый объект имеет большое количество различных свойств. В процессе построения модели выделяются главные, наиболее существенные, свойства, которые соответствуют цели.
Все то, о чем говорилось выше – это формализация, т. е замена реального объекта или процесса его формальным описанием, т.е. его информационной моделью.
Формализация– это процесс выделения и перевода внутренней структуры объекта в определенную информационную структуру — форму.
Моделирование любой системы невозможно без предварительной формализации. По сути,формализация — это первый и очень важный этап процесса моделирования.
Компьютерное моделирование заключается в проведении серии вычислительных экспериментов на компьютере, целью которых является анализ, интерпретация и сопоставление результатов моделирования с реальным поведением изучаемого объекта и, при необходимости, последующее уточнение модели и т. д.
К основным этапам компьютерного моделирования относятся:
· постановка задачи, определение объекта моделирования;
· разработка концептуальной модели, выявление основных элементов системы и элементарных актов взаимодействия;
· формализация, то есть переход к математической модели, создание алгоритма и написание программы;
· планирование и проведение компьютерных экспериментов;
· анализ и интерпретация результатов.
Различают аналитическое и имитационное моделирование.
При аналитическом моделировании изучаются математические (абстрактные) модели реального объекта в виде алгебраических, дифференциальных и других уравнений, а также предусматривающих осуществление однозначной вычислительной процедуры, приводящей к их точному решению.
При имитационном моделировании исследуются математические модели в виде алгоритма(ов), воспроизводящего функционирование исследуемой системы путем последовательного выполнения большого количества элементарных операций.
К имитационному моделированию прибегают, когда:
· дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;
· невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;
· необходимо сымитировать поведение системы во времени.
Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами или другими словами – разработке симулятора (английский термин – simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов. Имитационную модель можно рассматривать как множество правил (дифференциальных уравнений, карт состояний, автоматов, сетей и т.п.), которые определяют, в какое состояние система перейдёт в будущем из заданного текущего состояния. Имитация – это процесс «выполнения» модели, проводящий её через (дискретные или непрерывные) изменения состояния во времени.
Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы, во времени. При чём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми, дороги, невозможны или опасны.
Имитация, как метод решения нетривиальных задач, получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х – 1960-х годах.
Можно выделить две разновидности имитации:
· Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний);
· Метод имитационного моделирования (статистическое моделирование).
