Области применения имитационного моделирования. Основные преимущества и недостатки.

Попытаемся обобщить достоинства метода имитационного моделирования, целесообразность его применения в тех или иных случаях и существующие недостатки данного вида моделирования.

1) Основным достоинством имитационного моделирования является универсальность подхода при моделировании систем различной сложности и с различной степенью детализации.

С одной стороны, имитационное моделирование позволяет рассматривать процессы, происходящие в системе, практически на любом уровне детализации.

С другой стороны, в имитационной модели можно реализовать практически любой алгоритм управленческой деятельности или поведения системы.

Кроме того, модели, которые допускают исследование аналитическими методами, также могут анализироваться имитационными методами.

Все это служит причиной того, что имитационные методы моделирования в настоящее время становятся основными методами исследования сложных систем.

2) Целесообразность применения. Имитационные модели представляют собой модели типа так называемого черного ящика. Это означает, что они обеспечивают выдачу выходных параметров системы, если на ее взаимодействующие подсистемы поступают входные воздействия. Поэтому для получения необходимой информации или результатов следует осуществить "прогон" (реализацию, "репетицию") моделей, а не "решать" их. Имитационные модели не способны формировать свое собственное решение в том виде, в каком это имеет место в аналитических моделях, а могут лишь служить в качестве средства для анализа поведения системы в условиях, которые определяются экспериментатором. Этот кажущейся на первый взгляд недостаток, на самом деле является главным достоинством имитационного моделирования вследствие того, что целесообразность применения имитационного моделирования становится очевидной при наличии любого из следующих условий (6 условий):

1. Не существует законченной математической постановки задачи, либо еще не разработаны аналитические методы решения сформулированной математической модели;

2. Аналитические методы имеются, но математические процедуры столь сложны и трудоемки, что имитационное моделирование дает более простой способ решения задачи (большинство проблем управления социо техническими системами попадает в 1 и 2 категории);

3. Аналитические решения существуют, но их реализация невозможна вследствие недостаточной математической подготовки имеющегося персонала. В этом случае следует сопоставить затраты на проектирование, испытания и работу на имитационной модели с затратами, связанными с приглашением специалистов со стороны.

4. Кроме оценки определенных параметров, желательно осуществить на имитационной модели наблюдение за ходом процесса в течение некоторого времени (это возможно только на имитационной модели);

5. Имитационное моделирование может оказаться единственной возможностью вследствие трудностей постановки экспериментов и наблюдения явлений в реальных условиях;

6. Для долговременного действия систем или процессов может понадобиться сжатие временной шкалы. Имитационное моделирование дает возможность полностью контролировать время изучения системы, поскольку явление может быть замедлено или ускорено по желанию.

3) Недостатки:

1. Низкая точность результатов (по сравнению с математическим моделированием). Имитационная модель в принципе не точна, и мы не в состоянии измерить степень этой неточности. Это затруднение может быть преодолено лишь частично путем анализа чувствительности модели к изменению определенных параметров (и соответственно влиянию их неточности на систему в целом).

2. Большое время моделирования и разработки. Разработка хорошей имитационной модели часто обходится дорого и требует много времени, а также наличия высокоодаренных специалистов, которых в данной фирме может и не оказаться.

3. Результаты, которые дает имитационная модель, обычно являются численными, а их точность определяется количеством знаков после запятой, выбираемым экспериментатором. В связи с этим возникает опасность "обожествления чисел", т.е. приписывания им большей значимости, чем они на самом деле имеют.

4. Отсутствие единой теории и методологии построения моделей (больше искусство, чем наука). В отличии от других видов моделирования (математические модели, концептуальное моделирование, деловые игры), где имеются хорошо апробированные методики создания и использования моделей. Разработка и применение имитационных моделей все еще в большей степени искусство, нежели наука. Следовательно, как и в других видах искусства, успех или неудача определяется не столько методом, сколько тем, как он применяется!!

4) Область применения имитационного моделирования

Среди методов прикладного системного анализа имитационное моделирование является самым мощным инструментом исследования сложных систем, управление которыми связано с принятием решений в условиях неопределенности. Это практически все социотехнические системы (управление предприятиями, проектами, производственными системами и т.д.). Именно в этом случае, по сравнению с другими методами, имитационное моделирование позволяет рассматривать: А) большое число альтернатив, Б) улучшать качество управленческих решений В) точнее прогнозировать их последствия.

Этими обстоятельствами, по сути, и определяется та обширная область человеческой деятельности, в которой имитационное моделирование по праву занимает достойное место.