Тоеретические аспекты методов имитационного моделирования

Понятие, цель, история появления и область применения имитационного моделирования

Имитационное моделирование — это метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику. 7, с.73].

Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему и с ней проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте). 7, с.74].

Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае математическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью. 7, с.74].

Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта. 7, с. 74 ].

К имитационному моделированию прибегают в случаях, когда:[15, с.146].

• — дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;
• — невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;
• — необходимо сымитировать поведение системы во времени.

Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов. 10, с.208].

Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны.

Сегодня концепция имитационного моделирования становится все более популярной как для решения тактических задач анализа поведения бизнес-процессов, так и при стратегическом планировании самых разнообразных управленческих ситуаций. Особое значение этот подход приобретает в широкомасштабных проектах, требующих предварительных оценок на самых ранних стадиях реализации, характеризующихся чрезвычайно большим числом параметров при высокой степени их неопределенности, когда классические математические методы оказываются бессильны.

Серия интересных имитационных моделей была предложена создателем системной динамики Дж. Форрестером. Он создал первый черновой вариант модели системной динамики мировой социально-экономической системы. Форрестер назвал эту модель «World 1».

Позже была разработана модель «World 2» которую Форрестер опубликовал в свой книге. После выхода книги «Мировая динамика», она привлекла огромное внимание аудитории. Модель «World 2» отображала важные взаимосвязи между населением, промышленностью, загрязнением, ресурсами и пищей. Модель показывала коллапс мировой социально-экономической системы в XXI веке, если не будут приняты определенные шаги по снижению потребления природных ресурсов. Модель была также использована для определения изменений в политике, способных стабилизировать развитие мировой экономики в будущем. Общепризнано, что работы Дж. Форрестера положили начало системной динамике как совокупность принципов и методов анализа динамических управляемых систем с обратной связью (как положительной, так и отрицательной) и их применения для решения производственных, организационных и социально-экономических задач.

Три достижения, обеспеченные в основном благодаря разработкам в области вооружений, сделали возможным применение системной динамики:

• — успехи в проектировании и анализе систем управления с обратной связью;
• — прогресс в методах компьютерного моделирования и развитие вычислительной техники;
• — накопленный опыт в моделировании процессов принятия решений.

Если говорить о моделировании вообще, то можно выделить две крайние позиции, выражающие основные парадигмы компьютерного моделирования:

• — аналитическое — «дедуктивное»;
• — имитационное — «индуктивное».

Аналитическое моделирование сложных систем, очевидно, имеет ограниченные возможности, что и вызвало к жизни имитационные модели (реализуемые в форме аппаратурных комплексов и программ для ЭВМ).

Сегодня имитационное моделирование можно использовать при решении самых разнообразных задач, такие как: [15, с.147].

• — бизнес процессы;
• — боевые действия;
• — динамика населения;
• — дорожное движение;
• — ИТ-инфраструктура;
• — математическое моделирование исторических процессов;
• — логистика;
• — пешеходная динамика;
• — производство;
• — рынок и конкуренция;
• — сервисные центры;
• — цепочки поставок;
• — уличное движение;
• — управление проектами;
• — экономика здравоохранения;
• — экосистемы