Б. Достоинства и недостатки имитационного моделирования

ИМ позволяет решать ряд сложных задач и имеет преимущество:

- при создании ИМ законы функционирования системы могут быть неизвестны, поэтому постановка задачи исследования является не полной и ИМ служит средством изучения особенностей процесса. При этом можно руководствоваться связями между компонентами и алгоритмами их поведения,

- при проведении ИМ выявляется характер связей между внутренними параметрами системы и выходными характеристиками,

- при проведении ИМ можно менять темп моделирования: ускорять при моделировании явлений макромира(например процессов на солнце) или замедлять при моделировании явлений микромира (например, процесс существования элементарных частиц),

- при проведении сравнения и выбора альтернатив,

- при изучении узких мест в системе,

- при подготовке специалистов, осваивающих новую технику.

Из перечисленного следует, что ИМ применяется для решения широкого спектра задач практически любой сложности в условиях неопределённости, когда аналитическое моделирование оказывается практически не применимым.

Достоинства ИМ

1. Возможность объединения традиционных математических методов и экспериментальных компьютерных методов.

2. Высокая эффективность применения при исследовании АСНИ, САПР, экспертных систем, сложных систем управления. По данным RAND Corp. консалтинговые фирмы из всей гаммы возможных средств анализа: -линейное, нелинейное, динамическое программирование, методы исследования операций, вычислительные методы, более чем в 60 % случаев прибегают к ИМ, так как ИМ позволяет получать ответы в терминах понятных и привычных для пользователя

3. Возможность исследования объектов, физическое моделирование которых экономически нецелесообразно или невозможно.

4. Испытания объекта связано с опасностью для здоровья человека.

5. Исследование ещё не существующих объектов.

6. Исследование труднодоступных или ненаблюдаемых объектов.

7. Исследование плохо формализуемых экологических, социальных или экономических систем.

8. Исследование объектов практически любой сложности при большой детализации и снятии ограничений на вид функций распределения случайных величин.

Недостатки ИМ

1. Самым существенным недостатком является невозможность получения точечной оценки исследуемых характеристик, так как в результате ИМ можно оценить только математическое ожидание и дисперсию.

1 Потеря общности результатов, так как при ИМ оценивается конкретная система

2 Трудности оптимизации, так как ИМ отвечает на вопрос что будет в случае «если...», но не определяет, будут ли эти условия наилучшими.

3 . Трудности с оценкой адекватности ИМ.

4 . Создание ИМ сложной системы длительно по времени и требует значительных денежных средств.

Несмотря на эти недостатки всё большое число исследователей прибегает к использованию ИМ в силу достоинств, указанных выше. Необходимо при этом отметить, что для составления сложной ИМ необходим опыт и приобретаемые на практике навыки. Это необходимо учитывать, чтобы при первых неудачах не наступило разочарование в возможностях ИМ.