Когда полученная математическая модель является сложной, т.е. неразрешимой, разработчик прибегает к ее упрощению и использованию более глубокой абстракции. В практических задачах исследования процессов функционирования сложных систем часто желателен обратный процесс − процесс расширения модели. При этом начинают с построения простой модели, а затем усложняют ее. Эволюционный характер процесса конструирования модели упрощает решение поставленной задачи. Сначала решаются более простые задачи с помощью простой модели, а затем ставятся более сложные задачи, что требуют достижения большего соответствия между моделью и реальным объектом, что приводит к усложнению модели. В обоих случаях возникает необходимость упрощения математических моделей объекта.
Наиболее распространенными являются следующие методы упрощения моделей:
· расчленение сложной системы на ряд более простых подсистем (декомпозиция);
· выделение существенных свойств и воздействий и учет остальных в параметрической форме (метод макромоделирования);
· линеаризация нелинейных процессов в некоторой области изменения переменных;
· приведение систем с распределенными параметрами к системам c сосредоточенными параметрами (введение более жестких предположений и ограничений);
· пренебрежение динамическими свойствами процессов.
