В. Основные этапы и задачи, реализуемые при ИМ

Процесс ИМ можно разделить на три последовательных этапа (рис.36):

Э1. Построение математической (концептуальной) модели S` .

Э2. Разработка моделирующего алгоритма S``

Э3. Исследование системы S с помощью модели S``.

Процесс ИМ не является строго поступательным, между этапами существуют обратные связи, позволяющие вводить новую информацию, вносить уточнения и корректировки.

Построение математической модели на этапе Э1 включает в себя пять взаимосвязанных подэтапов [4, 11]:

1.1 Уяснение и постановка задачи, определение целей исследования.

1.2 Декомпозиция системы на компоненты, допускающие удобное математическое или алгоритмическое описание.

1.3 Определение параметров, переменных, пространства состояний системы, установление пределов изменения каждой характеристики.

1.4 Выбор выходных показателей, т.е. вектора .

1.5 Аналитическое описание с помощью выбранной концептуальной модели S` системы S и проверка ее адекватности.

Построение математической модели системы S начинается с определения параметров системы и переменных, определяющих процесс функционирования системы.

На этапе 2 при переходе от концептуальной модели S` к моделирующему алгоритму и имитационной модели S`` можно выделить пять основных подэтапов.

2.1 Выбор способа имитации, а также вычислительных и программных средств реализации ИМ.

2.2 Построение логической схемы моделирующего алгоритма.

2.3 Алгоритмизация математических моделей, описывающих поведение элементов системы и связей между ними в рамках выбранного способа имитации.

2.4 Программирование моделирующего алгоритма, т.е. разработка самой имитационной модели.

2.5 Отладка, тестирование и проверка адекватности ИМ.

На этапе 3 можно выделить 3 основных подэтапа

Планирование вычислительных экспериментов

Проведение прогона или прогонов.

Обработка, анализ и интерпретация результатов

На этапе 1 проводится выяснение особенностей, которые представляют интерес для исследователя, уточняются виды и формы преобразования материальных, энергетических и информационных потоков, уточняются взаимодействия с другими системами и окружающей средой. Таким образом, осуществляется проблемная ориентация. При этом сближаются точки зрения и снимаются имеющиеся разногласия. При этом концептуальное описание правильнее начинать со специальной задачи, а затем универсализировать её на класс задач. Информация должна получаться из всех возможных источников: Интернета, публикаций в специальных журналах, выбора аналитических моделей, суждений экспертов. Серия стандартных вопросов этого этапа таковы:

· Что представляет собой система (характеристики, состав, взаимодействия, отношение с окружающей средой),

· Как характеристики эволюционируют во времени,

· Каков характер корреляционных связей,

· Обладает ли система свойствами робастности и т.д

Всё это позволяет описать концептуальную модель, для чего определяются входные параметры, возмущающие воздействия, выходные реакции системы. После чего обязательно проверяется её адекватность, т.е. насколько модель отвечает реальной системе и какова степень доверия результатам ИМ.

На 2-ом этапе производится составление ИМ. В случае описания сложных систем ИМ может создаваться усилиями специалистов разных отделов и даже разных организаций, при этом уровень может доходить до подмоделей, их отладки и сборки общей ИМ. На этом этапе также проводится оценка адекватности, но в отличии от первого этапа где определяется правильна ли модель, на втором этапе проверяют насколько правильно работает эта модель и проводится пилотный прогон модели.

Наконец, третий этап является основным ради которого и строилась модель, на этом этапе набирается статистика, позволяющая принимать решения по любой из основных задач ИМ.

К числу основных групп задач ИМ можно отнести:

Группа 1. Оценка значений показателей выходного вектора – Q, а также значений параметров компонентов.

Группа 2. Нахождение функциональной зависимости между вектором Q и значениями параметров системы.

Группа 3. Сравнение систем с разными вариантами структур и разными значениями параметров для одной функциональной структуры.

Группа 4. Оптимизация системы S на множестве параметров на основе двойственной задачи оптимизации (достижения максимума выходного параметра при заданном значении ресурсов, либо минимизация ресурсов при достижении заданного значения выходного параметра).

Любая задача из названных групп проблем может быть решена на этапе 3 с помощью методов планирования имитационных экспериментов. В результате имитационного моделирования системы S при заданном времени и векторе параметров системы получается фазовая траектория системы S:

34

и значения выходных показателей для каждого интервала модельного времени и для всего интервала моделирования в целом

35

Результаты одного вычислительного эксперимента -ВЭ, в результате которого имитируется фазовая траектория (34) и выходные показатели (35) называются репликой или реализацией. Итогом одной реплики является одно значение искомой характеристики. Для получения представительной статистики необходимо провести ряд реплик в рамках одного прогона или ряд прогонов с меняющимися условиями, после чего проводится подэтап обработки данных ВЭ. Анализ полученной статистики может выявить и контринтуитивное поведение системы, что может быть вызвано плохим проведением этапа 1 или не выявленной неадекватностью модели исследуемой системе. Целью обработки статистики является не только оценка характеристик, но и уточнение асимптотических свойств, определение колебательности системы и областей устойчивости. На основе полученных результатов принимаются необходимые решения. Названные группы задач практически перекрывают всю область возможных применений ИМ.