Учет запаздывания в переносе и открытии огня

Такая ситуация возможна при плохой разведке, связи, управлении огнем.

Пусть - время запаздывания открытия огня стороной А, - стороной Б. Тогда интенсивности потоков поражающих выстрелов сторон, приходящихся на одну цель, равны:

Уравнения динамики боя принимают вид:

На рис. 2.26 в момент времени действительные значения боеспособных средств сторон равны и . Но в это время сторона А ведет огонь по целям, разведанным ранее, в момент времени ; сторона Б - по целям, разведанным в момент времени .

Рис. 2.26. Иллюстрация к учету запаздывания в переносе и открытии огня

Ценность рассмотренных моделей противоборства сторон в функциональном плане всегда ограничена - об этом было сказано в начале п. 2.8. Но они, бесспорно, расширяют наши представления о приемах и подходах к аналитическому моделированию сложных процессов.

 

3. Лекция: Статистическое моделирование:

Имитационная модель представляет собой программу, реализованную на компьютере, описывающую (моделирующую) функционирование элементов моделируемой системы, их связь между собой и внешней средой. Поэтому имитационную модель следует называть компьютерной моделью и имитационное моделирование - компьютерным моделированием, тем более, что название "имитационное моделирование" несет в себе тавтологию: имитация и моделирование - очень сходные понятия. Тем не менее, термин "имитационное моделирование" прижился и широко используется в отечественной технической и научной литературе.

Имитационная модель является функциональной, так как она создается для получения характеристик моделируемого процесса, а не структуры. Однако, моделирующий алгоритм, как правило, имеет модульную структуру, аналогичную размещению и связям элементов в моделируемом объекте.

Имитационная модель дает численное решение задачи, что не позволяет непосредственно усматривать функциональные связи между параметрами процесса, как это демонстрируют аналитические модели. Однако, выполнив серию экспериментов с моделью, направленно изменяя значения исследуемого фактора, и, выполнив обработку результатов, можно построить искомую связь между показателем эффективности системы и исследуемым фактором.

Имитационную модель, в отличие от аналитической модели, можно разработать с любой детализацией процесса или явления.

Как правило, имитационные модели создают для исследования процессов, на течение которых влияют различного рода случайности: отказы и сбои технических устройств, неточности измерений, рассеивание попаданий относительно точек прицеливания, и многое другое. Следовательно, результат такого процесса случаен. В имитационной модели случайные факторы моделируются при помощи специально подобранных генераторов случайных величин, которые входят в современные системы имитационного моделирования. Для получения характеристик таких вероятностных операций имитационная модель многократно реализуется на компьютере. Полученный при этом ряд значений исследуемого параметра подвергается статистической обработке, в результате которой и определяются характеристики случайных показателей процесса - матожидание, дисперсия, закон распределения и т. п. Такие имитационные модели называют статистическими имитационными или статистическими.