Понятие имитационной модели и имитационного моделирования. Особенности и возможности имитационного подхода

Другая особенность имитационного моделирования — разре­шение конфликта между математиком,который не знает в доста­точной мере объект как специалист, и специалистом (практиком) по данному объекту,не владеющим профессионально математически­ми методами. Как правило, при построении имитационной модели математик использует сравнительно простые математические схе­мы, описывающие объект по частям, а практик подсказывает, как расчленить объект на более или менее независимые части, как осу­ществить их сопряжение, и задает реальные, желаемые или проб­ные параметры внешних воздействий на имитационную модель объекта.

При этом с позиции математика иногда нарушается математиче­ская строгость описания объекта в целом, так как части последнего могут быть описаны различными математическими схемами (мето­дами) с различными не стыкующимися критериями или направле­ниями оптимизации с точки зрения математической теории. В этом случае имитационные модели позволяют использовать многокритери­альные подходы и условия заданного компромисса [41, с. 459—463]', что способствует в определенной степени разрешению проблем сты­ковки различных математических методов без нарушения строгости математического описания объекта.

Сопряжение различных математических методов в рамках имитаци­онной модели упрощается также в связи с тем, что стыковка частей имитационной модели осуществляется не в терминах того или иного математического аппарата, а на языке цифр. Даже если моделирова­ние частей объекта ведется на языках различных математических ме­тодов в имитационных моделях соединения частей объекта, оценка целей, критериев их достижения, результатов моделирования осуще­ствляется через матрицы, потоки и иные общематематические поня­тия, задаваемые или получаемые исключительно в виде числовых, а не аналитических значений. Это, конечно, не означает полную коли­чественную сопоставимость результатов, так как масштабы каждого числового значения могут быть различны, но упрощает процедуры сведения их к сопоставимости.

Несмотря на то что имитационные модели воспроизводят сложные объекты,при разумном подходе они обеспечивают большую близость модели к моделируемому объекту,чем при применении какого-либо одного точного математического метода. Большая близость получа­ется путем воспроизведения тех или иных свойств объекта или воз­действий на него в форме, понятной большему числу людей, являю­щихся специалистами по различным аспектам деятельности данного объекта. Таким образом, экспертами при имитационном моделиро­вании может выступать больший круг людей, а следовательно, обес­печивается большая адекватность модели реальному объекту.

Часто задают вопрос о том, насколько сложно строить имитаци­онные модели и когда это следует делать.

Построение имитационных моделей ненамного сложнее, чем приме­нение стандартных математических схем. Конечно, решить типовую задачу линейного программирования, например, на нахождение оп­тимального плана производства каких-либо изделий на предпри­ятии, максимизирующего прибыль, с применением типового пакета программ на компьютере проще, чем построить имитационную мо­дель этого предприятия с тем же критерием оптимальности. Однако информативность имитационной модели несравненно выше,она позво­ляет найти такие характеристики, которые при решении задачи ли­нейного программирования отсутствуют.

Поэтому разработчик модели должен четко, не обманывая себя и заказчика модели, оценить эффективность будущей модели с позиции ее практической необходимости и точности. Разработчик должен вы­брать одну из двух альтернатив. Первая заключается в том, ждет ли заказчик от заказываемой модели каких-либо реальных рекоменда­ций? Может быть, он хочет только ознакомиться с возможностями моделирования, поиграть с моделями, пытаясь создать рекламу сво­ему объекту или создать видимость серьезной аналитической прора­ботки будущего объекта. Могут быть и другие цели построения моде­ли, не связанные с действительным отображением на модели данного объекта. В этом случае разработчик может смело браться за построе­ние модели любого типа, а лучше всего того, математическим аппа­ратом которого он владеет лучше всего.

Другая альтернатива заключена в том, что заказчик желает постро­ить реальную модель своего объекта или проблемы. Он хочет получить реальные данные о функционировании объекта или его части, оценить поведение объекта и выбрать оптимальную траекторию его развития. Всегда, когда заказчик имеет желание получить какое-то новое эффек­тивное решение, разработчик должен выбрать тот тип модели, который сможет дать нужное решение. В большинстве случаев, если речь не идет о решении простых рутинных проблем, а в постановке задачи сто­ит вопрос об исследовании сложной, противоречивой динамической системы, то целесообразно выбрать имитационную модель.

Основные понятия, применяемые при имитационном моделировании

Суть имитационного моделирования заключается в том, чтобы как можно точнее, полнее, нагляднее отобразить моделируемый объект и динамику его функционирования. По возможности нужно как мож­но меньше деформировать структуру объекта,т.е. желательно, чтобы в модели все части объекта имели реальное отображение, а потоки ин­формации о них представляли реальные потоки заказов, ресурсов, людей, идей и т.п.

Наиболее полное воплощение высказанных пожеланий обеспе­чивается, если в основу имитационного моделирования закладывает­ся системный анализ объекта и системный синтез при построении модели. Оба приведенных понятия связаны с определением системы и ее атрибутов, а также с оценкой сложности систем, качества управления системами, их надежности и самоорганизации. Рассмотрим эти категории с единых позиций как основу формирования общего языка имитационного моделирования.