ИМИТАЦИОННЫЕ МЕТОДЫ

9.1. Физическая (психологическая)
имитация деятельности оператора

Широкое место в арсенале методов инженерной психологии занимают имитационные методы. Выделе­ние их в отдельную группу является несколько услов­ным, поскольку их в ряде случаев трудно отделить от психологических или математических методов. В то же время, как указывалось в главе V, этим методам при­сущи специфические особенности, что и позволяет, хотя бы и условно, выделить имитационные методы в осо­бую группу.

В самом общем плане имитация (от лат. imitatio — подражание, подделка) может быть определена как воспроизведение характеристик некоторой системы, ситуации, события или явления в обстановке, отлич­ной от той, в которой протекает реальная деятельность оператора [105]. Средства, с помощью которых может быть достигнуто это воспроизведение, могут быть фи­зическими или символическими (в частности, цифро­выми). Физическая имитация может быть такой точ­ной, что ее бывает трудно отличить от оригинала, который она имитирует. Примером этого могут быть различного рода военные учения. Символическая имитация может быть достаточно полной копией про­текающих в оригинале процессов, но наглядного сход­ства с ним в этом случае обычно не бывает. Примером этого является моделирование реальных процессов методом статистических испытаний (метод Монте-Карло).

Имитация деятельности оператора (группы опера­торов) может быть частичной или полной. Физическая имитация, как правило, имеет частичный характер, по­скольку, хотя физические характеристики процесса или системы можно воспроизвести достаточно полно, опе­ративные условия деятельности не поддаются такому полному воспроизведению. При полной имитации ха­рактеристики системы, окружающей среды вместе с их входными сигналами и ответными реакциями пред­ставлены символически, посредством математических выражений. Все операции этой математической сис­темы выполняются вычислительной машиной с помо­щью метода статистических испытаний [105]. При этом различают аналитическое имитационное моделирова­ние и статистическое имитационное моделирование [137]. Их особенности и основные отличия будут рас­смотрены ниже.

Помимо рассмотренного, А.И. Нафтульев предла­гает различать динамическую и цифровую имитацию. Первая протекает в реальном, вторая — в ускоренном масштабе времени. Основное отличие динамической имитации от цифровой заключается в основном в том, что в первом случае человек как бы непосредственно выполняет (имитирует) свои функции, а во втором — основные его функции имитируются с помощью ЭВМ. Подытоживая все сказанное следует отметить, что фи­зическая имитация обычно носит частичный характер и осуществляется в реальном масштабе времени; сим­волическая имитация, напротив, может носить более полный характер и протекает в ускоренном масштабе времени.

Важнейшей формой физической имитации являет­ся деловая игра. Она представляет метод имитации управленческих и деловых ситуаций путем игры по заданным правилам человека (группы людей) и ЭВМ. Деловая игра является формой воссоздания предмет­ного и социального содержания профессиональной деятельности, моделирования систем отношений, ха­рактерных для данного вида практики. Проведение деловой игры представляет собой развертывание осо­бой (игровой) деятельности участников на имитацион­ной модели, воссоздающей условия и динамику произ­водства. В зависимости от того, какой тип человеческой практики воссоздается в игре и каковы цели участииков, различают деловые игры учебные, исследователь­ские, управленческие, аттестационные. Деловые игры получили широкое распространение в связи с задача­ми по совершенствованию управления, принятия пла­новых и производственных решений, подготовки и повышения квалификации кадров. Учебная деловая игра позволяет задать в обучении предметный и соци­альный контексты будущей профессиональной дея­тельности и тем самым смоделировать более адекват­ные по сравнению с традиционным обучением условия формирования личности специалиста. В этих условиях усвоение нового знания накладывается на канву буду­щей профессиональной деятельности; обучение при­обретает совместный, коллективный характер; форми­рование специалиста осуществляется в результате подчинения двум типам норм: нормам компетентных предметных действий и нормам отношений в группо­вой деятельности. Мотивация, интерес и эмоциональ­ный статус участников деловой игры обусловливаются широкими возможностями для целеполагания и целеосуществления, диалогического общения на материа­ле проблемно представленного содержания деловой игры. В инженерной психологии деловые игры широ­ко применяются для подготовки операторов энергоси­стем, в психологии управления — для подготовки раз­личного рода управленческих кадров.

Рассмотрим более подробно на конкретных при­мерах возможные случаи применения деловых игр для решения указанных задач.

В работе [197] обоснована необходимость форми­рования оперативных навыков и умений — заключи­тельного этапа подготовки операторов энергоблоков — посредством деловых (оперативных) игр. Для этого в оперативной деятельности персонала энергоблоков было выделено игровое начало, найден подлинный соревновательный элемент. Например, обучаемому поручалась роль энергоблока, и он должен был пра­вильно реагировать на управляющие действия друго­го обучаемого. Или один из игроков «изобретает ава­рию», а другой игрок — устраняет отказы. Помимо этого разработаны сценарии для проведения оператив­ных игр при возникновении тех или иных ситуаций в технологическом процессе.

Это позволило создать не просто игровую обучаю­щую систему, но прежде всего — игровую тренирую­щую систему. Данный аспект является принципиаль­но важным, так как позволяет ликвидировать разрыв между знаниями и умениями, между обучением и тре­нировкой. Тренирующее качество именно и достигну­то посредством оперативных игр. Для решения этих задач разработано несколько разновидностей таких игр: ситуационные (наблюдение, диагностика, планирова­ние), координационные (взаимодействие с автомати­кой), противоаварийные.

Рассмотрение особенностей проведения таких игр обсудим для случая диагностики [197]. ЭВМ задает исходные условия и предлагает обучаемому указать вид игры (стандартная, усложненная, ускоренная и облегченная). Допустим, выбрана усложненная игра. От обучаемого требуется в этом случае показать пони­мание технологической ситуации и ее многомерности. Затем ЭВМ просит обучаемого найти причину откло­нения. В случае правильной диагностики в рамках за­данного лимита времени ЭВМ фиксирует победу обу­чаемого.

Если же правильное решение принято с опоздани­ем, машина разрешает продолжить игру с добавкой времени. Отказ от добавки ведет к фиксации проигры­ша и повтору игры для другой ситуации; согласие на дополнительное время увеличивает штрафные очки, что не ведет к чистой победе, но и не исключает ничью. К ничьей ведет также правильное решение, принятое вовремя, но с помощью ЭВМ. Проигрыш фиксируется в случае ошибки обучаемого. От проигрыша следует отличать поражение, которое засчитывается обучаемо­му, если он принял ошибочное решение, отягощенное просрочкой времени, невзирая на помощь. Поражение вводит в действие дополнительные игры. Они делятся на две группы: игры с признаками и игры с причина­ми (табл. 9.1).

Из игр с признаками особенно существенной яв­ляется игра «Найти приборы». Речь идет о проверке «прочности» связей между наименованиями признака и его индикаторами. В каждой группе дополнительных игр предусмотрены взаимные переходы. Что касается игр с причинами, то здесь особенно интересна игра «Очистить». Проведенные эксперименты с оператора­ми электростанций показали особую трудность указан­ной фильтрации даже для опытных операторов. Игра состоит в максимально быстром выделении ложных причин, причем количество баллов, получаемых игро­ком, тем больше, чем выше правдоподобие ложной причины [197].

Таблица 9.1 Дополнительные игры

Как уже отмечалось ранее, деловые игры находят широкое применение и при отработке управленческих решений по инженерно-психологическому (эргономическому) обеспечению новых образцов техники. Один из вариантов такой игры описан в [199]. В ней моделируется организация взаимодействия предпри­ятия промышленности (заказчика) и разработчика по организации работ по инженерно-психологическому (эргономическому) обеспечению разработки, испыта­ний и внедрению новой техники.

Из рассмотренных примеров видно, что физичес­кое имитационное моделирование, осуществляемое в форме деловых и учебных игр, направлено не только на исследование и изучение оперативной и управлен­ческой деятельности, но и на обучение и тренировку оперативного и управленческого персонала, отработ­ку ими соответствующих навыков и умений. В этом плане деловые игры выступают не столько как элемент исследовательской деятельности, сколько они являют­ся одной из форм обучения и тренировок персонала.

9.2. Цифровая (статистическая) имитация
деятельности оператора

Рассмотренные ранее методы в ряде случаев не могут быть использованы для изучения и анализа де­ятельности оператора. Укажем некоторые из этих слу­чаев.

1. Применение математических методов в процессе проектирования СЧМ, как правило, позволяет лишь приближенно оценивать деятельность оператора, поскольку эти методы не позволяют учесть целый ряд особенностей деятельности оператора. Попыт­ки учета этих особенностей приводят к существен­ному усложнению модели. При этом может получить­ся, что аналитическое решение задачи оказывается либо принципиально невозможным, либо связанным с большими теоретическими и вычислительными трудностями.

2. Применение экспериментальных методов в про­цессе испытаний и эксплуатации СЧМ также не всегда оказывается возможным. Это может быть связано с опасностью для здоровья или жизни людей, невозможностью экспериментального вос­произведения некоторых ситуаций, с большой сложностью или стоимостью эксперимента.

В этих случаях весьма полезные результаты дает применение статистического моделирования. Оно ба­зируется на методе статистических испытаний (метод Монте-Карло). Метод основан на розыгрыше (имита­ции) воздействия случайных факторов на деятельность оператора и функционирование СЧМ непосредствен­но в ходе моделирования. Этим объясняется другое название метода — имитационное моделирование.

Смысл метода заключается в многократной реа­лизации с помощью ЭВМ моделируемого процесса. Каждая реализация носит случайный характер. Дос­товерность окончательного решения достигается ста­тистической обработкой промежуточных результатов по множеству реализации.

Из этого следует, что имитационные методы зани­мают промежуточное положение между эксперимен­тальными и математическими методами. По способу получения данных о деятельности оператора метод является математическим, а по характеру их получе­ния и использования он копирует экспериментальный метод. Поэтому имитационные методы называют так­же машинным или математическим экспериментом.

Применение имитационных методов позволяет избежать многих недостатков экспериментальных и математических методов. С одной стороны, имитацион­ные методы позволяют получить сравнительно высо­кую достоверность результатов моделирования уже на ранних этапах проектирования СЧМ. С другой сторо­ны, по выражению академика В.М. Глушкова, матема­тический эксперимент работает и в тех случаях, когда эксперименты с реальными объектами сильно затруд­нены, а порой и вовсе невозможны [29]. Кроме того, в ряде случаев его стоимость может оказаться гораздо ниже, чем стоимость эксперимента.

В настоящее время метод имитационного модели­рования широко используется в различных областях. Применение его в инженерной психологии имеет ряд особенностей [54, 98, 215].

1. В основании имитационного моделирования СЧМ лежит представление о производственной деятель­ности оператора как совокупности отдельных действий. Последовательность этих действий должна быть известна (однозначно или в вероятностном плане). При этом предполагается, что в пределах заданных ограничений операторы будут действовать согласно предписаниям. Эти предписания могут быть детерминированными или вероятност­ными.

2. Описание каждого действия предельно упрощено: задается вероятность и время его выполнения, учитываются обобщенные показатели эффективно­сти (качество выполнения, стоимость и др.). Пси­хические процессы, регулирующие выполнение отдельного действия, при этом, как правило, не рассматриваются. Такое упрощение имеет опре­деленное преимущество, поскольку позволяет от­четливее проследить внешние связи и взаимную согласованность отдельных действий, выявить вли­яние фактора времени, способствуя обнаружению основных источников изменения эффективности СЧМ.

3. Многие характеристики деятельности оператора носят вероятностный характер. Поэтому введение в модель элемента случайности резко повышает ее эффективность, так как позволяет получить не только детерминированные оценки результатов деятельности оператора, но и их законы распре­деления.

4. Отличительной чертой моделей СЧМ по сравнению с другими имитационными моделями является упор на использование и учет внешних проявлений психологических факторов. Наряду с данными о ра­боте технических устройств модель учитывает та­кие переменные, как появляющееся временами состояние напряженности, квалификация и мораль­ные качества отдельных операторов, спаянность коллектива и его направленность [54]. Представля­ется возможным также учет таких психологичес­ких характеристик, как особенности памяти опе­ратора, его реакция, эмоциональная устойчивость, способность к взаимодействию с другими опера­торами и т.п. [45, 70]. Однако, поскольку число факторов, влияющих на эффективность деятельно­сти оператора, очень велико и все их учесть одно­временно невозможно, очень важно выбрать из них лишь самые существенные и отбросить малозначительные. Выбранные факторы должны быть представлены в такой форме, которая позволяет

5. осуществить имитацию их на ЭВМ и произвести соответствующую обработку полученных данных. 5. Меняя порядок выполнения отдельных действий, число операторов, их психофизиологические харак­теристики, условия работы и т. п., модель позволя­ет получить такие суммарные показатели качества работы, как относительное число решенных задач, время их решения, среднее время простоя опера­торов или время их перегрузки, вероятность вы­полнения системой предписанных функций и др. Сопоставляя полученные результаты, можно выб­рать оптимальный вариант построения СЧМ. Сле­довательно, модель является удобным способом для сравнительной оценки различных вариантов пост­роения системы.

Построение имитационных моделей базируется на применении научных данных из общей и групповой психологии, технических наук, математики, планиро­вания эксперимента, практики применения ЭВМ. Структура модели определяется составом входящих в нее блоков и связями между ними. Такими блоками обычно являются: блок имитации средств и условий деятельности, блок имитации собственно деятельнос­ти и общения, блок генерации проблем (задач), блок определения и задания начальных условий, блок реги­страции и обработки результатов моделирования, блок управления моделью. Конкретная структура модели определяется видом моделируемой задачи.

Имитационные модели деятельности оператора в системе «человек-машина» молено разбить на два ос­новных вида: модели решения оператором отдельной конкретной задачи и модели его функционирования в условиях потока таких задач (модели обслуживания).

Модель первого видарассмотрим на частном при­мере применения ее для определения времени реше­ния задачи оператором. Для этого деятельность опе­ратора представляется в виде суммы n отдельных независимых последовательно выполняемых действий. Для каждого из этих действий Должны быть известны законы распределения времени их выполнения. В со­ответствии с заложенной в память ЭВМ программой она формирует по заданному закону время выполне­ния первого действия t₁, затем время t₂ и т. д., пока не будет сформировано время выполнения последнего, n-го действия. Общее время решения задачи нахо­дится как сумма от t_t до t_n.

Процесс повторяется N раз, в результате чего получается N значений времени т_оп. По этим значени­ям строится закон распределения и вычисляются его основные характеристики τ_оп и σ_τ.

При необходимости модель может учитывать и ошибки в выполнении отдельных действий. Для этого в память ЭВМ вводятся значения Р; — вероятности безошибочного выполнения i-ro действия (i = 1, 2...п). На каждом шаге ЭВМ вычисляет время t_i и по жребию, в соответствии с вероятностью Р;, проверяет безоши­бочность выполнения i-ro действия. При наличии ошиб­ки в зависимости от принятой программы работы это действие повторяется вновь либо повторяется все или часть предшествующих действий. Выполнение той или иной программы обусловлено характером исследуемой деятельности.

Модель будет еще более полной, если различать индивидуальные характеристики операторов, времен­ные ограничения, налагаемые на процесс решения задачи, вводить различную срочность выполнения от­дельных действий и т. д. Программа моделирования может быть представлена схемой, изображенной на рис. 9.1.

Рис. 9.1. Структурная схема имитационной модели деятельности оператора.

Блоки 1, 2, 3, 4 осуществляют ввод исходных дан­ных, блок 5 проводит собственно моделирование задан­ное число N раз. По результатам N реализаций блок 6 вычисляет и выдает на печать закон распределения времени выполнения задачи, его числовые характери­стики τ_оп и σ_τ; вероятность своевременного выполне­ния задачи; части задачи, при выполнении которых оператор был недогружен или, наоборот, у него возни­кал дефицит времени, и другие величины.

В моделях второго вида(моделях обслуживания) характеристики решения оператором отдельных задач считаются известными. Здесь они выступают не как результат моделирования (как в первом случае), а в качестве исходных данных. Кроме этого, исходными данными являются:

■ поток задач, решаемых оператором (моменты поступле­ния задач, их характер, приоритет и т. д.);

■ поток ошибок оператора (моменты или вероятности воз­никновения ошибок, их последействие, время исправле­ния и т. п.);

■ индивидуальные психофизиологические характеристики операторов, оказывающие влияние на их деятельность;

■ особенности протекания процесса управления (например, временные ограничения в системе «человек-машина».

На первом этапе моделирования проводится форма­лизованное описание деятельности оператора. После этого строится математическая модель, т. е. деятельность оператора описывается с помощью математических объектов (формул, уравнений, неравенств). Для модели­рования на ЭВМ модель преобразуется в моделирующий алгоритм, на основании которого составляется програм­ма моделирования.

Более подробно эти задачи выглядят так. При фор­мализации деятельности оператора могут быть учтены многие психофизиологические закономерности опера­торской деятельности: недоступность обслуживания, процессы памяти, возникновение напряженности и утомления, возникновение ошибок и их исправление, взаимодействие операторов, динамика работоспособ­ности и др. [168].

Недоступность обслуживания обусловлена перио­дами недоступности, наличие которых объясняется тем, что часть рабочего времени оператора представляется ему для отдыха, кроме того, у него могут быть и иные обязанности, непосредственно не связанные с обслужи­ванием поступающей информации. Периоды недоступ­ности задаются законом распределения и вероятностью появления их в течение определенного промежутка времени.

При описании процессов памяти рассматриваются основные процессы, связанные с хранением и воспро­изведением информации. В этих процессах участвуют два вида памяти: долговременная и кратковременная. Любая поступающая информация поступает в кратков­ременную память, имеющую определенный объем k₀. Информация сохраняется в течение времени, не пре­вышающего длительность следа кратковременной па­мяти.

Информация, вытесненная из кратковременной памяти, с определенной вероятностью направляется в долговременную память либо теряется. Информа­ция, находящаяся в кратковременной памяти, а также направленная в долговременную, воспроизводится полностью и без потерь. Однако время обслужива­ния в последнем случае увеличивается на величину τ_п — время поиска информации в долговременной памяти, или время обращения к долговременной па­мяти. Вероятность потери, вероятности обслужива­ния кратковременной и долговременной памятью, время поиска используются в качестве исходных данных и определяются либо экспериментально, либо расчетным путем с использованием моделей памяти [16].

Напряженность в работе оператора может быть двух типов: операциональная и эмоциональная. При формализации деятельности оператора учитывается обычно только операциональная напряженность, возни­кающая вследствие сложности выполняемой работы за пультом управления. Эмоциональная напряженность не

рассматривается из-за трудностей количественного описания степени напряженности такого вида.

При моделировании вводятся две степени состоя­ния оператора: ненапряженное (нормальное) и напря­женное состояние, которое является источником допол­нительных ошибок.

Нормальное состояние имеет место, когда число поступивших сигналов не превышает объем кратков­ременной или оперативной памяти и не возникает дефицит времени при обработке информации. При нарушении любого из этих условий возникает напря­женность. Условия возникновения этих состояний можно записать следующим образом:

где τ_ож — время ожидания начала обслуживания дан­ного сигнала; τ_пр.доп — допустимое время пребывания сигнала на обслуживании, или лимит времени, отводи­мый на обслуживание данного сигнала. Очевидно, чем больше τ_ож, тем меньше времени отводится для обслу­живания.

Из выражений (9.1) и (9.2) следует, что дефицит времени возникает тогда, когда оператор видит, что оставшегося времени (τ_доп — τ_ож) ему не хватит для своевременной обработки сигнала, если он будет ра­ботать с нормальной скоростью. Это требует от него более интенсивной (т. е. напряженной) работы и свя­зано обычно с увеличением числа ошибок.

Взаимодействие операторов в процессе обслужива­ния поступающей информации может оказать как поло­жительное, так и отрицательное влияние на результаты деятельности исследуемого оператора. Положительное влияние проявляется в возможности дублирования (резервирования) работы оператора. Резервирование приводит к уменьшению вероятности совершения ошибки при некотором увеличении времени обслужи­вания.

Отрицательное влияние взаимодействия заключа­ется в выполнении оператором дополнительной рабо­ты, связанной с контролем действий других операто­ров, проверкой получаемых от них данных, ответами на запросы, исправлением их ошибок и т. д. Для учета этого во входящий поток вводится дополнительный поток требований, обусловленный взаимодействием.

При рассмотрении динамики работоспособности оператора учитывается влияние «вхождения» в работу (врабатываемости) и утомления. Для учета этих явле­ний основные характеристики деятельности операто­ра задаются в функции времени его работы за пультом управления. Эта функция графически изображена на рис. 4.9.

Для учета возможности совершения оператором ошибочных действий и их исправления требуется ре­шение нескольких задач: моделирование события «возникновение ошибки», решение вопроса о судьбе сообщения, при обслуживании которого было допуще­но ошибочное действие; учет последействия потока ошибок.

Моделирование ошибок заключается в следующем. В результате экспериментальных исследований опре­деляется вероятность совершения ошибки ρ_ош, после чего по жребию выбирается соответствующий резуль­тат для получения события «возникновение ошибки при обслуживании данного сообщения». Это имеет место при выполнении условия

(9.3)

где — число, равномерно распределенное в интер­вале [0, 1], вырабатываемое ЭВМ.

В процессе решения вопроса о судьбе требования, при обслуживании которого совершено ошибочное действие, обычно принимается следующий вариант: при совершении ошибки обслуживание прекращается и возобновляется только после ее исправления.

Последействие потока ошибок определяет взаим­ную зависимость вероятностных характеристик пото­ка для двух непересекающихся между собой интерва­лов времени. С целью введения последействия ρ_ош задается как функция длины очереди. При этом после­действие проявляется в том, что совершение ошибки и необходимость ее исправления приводят к увеличению длины очереди, а следовательно, и к увеличению веро­ятности ошибки при обслуживании последующих тре­бований. Проведенные исследования показывают, что зависимость ρ_ош = f (k) носит линейный характер.

Для моделирования на ЭВМ необходимо преобра­зовать построенную модель исследуемого процесса (процесса функционирования оператора) в специаль­ный моделирующий алгоритм, в соответствии с кото­рым в машине вырабатывается информация, описыва­ющая элементарные явления исследуемого процесса с учетом их связей и взаимных влияний. Укрупненная структурная схема алгоритма приведена на рис. 9.2.

Рис. 9.2. Структурная схема имитационной модели обслуживания.

В соответствии с принятыми обозначениями ариф­метические блоки изображены прямоугольниками, логические — ромбами. Если условие, проверяемое логическим блоком, выполнено, то управление переда­ется по стрелке с индексом 1, в противном случае — по стрелке с индексом 0.

Принцип работы схемы заключается в следующем. Блок 1 формирует моменты поступления t_j очередных сообщений в соответствии с заданным законом распре­деления. Блок 2 производит подсчет числа k сообще­ний, одновременно находящихся на обслуживании. Блок 3 проверяет условие ρ_сов<ξ, (где ρ_сов — вероят­ность совместного обслуживания двумя операторами). Выполнение этого условия свидетельствует о наличии резервирования при обслуживании данного сооб­щения.

Блоки 4 и 5 производят вычисление основных ха­рактеристик деятельности оператора. Эти характери­стики различны при резервировании и отсутствии резервирования и являются функциями от длины оче­реди и времени. Блок 6 проверяет условия возникно­вения напряженности в соответствии с выражениями (9.1) и (9.2). В зависимости от результатов этой провер­ки блоки 7 и 8 моделируют процесс обслуживания в нормальных и напряженных условиях.

Блок 9 подсчитывает количество проделанных ре­ализаций N*, а блок 10 сравнивает его с числом N — количеством реализаций, необходимым для достиже­ния заданной точности моделирования. При N*<N мо­делирование продолжается, при N*=N — заканчивает­ся и блок 11 выдает результаты моделирования на печать. В зависимости от целей моделирования на пе­чать могут быть выданы различные характеристики моделируемого процесса: вероятностные характерис­тики очереди и времени ожидания, продолжительность пауз между обслуживанием сообщений и т. д.

С их помощью вычисляются многие характерис­тики деятельности оператора: степень загрузки, пе­риоды занятости, своевременность решения задач и др. Зная их, можно определить допустимую плотность (темп поступления) задач, произвести оценку загрузки оператора, выявить характер и частоту появления различных ситуаций в системе «человек-машина».

Рис. 9.3. Структурная схема имитационной модели групповой деятельности.

Схема моделирующего алгоритма (рис. 9.2) носит самый общий характер и показывает лишь общий прин­цип построения имитационной модели обслуживания. В более подробном виде она произведена в [45, 70]. Кроме этого на основе общей схемы могут быть пост­роены и некоторые частные схемы: моделирования групповой деятельности (рис. 9.3), моделирования про­цесса обслуживания разнородных заявок, моделирова­ния напряженности в работе оператора и др. [45, 173].

Как отмечалось в начале главы, имитационное моделирование может быть аналитическим и статис­тическим. Приведенные на рис. 9.1 и 9.2 схемы алгорит­мов реализуют идею статистического моделирования, осуществляемого методом статистических испытаний. При аналитическом имитационном моделировании (АИМ) как весь алгоритм, так и отдельные единицы функционирования описываются аналитическими мо­делями. Идея АИМ возникла в рамках теории функци­ональных сетей. Этот вид моделирования был выбран по следующим соображениям: аналитическое модели­рование является более предпочтительным с точки зрения точности результатов моделирования; оно ли­шено главных недостатков статистического моделиро­вания — необходимости проведения значительного числа реализаций и статистической обработки резуль­татов. Для реализации АИМ разработан специальный язык АЯТС (алгоритмический язык типовых структур) и специальное программное обеспечение, позволяю­щее осуществить представление функциональной сети с помощью этого языка [137]. Однако функциональные возможности и область практического применения АИМ намного уже, чем у статистического имитацион­ного моделирования.