Критерии эффективности моделирования систем на эвм.

При имитационном моделировании, так же как и при любом другом методе анализа

и синтеза системы S, весьма существен вопрос его эффективности.

 

Эффективность имитационного моделирования может оцениваться

рядом критериев, в том числе точностью и достоверностью результатов

моделирования, временем построения и работы с моделью М,

затратами машинных ресурсов (времени и памяти), стоимостью

разработки и эксплуатации модели.

Очевидно, наилучшей оценкой эффективности является сравнение получаемых результатов с реальным

исследованием, т. е. с моделированием на реальном объекте при проведении натурного эксперимента.

Поскольку это не всегда удается сделать, статистический подход позволяет с определенной

степенью точности при повторяемости машинного эксперимента

получить какие-то усредненные характеристики поведения системы.

 

Существенное влияние на точность моделирования оказывает число

реализаций, и в зависимости от требуемой достоверности можно

оценить необходимое число реализаций воспроизводимого случайного

процесса.

 

Существенным показателем эффективности являются затраты машинного времени. В связи с использованием ЭВМ различного

типа суммарные затраты складываются из времени по вводу и выводу

данных по каждому алгоритму моделирования, времени на

проведение вычислительных операций, с учетом обращения к оперативной

памяти и внешним устройствам, а также сложности каждого

моделирующего алгоритма. Расчеты затрат машинного времени

являются приближенными и могут уточняться по мере отладки

программ и накопления опыта у исследователя при работе с имитационной

моделью. Большое влияние на затраты машинного времени

при проведении имитационных экспериментов оказывает рациональное

планирование таких экспериментов. Определенное влияние

на затраты машинного времени могут оказать процедуры обработки

результатов моделирования, а также форма их представления.

 

Построение имитационных моделей больших систем и проведение

машинных экспериментов с этими моделями представляют

собой достаточно трудоемкий процесс, в котором в настоящее

время много неизученного. Однако специалисты в области проектирования,

исследования и эксплуатации больших систем должны

в совершенстве знать методологию машинного моделирования,

сложившуюся к настоящему времени, чтобы быть готовыми к появлению

ЭВМ следующих поколений, которые позволят сделать еще

один существенный шаг в автоматизации построения моделей и использования

имитационного моделирования систем.

 

1. Определение математической схемы.

Введение понятия «математическая схема» позволяет рассматривать математику не как метод расчета, а как метод мышления, как средство формулирования понятий, что является наиболее важным при переходе от словесного описания системы к формальному представлению процесса ее функционирования в виде некоторой математической модели (аналитической или имитационной).

При пользовании математической схемой исследователя

системы S в первую очередь должен интересовать вопрос об

адекватности отображения в виде конкретных схем реальных процессов в исследуемой системе, а не возможность получения ответа (результата решения) на конкретный вопрос исследования.

 

Математическую схему можно определить как звено при переходе от содержательного к формальному описанию процесса функционирования системы с учетом воздействия внешней среды, т. е. имеет место цепочка «описательная модель — математическая схема

— математическая [аналитическая или (и) имитационная] модель

».

Для использования ЭВМ при решении прикладных задач, прежде всего прикладная задача должна быть "переведена" на формальный математический язык, т.е. для реального объекта, процесса или системы должна быть построена его математическая модель.

Типовые схемы моделирования: