Имитационное статистическое моделирование

Имитационная модель представляет собой программу, реализованную на компьютере, описывающую (моделирующую) функционирование элементов моделируемой системы, их связь между собой и внешней средой. Поэтому имитационную модель следует называть компьютерной моделью и имитационное моделирование — компьютерным моделированием, тем более что название «имитационное моделирование» несет в себе тавтологию: имитация и моделирование — очень сходные понятия. Тем не менее термин «имитационное моделирование» прижился и широко используется в отечественной технической и научной литературе.

Имитационная модель является функциональной, так как она создается для получения характеристик моделируемого процесса, а не структуры. Однако моделирующий алгоритм, как правило, имеет модульную структуру, аналогичную размещению и связям элементов в моделируемом объекте.

Имитационная модель дает численное решение задачи, что не позволяет непосредственно усматривать функциональные связи между параметрами процесса, как это демонстрируют аналитические модели. Однако, выполнив серию экспериментов с моделью, направленно изменяя значения исследуемого фактора и выполнив обработку результатов, можно построить искомую связь между показателем эффективности системы и исследуемым фактором.

Имитационную модель, в отличие от аналитической модели, можно разработать с любой детализацией процесса или явления.

Как правило, имитационные модели создают для исследования процессов, на течение которых влияют различного рода случайности: отказы и сбои технических устройств, неточности измерений, рассеивание попаданий относительно точек прицеливания и многое другое. Следовательно, результат такого процесса случаен. В имитационной модели случайные факторы моделируются при помощи специально подобранных генераторов случайных величин, которые входят в современные системы имитационного моделирования. Для получения характеристик таких вероятностных операций имитационная модель многократно реализуется на компьютере. Полученный при этом ряд значений исследуемого параметра подвергается статистической обработке, в результате которой и определяются характеристики случайных показателей процесса — математическое ожидание, дисперсия, закон распределения и т. п. Такие имитационные модели называют статистическими имитационными.

В этой главе излагаются сущность и основные аспекты имитационного моделирования: моделирования случайных величин, событий и процессов. Рассмотрены имитационные модели систем массового обслуживания, варианты модели противоборства двух сторон.