Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Сущность имитационного моделирования. Различия имитационных и аналитических моделей.
Имитационное моделирование используется в тех случаях, когда др. способы невозможны. К имитационным моделям прибегают тогда, когда объект моделирования настолько сложен, что адекватно описать его поведение математическими уравнениями невозможно или затруднительно. Им. моделирование позволяет разлагать большие модели на части, которые можно моделировать по отдельности, создав др. более сложные модели. Основные различия аналитических и имитационных моделей Ан. модели – ур-я или системы ур-й, записанные в виде алгебраич., интегральн., конечно-разностных, диф. и др. соотношений и лог. условий. Им. модели – вместо аналитического описания взаимосвязей между входами и выходами исследуемой системы строят алгоритм, отображение, последовательность развития процессов внутри исследуемого объекта, а затем «проигрывают» поведение объекта на ПК. Им. модель в отличие от аналитической представляют не законченную систему уравнений, а развернутую схему с детально описанной структурой и поведением изучаемого объекта.
Особенности имитационных моделей: 1) при создании имитационной модели законы функционирования м.б. неизвестны (достаточно знать алгоритмы функционирования частей системы и связи между ними) 2) в имитационной модели связи между параметрами и харка-ми системы задаются, а значение исследуемых характеристик определяется в ходе имитационного эксперимента на ЭВМ. Условия применения имитационных моделей – широкий класс систем практически любой сложности. Достоинства им. моделирования: 1)Часто единственный метод исследования сложных систем 2)Им. модель дает возможность исследовать сложные системы на различных уровнях детализации. 3)Появляется возможность исследования динамики взаимодействия элементов системы 4)Имеется возможность оценки характеристик системы в нужный момент времени. 5)Существует достаточно много инструментальных средств Недостатки им. моделирования: 1) Дороговизна 2)Меньшая степень общности результатов, не позволяет выявлять закономерности функционирования 3)Не существует надежных методов оценки адекватности Составные части им. модели: Компоненты – составные части, которые при соответствующем объединении образуют систему. Параметры – определенные условия, в которых функционирует система. (не изменяются в процессе моделирования) Переменные: 1)Экзогенные – входные переменные, порождаются вне системы или являются результатом воздействия внешних причин. 2)Эндогенные – переменные, возникающие в системе (состояния, выходы) Функциональные зависимости – зависимости, которые описывают взаимодействие между переменными, а также компонентами системы.(детерминированные, стохастические) Ограничения – пределы изменения значений переменных (искусственные, вводятся разработчиком или естественные, определяются законами среды) Целевые функции – точки отображения целей или задач системы и необходимых правил оценки их выполнения. (цели сохранения и приобретения) Метод имитационного моделирования заключается в имитации программными средствами процесса функционирования системы по известным алгоритмам, лог. и аналит. зависимостям, формализующим внешние воздействия, элементы системы и связи между ними.
|