Процедура компьютерного моделирования при исследовании КС и процессов

Основная задача компьютерного моделирования при исследовании КС и процессов заключается в получении информации об индексах производительности. Планирование модельного эксперимента в процессе обучения осущевляется на основе следующих этапов:

сбор эмпирических данных для конкретных значений базовых системных параметров;

структурирование и обработка эмпирической информации и разработка функциональной схемы модели;

определение априорной информации и дефиниционные области рабочих параметров для разработки подходящей математической модели объекта-оригинала;

реализация модельных экспериментов, накапливание модельной информации и ее последующий анализ.

Обобщенная формализованная процедура модельного исследования для организации модельного эксперимента показана на рис. 4.

Рис. 4. Процедура модельного исследования.

Первоначальная цель определяется необходимостью исследования реального объекта (система или процесс). Основные этапы процедуры следующие:

Определение базовой концепции построения модели декомпозированием объекта на подсистемы и введение допустимой степени идеализации для некоторых аспектов поведения системных процессов.

Математическая формализация структуры и взаимосвязи в исследованном объекте на базе подходящей формальной системой.

Математическое описание функционирования реальной системы и разработка подходящей функциональной модели в зависимости от цели моделирования.

Реализация математической модели с использованием самого подходящего метода моделирования.

Описание созданной математической модели средствами подходящей программной среды (специлизированной или универсальной).

Выполнение экспериментов на базе созданной модели и последующая обработка и интерпретация модельной информации для оценки параметров объекта исследования.

Основные методы компьютерного моделирования следующие:

Аналитические методы - используют математические средства для описания компонентов реальной системы и протекающих процессов. На базе выбранного математического подхода математическая модель обычно строится как система уравнений, позволяющая легко программировать, но для реализации необходимы высокая точность формулировок и принятых рабочих гипотез, а также значительная верификация.

Симуляционные (имитационные) методы - поведение реального объекта подражается программному имитатору, который при своей работе использует реальную рабочую нагрузку (эмуляция), либо программную модель рабочей нагрузки (симуляция). Такие модели позволяют исследование сложных систем и получение достоверных результатов, но выполняются во времени и это определяет основной надостаток метода - значительное потребление машинного времени.

Эмпирические методы - это количественные приемы для регистрации, накопления и анализа информации функционирования реального объекта, на базе которых можно построить статистическую модель для его исследования. Обычно применаются линейные или нелинейные уравнения для представления взаимосвязи выбранных параметров (например, из множества первычных факторов) и для вычисления статистических храктеристик.

Основной задачей компьютерного моделирования является создание адекватной модели, при помощи которой достаточно точно можно представить структуру исследуемой системы и протекающих процессов [Sargent, 2003]. Разработка компьютерной модели включает три последовательных уровня - концептуальная модель (идейная концепция структурирования модели), математическая модель (изображение концептуальной модели средством математической формальной системы) и программная модель (программная реализация математической модели с подходящей языковой средой). На каждом уровне компьютерного моделирования необходимо проверять адекватность модели, чтобы обеспечить достоверность конечной модели и точность результатов модельных экспериментов. Специфика отдельных этапов процедуры моделирования определяет применяемые подходы и средства оценки адекватности. Эти особенности нашли место в разработанной методологии компьютерного моделирования, которая представлена ниже.