71447

МЕТОД ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Доклад

Экономическая теория и математическое моделирование

Сущность это метода состоит в построении так называемой имитационной модели исследуемого объекта и в целенаправленном экспериментировании с такой моделью для получения ответов на те или иные вопросы. Оперирование с математической моделью осуществляется при этом подобно...

Русский

2014-11-07

41.5 KB

0 чел.

МЕТОД ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Метод имитационного моделирования - один из наиболее мощных методов исследования реально существующих и проектируемых объектов самой различной природы и степени сложности. Сущность это метода состоит в построении так называемой имитационной модели исследуемого объекта и в целенаправленном экспериментировании с такой моделью для получения ответов на те или иные вопросы.

Имитационные модели могут быть представлены самыми различными устройствами (приспособлениями), начиная листом бумаги и карандашом и кончая современными ЭВМ.

В литературе метод имитационного моделирования встречается также под названием метода цифрового, машинного, программного, статистического, вероятностного, автоматного или динамического моделирования и метода машинной имитации. В зарубежной научной литературе на английском языке термину "имитационное моделирование" соответствуют "computer simulation" и "digital simulation".

Метод имитационного моделирования может рассматриваться как своеобразный экспериментальный метод исследования. От обычных, прямых экспериментальных методов он отличается тем, что при его использовании испытаниям подвергается не сам объект, а реализованная на ЭВМ его математическая модель. Оперирование с математической моделью осуществляется при этом подобно тому, как это делалось бы (пусть даже чисто умозрительно) с исследуемым объектом; результаты моделирования обрабатываются и истолковываются так же, как если бы это были данные натурных испытаний объекта. При исследовании имитационной модели могут быть применены хорошо развитые методы планирования эксперимента и обработки экспериментальных данных.

Сугубо экспериментальный характер метода имитационного моделирования обусловлен тем обстоятельством, что имитационная модель объекта, предоставляя возможность экспериментирования с ней, не позволяет получить аналитическое решение задач исследования.

Предположим, что исследование некоторого реального объекта, например, фотограмметрической сети производится с целью установления зависимости одного или нескольких показателей, оценивающих функционирование объекта, а именно, процесса построения и уравнивания сети, от параметров объекта, которыми являются характеристики сети и параметров внешних воздействий - источников погрешностей. Если предположить, что исследуемый объект (фотограмметрическая сеть, а, конкретно, ее точность) и внешние воздействия (возмущения идеальных исходных данных) являются вероятностными по своей природе, то может ставиться задача нахождения аналогичной зависимости между средними значениями (математическими ожиданиями) указанных величин.

Как и в случае одиночного натурного испытания объекта, одиночное испытание ("проигрывание") имитационной модели на ЭВМ позволяет получить лишь одно значение того или иного показателя, соответствующее данному варианту конкретных значений параметров объекта и внешних воздействий. "Проигрывание" модели при различных вариантах значений этих параметров дает соответствующий ряд значений каждого из показателей. Если исследуемый объект и его имитационная модель имеют вероятностный характер функционирования, то для нахождения одного среднего значения какого - либо показателя необходимо осуществить многократное "проигрывание" модели при фиксированных средних значениях параметров объекта и внешних воздействий, а полученные случайные значения показателя подвергнуть статистической обработке.

Результаты имитационных экспериментов могут быть оформлены затем в виде графиков или таблиц, в которых каждому варианту значений (средних значений) параметров объекта и внешних воздействий поставлены в соответствие определенные значения (средние значения) показателей, оценивающих функционирование объекта. Однако зависимости между теми же величинами в аналитическом виде с помощью имитационной модели не могут быть получены. Можно лишь попытаться путем дальнейшего анализа имеющихся данных подобрать аналитические выражения, аппроксимирующие экспериментально найденные зависимости. Невозможность непосредственного получения аналитического решения задач исследования является наиболее существенным недостатком рассматриваемого метода.

Несмотря на отмеченный недостаток, метод имитационного моделирования представляет собой более мощный инструмент исследования, чем классический аппарат математического анализа. Это объясняется тем, что имитационная модель исследуемого объекта может быть построена и экспериментально изучена и в том случае, если объект не поддается изучению аналитическими методами. Поскольку аналитическое исследование объекта всегда предпочтительнее любого другого способа его изучения, то к методу имитационного моделирования обычно обращаются лишь тогда, когда аналитическое решение задачи исследования данного объекта существенно затруднено или невозможно.

Как следует из определения сущности метода имитационного моделирования, процедура использования этого метода включает два основных этапа: построение имитационной модели исследуемого объекта и целенаправленное экспериментирование с такой моделью. Очевидно, что от качества построенной модели во многом зависит эффективность решения задач исследования.

Исследуемые системы могут быть по своей природе непрерывными и дискретными. Нетрудно видеть, что на ЭВМ наиболее "естественным" образом имитируется функционирование дискретных систем. Для имитации процесса функционирования той или иной непрерывной системы используются специфические приемы, позволяющие, в конечном счете, осуществлять на ЭВМ дискретную аппроксимацию указанного процесса с приемлемой степенью точности.

Отметим, что, применяя метод имитационного моделирования при проектировании и построении фотограмметрических сетей, мы будем рассматривать лишь дискретную модель процесса.

Остановимся теперь несколько подробнее на имитационной модели. Как было показано выше, при использовании метода имитационного моделирования процесс функционирования исследуемого объекта воспроизводит ЭВМ, в которую введена специальная программа. В соответствии с этой программой ЭВМ осуществляет пошаговое определение значений характеристик состояния абстрактной системы, выступающей в качестве формализованного представления (математической модели) исследуемого объекта. Указанную специальную программу обычно называют моделирующей программой, или моделирующим алгоритмом.

Несмотря на отмеченное обстоятельство, имитационной моделью объекта обычно называют не ЭВМ с введенной в нее моделирующей программой, а саму моделирующую программу. Это объясняется, прежде всего, тем, что построение любой имитационной модели сводится, в конечном счете, лишь к разработке моделирующей программы, а ЭВМ для экспериментирования, естественно предполагается уже имеющейся в наличии, и она (ЭВМ) рассматривается лишь в качестве некоторого вспомогательного устройства, обеспечивающего функционирование самой имитационной модели.

Заметим, что в ходе выполнения моделирующей программы ЭВМ не только воспроизводит процесс функционирования исследуемого объекта, но и выполняет еще и ряд других действий, направленных на обеспечение самой возможности такого воспроизведения и получения либо искомых решений поставленных задач исследования, либо исходной информации для решения тех или иных задач. Сюда входит формирование начальных значений параметров модели и, если это необходимо, статистическая, или какая-либо иная обработка результатов моделирования, а также формирует результаты с соблюдением заданной формы их вывода (таблицы, графики и т.п.). В случае вероятностной имитационной модели и при решении методом имитационного моделирования различного рода оптимизационных задач ЭВМ в ходе выполнения соответствующей моделирующей программы может, в частности, осуществлять многократное воспроизведение процесса функционирования исследуемого объекта в соответствии с заданными инструкциями и т.д.

Любая моделирующая программа может быть оформлена на одном из универсальных языков программирования высокого уровня (Паскаль, ФОРТРАН, С++ и др.). В последнее время в практике имитационного моделирования для составления моделирующих программ все чаще используются и так называемые языки моделирования. Это специализированные языки высокого уровня, программы на которых позволяют воспроизводить на ЭВМ процессы функционирования строго определенных типов абстрактных систем.

Использование языков моделирования облегчает и ускоряет создание программ имитации функционирования абстрактных систем соответствующих типов. Однако трансляторы с таких языков пока не получили достаточного распространения. Кроме того, языки моделирования чаше всего ориентированы на решение определенного и иногда довольно узкого круга задач, что резко снижает их применение. Поэтому в настоящее время моделирующие программы обычно оформляются все же на тех или иных универсальных языках программирования.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

84391. 1940 to the 21st Century 14.67 KB
  Among British writers in the 1940s and 1950s were novelist Graham Greene whose works span the 1930s to the 1980s and poet Dylan Thomas, while Evelyn Waugh, W.H. Auden and T. S. Eliot continued publishing significant work.
84392. Samarkand, near to ruins of ancient capital of Sogdiana (modern Afrasiab) 30.18 KB
  Having united and subordinated the lands between Amu Darya and Syr-Darya, and also Fergana and Shash viloyat, Amir Temur began aggressive campaigns. For 35 years had lasted board of A.Temur (1370 - 1405) in Central Asia.
84393. Samarkand. Нistorical context 29.55 KB
  As Movarounnahr becomes the center of trade, economy and culture of Near and Middle East. Such ancient cities as Samarkand, Kesh, Bukhara, Termez, Tashkent, Merv, etc., which were destroyed by hordes of Chingizhan began to equip with modern conveniences.
84394. Zahiriddin Muhammad Bobur (1483-1530) 282.75 KB
  In 1494 when Bobur was only 12 years old, he became a ruler. In 1503–1504 he conquered Afghanistan. During 1519 – 1525s he tried to conquer India five times. He became the founder of Bobur’s Empire which lasted more than three centuries (1526-1858).
84395. Mirzo Ulugh Beg (1394-1449) 437.58 KB
  Ulugh Beg 1394-1449 Tartar Astronomer and Mathematician Ulugh Beg made Samarkand one of the leading cultural and intellectual centers of the world. In that city he established a madrasa (Islamic institution of higher learning) that emphasized astronomical studies.
84397. Abu Ali Ibn Sino (Avicenna) (980-1037) 819.35 KB
  Abu Ali Ibn Sino is the pride of Central Asia and one of the greatest scientists. Besides medicine he was occupied with mathematics, logic and philosophy. He was born in Bukhara in the village of Afshana in 980 and got his education in Bukhara.
84398. Abu Ali Ibn Sino 28.98 KB
  Abu Ali Ibn Sino is well-known in Europe by the name of “Avicenna” the naturalist Karl Linney named a type of plant “Avicenna” in honour of him. To sum up we can say that Abu Ali Ibn Sino was an encyclopaedic school whose contribution to world civilization was incomparable.
84399. Kamoliddin Behzod (1455-1537) 30.91 KB
  The member of Renaissance and Alisher Navoi’s apprentice, the great artist and miniaturist Kamoliddin Behzod was born in 1455 in poor family in Heart. He lost his parents as a child and was brought up by the famous painter Mirak Nakkosh. He learned from him the secrets of carving.