Имитационное моделирование: вступление

Это первая, вводная статья из цикла «Имитационное моделирование». В ней мы попытаемся найти ответ на следующие вопросы: что такое моделирование и что такое имитация; рассмотрим схему работы с имитационным моделированием и его этапы.

Что такое моделирование?

Моделирование представляет собой процесс создания модели; модель является представлением конструкции и работы некоторой системы интересов. Модель аналогична той системе, которую представляет, но проще её. Основная цель модели – предсказать эффект изменений в системе. С одной стороны, модель должна иметь близкое приближение к реальной системе и включать в себя большую часть её характерных особенностей.

С другой стороны она не должна быть настолько сложной, чтобы не было невозможно понимать её и экспериментировать с ней. Хорошая модель представляет собой разумный компромисс между реализмом и простотой. Если ваше имитационное моделирование проекта – это не просто теоретическая задача, а предназначена для решения практических проблем, то рекомендуется увеличивать сложность модели итеративно. Важным вопросом в моделирование является валидация, проверка полученных результатов. Методы проверки реализуются с помощью заранее известных результатов выходных данных.

Как правило, модель предназначается для проведения исследований. Математические модели разрабатываются с помощью программного обеспечения – их можно писать на любых языках. Математические модели можно разделить на:

• детерминированные (входные и выходные данные имеют постоянные значения);
• стохастические (по крайне мере одно из входящих или исходящих значений вероятностное).

Существует классификация по времени взаимодействия:

• статические (время не принимается во внимание);
• динамические (переменные изменяются во время взаимодействия, и эти изменения учитываются).

Как правило, имитационные модели являются стохастическими и динамичным.

Что такое имитация?

Имитация – это работа модели системы. Модель можно изменять; как-то экспериментировать с ней – с самой системой такие манипуляции либо невозможны, либо слишком сложны или дорого стоят. Работа модели может быть изучена и получена информация о поведении реальной системы или подсистемы в таких же условиях. В самом широком смысле имитация представляет собой инструмент для оценки рабочих характеристик системы.

Имитация применяется до того, как создается новая или изменяется существующая реальная система, чтобы исключить непредвиденные ситуации или чрезмерное использование ресурсов, а также для оптимизации производительности системы. Имитационное моделирование может ответить например такие вопросы:

• Каков лучший дизайн для новой телекоммуникационной сети?
• Какие он потребует ресурсы?
• Как будет вести себя телекоммуникационная сеть при увеличении трафика на 50%?
• Как будет новый алгоритм маршрутизации влиять на производительность?
• Какой сетевой протокол оптимизирует производительность сети?
• Каковы будут последствия отказа?

В последующих статьях мы разберем дискретное имитационное моделирование, в котором центральное предположение состоит в том, что система мгновенно изменяется в ответ на определенные дискретные события. Дискретное моделирование событий менее подробно (грубее допущения в наименьшей единице времени), чем непрерывное моделирование, но гораздо проще в реализации, и, следовательно, используется в самых разнообразных ситуациях.

Схема работы с имитационным моделированием

На рисунке ниже представлена схема работы с имитационным моделированием.



Для получения результата моделирования требуется наличие хорошего программного обеспечения. При этом стоит отметить, что программное обеспечение – это важный компонент для достижения цели, но даже наличие его не может гарантировать результат. Тщательное изучение, аналитика и выбор правильного рецепта (варианта) решения проблемы – это необходимые условия для успешного моделирования.

Этапы имитационного моделирования:

1. Определение проблемы.
2. Формулировка проблемы.
3. Сбор и обработка данных в реальном масштабе системы.
4. Формулировка и разработка модели.
5. Проверка модели.
6. Выбор соответствующего экспериментального проекта.
7. Создание условий эксперимента для опытов.
8. Выполнение прогонов моделирования.
9. Интерпретация и представление результатов.
10. Рекомендации по дальнейшему ходу действий.

Это просто логический порядок этапов, в реальности число итераций каждого этапа (или нескольких последовательных) может быть сколь угодно большим. Кроме этого, могут быть добавлены дополнительные этапы.

Продолжение следует...