Так как ИМ это - программа для ЭВМ, то при ее создании этап программирования является одним из основных. Разработка программы ИМ СДС может быть выполнена тремя путями:
1. Использованием универсальных алгоритмических языков программирования Паскаль, С++, Фортран, РL/1, Ада и др. Программист имеет здесь практически неограниченные возможности по созданию эффективной ИМ, наилучшим образом использующей ресурсы ЭВМ, особенности операционной системы, обладающей высоким быстродействием и т.д. Создание таким способом ИМ требует больших трудозатрат, работы программистов высокой квалификации, взаимодействия специалистов различного профиля (системных программистов, экспертов проблемной области, исследователей и др.). ИМ получается узконаправленной на решение конкретной задачи и, как правило, не может быть использована для других приложений.
2. Созданием и использованием специализированных языков моделирования:
· Примерами языков, реализующих событийный подход служат SLAM II, GASP IV, SIMASCRIPT II, СИМПАК, СИМКОМ.
· Языки CSL, DRAFT, HOCUS, HEADLANDS реализуют подход сканирования активностей.
· Среди процессно-ориентированных языков, наиболее часто употребляются такие как GPSS, SLAM II, СИМУЛА, SOL, Q-GERT, SIMAN, PAWS, QNAR... Написанная на таком языке программа работает так же, как несколько программ на языке, ориентированном на события.
Языки имитационного моделирования за счет снижения гибкости и универсальности позволяют создавать ИМ на несколько порядков быстрее и не требуют работы системных программистов. Они обладают двумя наиболее важными достоинствами: удобством программирования и концептуальной выразительностью. Последнее достоинство позволяет четко и ясно описывать различные понятия, что наиболее важно на стадии моделирования и для определения общего подхода к изучению исследуемой системы.
Основным недостатком языков моделирования является их относительно ограниченная гибкость с точки зрения многообразия исследуемых систем и возможного разнообразия задач их анализа и синтеза. Это приводит к необходимости разработки новых моделей для альтернативных вариантов не только структуры моделируемой системы, но и управляющих элементов сложной системы. При использовании специализированных языков моделирования для подготовки ИМ требуется описывать структуру и физические процессы объекта абстрактными понятиями в терминах используемого языка, как правило, далекими от понятий предметной области.
3. Созданием и использованием проблемно-ориентированных систем моделирования, например ПОДСИМ (МГТУ, Москва), ДСИМ (ЭНИМС, Москва), АСИМПТОТА (Санкт-Петербург), DOSIMIS-3 (Магдебург, ФРГ), Process Charter 1.0.2 компании Scitor (Менло-Парк, шт. Калифорния), Powersim 2.01 фирмы Modell Data AS (Берген, Норвегия), Ithink 3.0.61 производства High Performance Systems (Ганновер, шт. Нью-Хэмпшир), Extend+BPR 3.1 компании Imagine That! (Сан-Хосе, шт. Калифорния), Arena (фирмы Systems Modeling); ProModel (фирмы ProModel); ReThink (фирмы Gensym) и ряд других.
В этих системах исследователь не пишет модель на языке, а она генерируется автоматически в процессе диалога с исследователем, который происходит в понятиях языка предметной области. Системы обеспечивают моделирование с помощью графических средств, библиотек специализированных программ и языков.
Проблемно-ориентированные системы ИМ позволяют быстро и эффективно создавать ИМ и проводить исследования вообще без программирования, и поэтому с ними непосредственно работает исследователь. Однако это достигается еще большими ограничениями на класс моделируемых систем и снижением гибкости процесса имитации. Эти системы имеют большую стоимость и, как правило, ориентированы на выполнение крупных проектов в больших фирмах и организациях.
Опыт использования ИМ при решении задач сопровождения СДС показал, что в данном случае возникают специфические проблемы, среди которых можно выделить три группы:
1. Проблемы, связанные с инструментальными средствами ИМ.
Как уже упоминалось, к этим средствам предъявляют противоречивые требования универсальности и гибкости. Известно, что этот компромисс может быть разрешен на основе использования методов искусственного интеллекта.
2. Связанные с методикой моделирования. Для грамотного использования моделей необходима высокая квалификация пользователя в математической статистике, теории случайных процессов, теории экспертных оценок и в других областях, либо привлечение специалиста в этих областях. Эти проблемы можно решить с помощью традиционных экспертных систем (ЭС), выступающих в роли интеллектуального интерфейса.
3. Поскольку неотъемлемой частью многих СДС является система управления, то невозможно адекватно моделировать процесс без ее учета. При реализации функций управления можно воспользоваться методами искусственного интеллекта, в частности ЭС.
Ожидается, что системы, сочетающие в себе возможности ЭС и ИМ (гибридные системы), позволят получить качественно новую ступень в создании инструментальных средств сопровождения СДС.
Рассматриваемые далее РДО-метод и РДО-язык обладают указанными возможностями и позволяют разрабатывать гибридные системы.
