Имитационное моделирование

Автор: Пользователь скрыл имя, 17 Ноября 2011 в 18:33, реферат

Описание работы

ля описания динамики моделируемых процессов в имитационном моделировании реализован механизм задания модельного времени. Этот механизм встроен в управляющие программы системы моделирования.
Если бы на ЭВМ имитировалось поведение одной компоненты системы, то выполнение действий в имитационной модели можно было бы осуществить последовательно, по пересчету временной координаты.

Работа содержит 1 файл

Имитационное моделирование экономических процессов.docx

— 77.66 Кб (Скачать)
Сущность  метода имитационного моделирования - Понятие о модельном времени
Оглавление
Сущность  метода имитационного моделирования
Понятие о модельном времени
Моделирующий  алгоритм
Общая технологическая схема имитационного  моделирования
Возможности метода имитационного моделирования
Все страницы
 
Для описания динамики моделируемых процессов в  имитационном моделировании реализован механизм задания модельного времени. Этот механизм встроен в управляющие программы системы моделирования.

   Если  бы на ЭВМ имитировалось поведение  одной компоненты системы, то выполнение действий в имитационной модели можно  было бы осуществить последовательно, по пересчету временной координаты.

   Чтобы обеспечить имитацию параллельных событий  реальной системы вводят некоторую  глобальную переменную (обеспечивающую синхронизацию всех событий в  системе) t, которую называют модельным (или системным) временем.

   Существуют  два основных способа изменения t0:

   -           пошаговый (применяются фиксированные интервалы изменения модельного времени);

   -           по-событийный (применяются переменные интервалы изменения модельного времени, при этом величина шага измеряется интервалом до следующего события).

   В случае пошагового метода продвижение времени происходит с минимально возможной постоянной длиной шага(принцип t). Эти алгоритмы не очень эффективны с точки зрения использования машинного времени на их реализацию.

   Способ  фиксированного шага применяется в  случаях:

   если закон изменения от времени описывается интегро-дифференциальными уравнениями. Характерный пример: решение интегро-дифференциальных уравнений численным методом. В подобных методах шаг моделирования равен шагу интегрирования. Динамика модели является дискретным приближением реальных непрерывных процессов;

   -           когда события распределены равномерно и можно подобрать шаг изменения временной координаты;

   -           когда сложно предсказать появление определенных событий;

   -           когда событий очень много и они появляются группами.

   В остальных случаях применяется  по-событийный метод, например, когда события распределены неравномерно на временной оси и появляются через значительные временные интервалы.

   По-событийный метод (принцип “особых состояний”). В нем координаты времени меняются тогда, когда изменяется состояние системы. В по-событийных методах длина шага временного сдвига максимально возможная. Модельное время с текущего момента изменяется до ближайшего момента наступления следующего события. Применение по-событийного метода предпочтительнее в том случае, если частота наступления событий невелика. Тогда большая длина шага позволит ускорить ход модельного времени. На практике по-событийный метод получил наибольшее распространение.

   Таким образом, вследствие последовательного  характера обработки информации в ЭВМ, параллельные процессы, происходящие в модели, преобразуются с помощью  рассмотренного механизма в последовательные. Такой способ представления носит название квазипараллельного процесса.

   Простейшая  классификация на основные виды имитационных моделей связана с применением  двух этих способов продвижения модельного времени. Различают имитационные модели:

  • непрерывные;
  • дискретные;
  • непрерывно-дискретные.

   В непрерывных имитационных моделях переменные изменяются непрерывно, состояние моделируемой системы меняется как непрерывная функция времени, и, как правило, это изменение описывается системами дифференциальных уравнений. Соответственно продвижение модельного времени зависит от численных методов решения дифференциальных уравнений.

   В дискретных имитационных моделях переменные изменяются дискретно в определенные моменты имитационного времени (наступления событий). Динамика дискретных моделей представляет собой процесс перехода от момента наступления очередного события к моменту наступления следующего события.

   Поскольку в реальных системах непрерывные  и дискретные процессы часто невозможно разделить, были разработаны непрерывно-дискретные модели, в которых совмещаются механизмы продвижения времени, характерные для этих двух процессов. 

   

Имитационный  характер исследования предполагает наличие логико, или логико-математических моделей, описываемых изучаемый процесс (систему).

   

Логико-математическая модель сложной системы может  быть как алгоритмической, так и неалгоритмической.

   

Чтобы быть машинно-реализуемой, на основе логико-математической модели сложной системы строитсямоделирующий алгоритм, который описывает структуру и логику взаимодействия элементов в системе.

   

Имитационная модель – это программная реализация моделирующего алгоритма. Она составляется с применением средств автоматизации моделирования. Подробнее технология имитационного моделирования, инструментальные средства моделирования, языки и системы моделирования, с помощью которых реализуются имитационные модели, будут рассмотрены ниже.

   

В общем виде технологическая схема имитационного  моделирования представлена на рис.2.5.

   

   

Рис. 2.5. Технологическая  схема имитационного моделирования

   

1 – реальная  система; 2 – построение логико-математической  модели;

   

3 – разработка  моделирующего алгоритма; 4 – построение  имитационной (машинной) модели; 5 –  планирование и проведение имитационных  экспериментов; 6 – обработка и  анализ результатов; 7 – выводы  о поведении реальной системы  (принятие решений) 

   

Метод имитационного  моделирования позволяет решать задачи высокой сложности, обеспечивает имитацию сложных и многообразных  процессов, с большим количеством  элементов. Отдельные функциональные зависимости в таких моделях  могут описываться громоздкими  математическими соотношениями. Поэтому  имитационное моделирование эффективно используется в задачах исследования систем со сложной структурой с целью  решения конкретных проблем.

   

Имитационная  модель содержит элементы непрерывного и дискретного действия, поэтому применяется для исследования динамических систем, когда требуется анализ узких мест, исследование динамики функционирования,когда желательно наблюдать на имитационной модели ход процесса в течение определенного времени.

   

Имитационное  моделирование – эффективный  аппарат исследования стохастических систем, когда исследуемая система может быть подвержена влиянию многочисленных случайных факторов сложной природы. Имеется возможность проводить исследование в условиях неопределенности, при неполных и неточных данных.

   

Имитационное  моделирование является важным фактором в системах поддержки принятия решений, т.к. позволяет исследовать большое число альтернатив (вариантов решений), проигрывать различные сценарии при любых входных данных. Главное преимущество имитационного моделирования состоит в том, что исследователь для проверки новых стратегий и принятия решений, при изучении возможных ситуаций, всегда может получить ответ на вопрос “Что будет, если? ...”. Имитационная модель позволяет прогнозировать, когда речь идет о проектируемой системе или исследуются процессы развития (т.е. в тех случаях, когда реальной системы еще не существует).

   

В имитационной модели может быть обеспечен различный, в том числе и высокий, уровень детализациимоделируемых процессов. При этом модель создается поэтапно,  эволюционно.

Информация о работе Имитационное моделирование