Этапы имитационного моделирования

Второй существенной особенностью функционирования является необходимость повторять расчет итоговых параметров модели определенное число раз, которое находится заранее по разработанной методике. Целью повторений является имитация различных вариантов возможных погодных условий микрозоны.

Основные задачи прогнозирования экономической эффективности адаптивно управляемых систем решаются с помощью имитационных моделей. Главными проблемами здесь являются моделирование стохастичности, несущее много черт чисто математической задачи, которую необходимо правильно поставить. Только после этого можно приступить к расчету обоснованных результатов моделирования.

Основой для построения стохастических функций являются их математические ожидания и среднеквадратические отклонения, имеющие распределение, которое в задачах моделирования принималось аналогично близким к нормальному. Для нас особый интерес представляет метод получения нормального распределения при помощи стандартного датчика случайных чисел.

Случайная величина с нормальным распределением описывается двумя параметрами: математическим ожиданием и стандартным отклонением. Датчик случайных чисел выдаёт равномерно распределённое число в интервале от 0 до 1. Для описания имитационного процесса весьма актуален вопрос выбора языка программирования. Хотя теоретически возможно описать модель на любом из широко распространенных универсальных проблемных языков Фортране, PL/1, Паскале, но опыт развития теории и практики имитационного моделирования в нашей стране и за рубежом показывает, что наиболее эффективным средством являются специальные имитационные языки, которых к настоящему времени создано уже немало и многие из них эффективно используются, особенно за рубежом, где ни один крупный проект не реализуется без проверки на имитационной модели. Наиболее известны языки: GPSS, GASP, SIMSCRIPT и DYNAMO, реализующие различные подходы к моделированию.

Выбор языка моделирования влечёт за собой принятие концепции авторов языка, что не может не сказаться на стратегии разработки, построения и совершенствования модели, ибо этот процесс существенно зависит от гибкости и мощности изобразительных средств языка, ресурсов, предоставляемыми пользователю.

Для моделирования на ЭВМ сложной системы нужен аппарат программирования, предусматривающий:

способы организации данных, обеспечивающие простое и эффективное моделирование;

удобные средства формализации и воспроизведения динамических свойств моделируемой системы;

возможности имитации стохастических систем, т.е. процедуры генерирования и анализа случайных величин и временных рядов.

Реализация требований к имитационным моделям в рамках универсального языка программирования приводит к громоздким и неудобным для практического использования программам. В большинстве таких программ могут разобраться только их авторы, а любое изменение в постановке задачи требует переработки значительной части текста программы.

Перейти на страницу: 1 2 3