Многоподходное имитационное моделирование

 

Имитационное моделирование как средство исследования и познания реализуется по трем основным направлениям:

- системная динамика;

-дискретно-событийное моделирование (процессно-ориентированное);

- агентное моделирование.

Первые два подхода являются традиционными методами имитационного

моделирования, появившимися в 50-60-х годах прошлого века, последний- активно развивается в последнее десятилетие.

Системная динамика предполагает высокий уровень абстракции и используется в основном для задач стратегического уровня, предполагает использование базовых законов функционирования объекта, в том числе его аналитического описания. Рассматривает поведение системы с верхнего уровня к нижнему.

Дискретно-событийный подход используется в основном на операционном и тактическом уровне. Рассматривает поведение системы с верхнего уровня к нижнему с переходами к параллельным. Может использовать в качестве подмодели аналитическую модель.

Системная динамика и дискретно-событийное моделирование рассматривают систему сверху вниз, работая на системном уровне.

Агентное моделирование – это подход снизу-вверх: модель фокусируется на поведении множества однотипных индивидуальных объектов, поведенмие которых определяет поведение системы в целом. Применение агентных моделей включает задачи любого уровня абстракции: агент может представлять предприятие в целом, отдельное производство, сборщика фруктов, проект, идею, транспортное средство и т.д.

Почему на современном этапе необходимо многоподходное моделирование?

В основе любого метода моделирования лежат абстрагирование и упрощение, которые должны зависеть от решаемой задачи, а не от инструмента имитационного моделирования Matlab, AnyLogic и других, который есть в распоряжении создателя модели. При анализе системы можно подвести каждую ее подсистему к определенному виду моделирования – анлитическому, системной динамики, дискретно-событийному или агентному. При этом возможы различные сочетания этих видов при дальнейшем синтезе модели (укрупнении подсистем). В результате может быть получена модель с максимальным приближением к реальному объекту.

 

Контрольные вопросы к главе 5

 

1. Какая модель называется статической?

2. Дайте определение динамической модели

3. В чем разница аналитической модели от имитационной?

4. Перечислите свойства моделей. Как эти свойства взаимосвязаны? Приведите примеры, убедительно показывающие необходимость каждого из этих свойств.

5. Перечислите основные этапы жизненного цикла моделирования.

6. Что такое оценка адекватности модели? Оцените адекватность какой- либо модели.

7. Что такое вычислительный или компьютерный эксперимент?

8. В чем особенности компьютерного моделирования по сравнению с математическим моделированием?

9. Перечислите этапы (задачи этапов) компьютерного моделирования.

8. Поясните различие между модельным и реальным временем.

10. Перечислите элементы имитационной модели.

10. Объясните назначение стайтчарта.

 

Источники информации к главе 5

 

1. Борщев А. От системной динамики и традиционного имитационного

моделирования — к практическим агентным моделям: причины, технологии, инструменты. http://www.xjtek.com

2. Гультяев А. Визуальное моделирование в среде MATLAB. Учебный курс. Питер. 2000.-432 с.

3. Карпов Ю. Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5. – Спб.: БВХ- Петербург, 2006.- 400с.: ил.

4.. Лычкина Н.Н. Компьютерное моделирование социально-экономического развития регионов в системах поддержки принятия решений – III Международная конференция «Идентификация систем и задачи управления» SICPRO` 04, Москва, ИПУ РАН, 2004г.

5. Рыжиков Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технология.- СПб.: КОРОНА принт; М.: Альтекс- А, 2004.- 384 с., ил.