Классификация моделей. В настоящее время классифицируют существующие модели сложных систем следующим образом:

В настоящее время классифицируют существующие модели сложных систем следующим образом:

По характеру связи с реальным объектом, который данная модель имитирует, модели подразделяются на модели геометрического подобия (изобразительные модели), модели-аналоги и символические модели.

Изобразительная модель отражает внешние ха­рактеристики системы, т.е. представляет отображение свойств оригинала, которые обычно подвергаются метризации с определённым масштабом. Масштаб выби­рается, исходя из экономии и удобства пользования. Изобразительные модели приспособлены для отображения статического или динамического явления в определён­ный момент времени. Однако такие модели неприменимы для отображения динамики явлений. В геометрически подобной модели отображаются лишь те свойства оригинала, которые существенны для задан, решаемых с помощью данной модели.

Модели-аналоги используют для свойств одного явления для отображения свойств другого явления. Применение моделей-аналогов дает возможность про­верять изменение различных параметров. Модели-аналоги имеют ряд преимуществ во сравнению с изобразительными моделями, в частности, они эффек­тивно применяются для отображения динамических процессов или систем и обладают большой универсальностью.

Символические модели отображают свойства изучаемой системы с помощью символов, используя для этого математический аппарат. Символы математи­ческого и логического характера отображают в моде­ли элементы системы и взаимосвязь между ними. В настоящее время символические модели применяются повсеместно, в том числе для моделирования работы автоматических и автоматизированных систем.

По наличию случайных элементов модели подразделяются на вероятностные и детерминированные. В слу­чае, если функционирование системы лишено случайных возмущений или ими можно пренебречь, либо в случае замены случайных элементов системы детерминированными параметрами (например, математическим ожиданием), соответствующие модели также не содержат случайных элементов и являются детерминированными. Следует, однако, учесть, что для подавляющей части реальных больших систем достаточная адекватная детерминиро­ванная математическая модель не может быть построена. В этом случае переходят к вероятностным моделям, которые в настоящее время занимают цент­ральное место.

По отображению функционирования сложной системы во времени модели подразделяются на одномоментные (или статические) и динамические. Одномоментные модели можно использовать в тех случаях, когда моде­лируемая система, для удовлетворения требований которой необходимо получить какое-то решение в определённый момент времени. Наибольшее отображение такого рода ситуации находят в системах управления запасами, в которых одномоментные модели применяются повсеместно (определение однократного времени заказа или объёма заказа на пополнение запасов). Динамические модели отображают процесс функционирования системы за ряд последовательных периодов. Примерами такого рода моделей являются получившие в последние годы широкое распространение сетевые мо­дели, ряд динамических моделей управления запасами и др.

По виду имитации моделируемого объекта или системы модели подразделяются на аналитические и имитационные. Аналитические модели связаны с одно­кратным расчётом на основе формульных или логических зависимостей. Имитационные же модели основаны на многократной имитации (воспроизводстве операций) мо­делируемой системы с использованием случайных эле­ментов и с последующей обработкой полученных ста­тистических результатов. Последнее даёт возможность оценить показатели качества системы как средние значения по данным большого количества реализаций (имитации) работы системы.