Принцип продвижения времени до особых состояний
При рассмотрении некоторых сложных систем, можно обнаружить существенную неоднородность, неравноправность состояний системы в заданном интервале времени. Удается выделить два типа состояний: особые и не особые (обычно состояния, в которых система находится постоянно). Особое состояние - это состояние характерное для системы в некоторые изолированные моменты времени, совпадающие с моментами поступления в систему входных сигналов от внешней среды, выход одной из характеристик zi(t) на границу области существования. Часто для таких состояний характерно то, что координаты zi(t) в эти моменты времени изменяются скачком, а между особыми состояниями изменения zi(t) происходит плавно и непрерывно. При использовании принципа продвижения времени до особых состояний изменение модельного времени происходит путем перехода из текущего особого состояния системы в последующее, которое является наиболее ранним из всех прогнозируемых состояний такого рода. При использовании данного подхода имитационная модель включает в себя процедуру определения момента времени, соответствующего следующему особому состоянию по известным характеристикам данного и предыдущих состояний. Примером особого состояния системы, в частности при исследовании систем массового обслуживания (СМО), может служить момент смены состояния прибора при начале или окончании обслуживания заявки. Данный принцип изменения временного параметра является более предпочтительным, так как экономит машинное время, поскольку предполагает ровно столько промежуточных моментов времени, сколько возникает особых состояний.
На практике обычно не выдерживается строго определенный принцип изменения модельного времени, а используется их совокупность или в целом, или на отдельных этапах выполнения задачи.
Наряду со всеми преимуществами имитационных моделей, приведенными выше, они так же имеют и ряд существенных недостатков. Разработка хорошей модели часто требует много времени. Весьма существенно то, что при использовании имитационной модели исследователь может получить интересующие его ответы, касающиеся поведения исследуемой системы, только после очередного имитационного эксперимента и возможности прогнозирования значительно меньше, чем при использовании аналитического подхода. Тем не менее, имитационная модель является одним из наиболее широко используемых методов, высокий уровень детализации систем любого уровня сложности, возможность исследования динамики развития процессов обеспечивают имитационному методу большую перспективу распространения.
Как видно из высказанных выше соображений, выбор того или иного метода моделирования во многом определяется спецификой математической модели системы и возможностью ее представления в виде разрешимых математических конструкций. Отметим так же, что часто бывает полезно использовать аналитическое и имитационное моделирование совместно, если они могут дополнить друг друга.
Таким образом, рассмотрев основные этапы построения модели и подготовки процесса моделирования, можно заключить, что моделирование сегодня имеет достаточно основательно разработанную методологическую базу, что дает возможность результативно и целенаправленно проводить с его помощью исследование систем различной сложности во многих областях науки и техники. Метод моделирования может эффективно взаимодействовать с другими общенаучными методами, как используя полученные с их помощью результаты, так и давая информационную базу для проведения дальнейших исследований.
На практике обычно не выдерживается строго определенный принцип изменения модельного времени, а используется их совокупность или в целом, или на отдельных этапах выполнения задачи.
Наряду со всеми преимуществами имитационных моделей, приведенными выше, они так же имеют и ряд существенных недостатков. Разработка хорошей модели часто требует много времени. Весьма существенно то, что при использовании имитационной модели исследователь может получить интересующие его ответы, касающиеся поведения исследуемой системы, только после очередного имитационного эксперимента и возможности прогнозирования значительно меньше, чем при использовании аналитического подхода. Тем не менее, имитационная модель является одним из наиболее широко используемых методов, высокий уровень детализации систем любого уровня сложности, возможность исследования динамики развития процессов обеспечивают имитационному методу большую перспективу распространения.
Как видно из высказанных выше соображений, выбор того или иного метода моделирования во многом определяется спецификой математической модели системы и возможностью ее представления в виде разрешимых математических конструкций. Отметим так же, что часто бывает полезно использовать аналитическое и имитационное моделирование совместно, если они могут дополнить друг друга.
Таким образом, рассмотрев основные этапы построения модели и подготовки процесса моделирования, можно заключить, что моделирование сегодня имеет достаточно основательно разработанную методологическую базу, что дает возможность результативно и целенаправленно проводить с его помощью исследование систем различной сложности во многих областях науки и техники. Метод моделирования может эффективно взаимодействовать с другими общенаучными методами, как используя полученные с их помощью результаты, так и давая информационную базу для проведения дальнейших исследований.