24185

Применение имитационного моделирования

Лекция

Социология, социальная работа и статистика

Имитационное моделирование это частный случай математического моделирования. Применение имитационного моделирования К имитационному моделированию прибегают когда: 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...

Русский

2013-08-09

47.5 KB

40 чел.

Моделирование  один из наиболее распространенных методов исследования процессов функционирования сложных систем. Известно достаточно большое количество методов построения математических моделей и средств реализации моделирующих алгоритмов. Наиболее распространенными из них являются системы и сети массового обслуживания.

В терминах систем массового обслуживания (СМО) описываются многие реальные системы: вычислительные системы, узлы сетей связи, системы посадки самолетов, магазины, производственные участки  любые системы, где возможны очереди и (или) отказы в обслуживании.

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.

Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования.

Применение имитационного моделирования

К имитационному моделированию прибегают, когда:

  •  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 (английский термин – simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.

Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы, во времени. При чём 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.

Имитация, как метод решения нетривиальных задач, получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950х — 1960х годах.

Можно выделить две разновидности имитации:

  •  Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний);
  •  Метод имитационного моделирования (статистическое моделирование).

Виды имитационного моделирования

  •  Агентное моделирование – относительно новое (1990е-2000е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот. Когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей – получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении ее отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент – некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.
  •  Дискретно-событийное моделирование – подход к моделированию предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы такие как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений – от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан Джеффри Гордоном в 1960х годах.
  •  Системная динамика – парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан Форрестером в 1950 годах.

Области применения

  •  Бизнес процессы
  •  Боевые действия
  •  Динамика населения
  •  ИТ-инфраструктура
  •  Математическое моделирование исторических процессов
  •  Логистика
  •  Пешеходная динамика
  •  Производство
  •  Рынок и конкуренция
  •  Сервисные центры
  •  Цепочки поставок
  •  Уличное движение
  •  Управление проектами
  •  Экономика здравоохранения
  •  Экосистемы

Популярные системы имитационного моделирования

  •  AnyLogic 
  •  Arena[1] 
  •  eM-Plant 
  •  Powersim
  •  GPSS 


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

68650. Использование функций для работы с массивами 77 KB
  Ведь элементов в массиве могут быть сотни и представляется нереальным хотя и теоретически возможным описать при передаче в функцию каждый элемент массива. Здесь необходимо вспомнить что имя массива является указателем на нулевой элемент массива. А так как элементы массива расположены непосредственно...
68651. Расчет тепловой схемы турбинной установки К-220-44 Ровенской АЭС 4.76 MB
  В данном дипломном проекте поверхностно рассмотрен первый и второй контур первого блока Ровенской АЭС с реактором ВВЭР-440.Приведен расчет тепловой схемы турбинной установки К-220-44 а также теплогидравлический и нейтронно-физический расчет реактора типа ВВЭР-440.
68652. РАСЧЕТ ЯДЕРНОГО РЕАКТОРА ВВЭР-1000 1.01 MB
  В активной зоне реактора она нагревается до 595 0К и направляется в парогенераторы где охлаждается отдавая тепло рабочему телу второго контура. Вода первого контура при работе реактора приобретает высокую наведённую радиоактивность даже без нарушения плотности оболочек ТВЭЛов так как в воде практически...
68653. Разработка математической модели оценки платежеспособности корпоративного заемщика 1.71 MB
  Обзор основных моделей которые применятся в банках для анализа кредитоспособности платежеспособности потенциальных заемщиков. Контрольный пример использования математического аппарата в разработки методики анализа кредитоспособности заемщика. Перечень графических материалов...
68655. Разработка технологии создания учебного пособия и проверкаэффективность в реальном творческом проекте 1.05 MB
  Цель данного дипломного проекта – разработать технологию создания учебного пособия и проверить ее эффективность в реальном творческом проекте. Реализация данной цели требует содержательного и методического решения следующих задач: изучить историю и теорию Web-дизайна разработать концептуальную модель учебника...
68656. Конструкторско-технологическая часть проекта упаковки для пищевой промышленности 2.47 MB
  В современной жизни упаковка прочно вошла в наш быт, и сопровождает человека на всех стадиях его деятельности. По состоянию развития упаковочной индустрии стали судить об экономическом и техническом уровне той или иной страны. Наиболее развитые страны вкладывают значительные средства в эту сферу.