Процесс имитационного моделирования

Процесс последовательной разработки модели, которая затем постепенно усложняется в соответствии с требованиями, предъявленными решаемой проблемой. В процесс имитационного моделирования можно выделить следующие основные этапы:

1. Формулирование проблемы: описание исследуемой проблемы и определение целей исследования.

2. Разработка модели: логико-математическое описание моделируемой системы в соответствии с формулировкой проблемы.

3. Подготовка данных: идентификация, спецификация и сбор данных.

4. Трансляция модели: перевод модели на язык, приемлемый для используемой ЭВМ.

5. Верификация: установление правильности машинных программ.

6. Валидация: оценка требуемой точности и соответствия имитационной модели реальной системе.

7. Стратегическое и тактическое планирование: определений условий проведения машинного эксперимента с имитационной моделью.

8. Экспериментирование: прогон имитационной модели на ЭВМ для получения требуемой информации.

9. Анализ результатов: изучение результатов и имитационного эксперимента для подготовки выводов и рекомендаций по решению проблемы.

10. Реализация и документирование: реализация рекомендаций, полученных на основе имитаций, и составления документации по модели и ее использованию.

Первой задачей имитационного исследования является точное определение проблемы и детальная формулировка целей исследования. Как правило, определение проблемы является непрерывным процессом, который обычно осуществляется в течение всего исследования. Оно пересматривается по мере глубокого понимания исследуемой проблемы и возникновению новых ее аспектов.

Как только сформулировано начальное определение проблемы, начинается этап построения модели исследуемой системы. Модель включает статическое и динамическое описание системы. В статическом описании определяются элементы системы и их характеристики, а в динамическом — взаимодействия элементов, в результате которых происходят изменения ее состояние во времени.

Процесс формирования модели во многом является искусством. Разработчик модели должен понять структуру системы, выявить правила ее функционирования и суметь выявить в них самое существенное, исключив ненужные детали. Модель должна быть простой для понимания и в тоже время достаточно сложной, чтобы реалистично отображать характерные черты реальной системы. Наиболее важным является понимание разработчиком решения относительно того, верны ли принятые допущения и упрощения, какие элементы и взаимодействия между ними должны быть включены в модель. Уровень детализации модель зависит от цели ее создания. Необходимо рассматривать только те элементы, которые имеют существенно значения для решения исследуемой проблемы. Как на этапе формирования проблемы, так и на этапе моделирования необходимо тесное взаимодействия между разработчиками модели и ее пользователями. «Первый эскиз» модели должен быть построен, проанализирован и обсужден. Во многих случаях это требует от разработчиков большой ответственности и готовности продемонстрировать свое возможное незнание исследуемой системы. Однако эволюционный процесс моделирования позволяет быстрее обнаруживать допущенные разработчиками неточности и более эффективно их конкретизировать. Кроме того, тесно взаимодействие на этапах формулирования проблемы и разработки модели создает у пользователя уверенность в правильности модели и поэтому помогает обеспечить успешную реализацию результатов имитационного исследования.

На этапе разработки модели определяются требования к входным данным. Некоторые из них данные могут уже быть в распоряжении разработчика модели, в то время как для сбора других потребуются время и усилия. Обычно значения таких входных данных задаются на основе некоторых гипотез или предварительного анализа. В некоторых случаях точные значения одного (и более) входных параметров оказывают небольшое влияние на результаты прогонов модели. Чувствительность получаемых результатов к изменению входных данных может быть оценена путем проведения серии имитационных прогонов для различных значений входных параметров. Имитационная модель, следовательно, может использоваться для уменьшения затрат времени и средств на уточнение входных данных.

После того как разработана модель и собраны начальные входные данные, следующей задачей является перевод модели в форму, доступную для ЭВМ. Хотя для программирования имитационной модели может использоваться универсальный язык, применение специализированного имитационного языка имеет существенные преимущества. Помимо сокращения времени программирования имитационного языка упрощает разработку модели, так как язык содержит набор понятий для формализованного описания системы.

На этапах верификации и валидации осуществляется оценка функционирования имитационной модели. На этапе верификации определяется, соответствует ли запрограммированная для ЭВМ модель замыслу разработчика. Это обычно осуществляется путем ручной проверки вычислений, а также может быть использован и ряд статистических методов.

Установление адекватности имитационной модели исследуемой системе осуществляется на этапе валидации. Валидация модели обычно выполняется на разных уровнях. Рекомендуется выполнять валидацию на уровне входных данных, элементов модели, подсистем и их взаимосвязей. И хотя валидация имитационных моделей достаточно сложна, она является существенно более легкой задачей, чем валидаций моделей других типов, например моделей линейного программирования. В имитационных моделях существует соответствие между элементами модели и элементами реальной системы, поэтому проверка адекватности разработанной модели включает сравнение ее структуры со структурой системы, а также сравнения того. Как реализованы элементарные функции и решения в модели и системе.

Специальные методы валидации включают установленные адекватности путем использования постоянных значений всех параметров имитационной модели или путем оценивания чувствительности выходов к изменению значений входных данных. В процессе валидации сравнение должно осуществляться на основе анализа как реальных, так и экспериментальных данных о функционировании системы. Следует помнить, что имеющиеся в распоряжения исследователя реальные данные о функционировании системы являются всего лишь выборкой из того, что могло произойти в прошлом.

Условия проведения машинных прогонов модели определяются на этапах стратегического и тактического планирования. Задача стратегического планирования заключается в разработке эффективного плана эксперимента, в результате которого либо выясняется взаимосвязь между управляющими переменными, либо находится комбинация значений управляющих переменных, минимизирующая или максимизирующая отклик имитационной модели. В тактическом планирование, в отличие от стратегического, решается вопрос о том, как в рамках плана эксперимента провести каждый имитационный прогон, чтобы получать наибольшее количество информации из выходных данных. Важное место в тактическом планирование занимают определение начальных условий имитационных прогонов и методы снижения дисперсии среднего значения отклика модели.

Следующие этапы в процессе имитационного исследования — проведение машинного эксперимента и анализ результатов — включают прогон имитационной модели на компьютере и интерпретацию выходных данных. При использовании результатов имитационных экспериментов для подготовки выводов или проверки гипотез о функционировании реальной системы принимаются статические методы.

Последним этапом в процессе исследования является реализация полученных решений и документирование имитационной модели и ее использования. Ни один из имитационных проектов не должен считаться законченным до тех пор, пока их результаты не были использованы в процессе принятия решений. Успех реализации во многом зависит от того, насколько правильно разработчик модели выполнил предыдущие этапы процессов имитационного исследования. Если разработчик и пользователь работал в тесном контакте и достигали взаимопонимания при разработке модели и ее исследовании, то результаты скорей всего будут успешно внедряться. Если же между ними не было тесной взаимосвязи, то, несмотря на элегантность и адекватность имитационной модели, сложно будет разработать эффективные рекомендации.

Названные выше этапы имитационного исследования редко выполняются в строго определенной последовательности, начиная с определения проблемы и кончая документированием. В ходе и имитационного исследования могут быть сбои в прогонах модели, ошибочные допущения, от которых в дальнейшем приходится отказываться, переформулировки целей исследования, повторные оценки и перестройки модели. Такой итеративный процесс позволяет разработать имитационную модель, которая дает верную оценку альтернатив и облегчает процесс принятия решения.

Контрольные вопросы и задания

1. Определите понятие модели.

2. Какие причины определяют моделирование сложных крупномасштабных систем?

3. Приведете схему подхода к построению моделей.

4. Определите понятие имитационной модели.

5. В чем отличие дискретного и непрерывного моделирования?

6. Разработайте пример ручного имитационного моделирования некоторой системы (описание систем приведены в сборнике задач и упражнений по курсу «Моделирование» [10]).

7. Определите основные этапы имитационного моделирования.