1. Суть компьютерного моделирования
Компьютерное моделирование как новый метод научных исследований основывается на:
1) построении математических моделей для описания изучаемых процессов;
2) использовании новейших вычислительных машин, обладающих высоким быстродействием (миллионы операций в секунду) и способных вести диалог с человеком.
Суть компьютерного моделирования состоит в следующем: на основе математической модели с помощью компьютера проводится серия вычислительных экспериментов, т.е. исследуются свойства объектов или процессов, находятся их оптимальные параметры и режимы работы, уточняется модель. Например, располагая уравнением, описывающим протекание того или иного процесса, можно изменяя его коэффициенты, начальные и граничные условия, исследовать, как при этом будет вести себя объект. Имитационные модели - это проводимые на компьютере вычислительные эксперименты с математическими моделями, имитирующими поведение реальных объектов, процессов или систем.
Реальные процессы и системы можно исследовать с помощью двух типов математических моделей: аналитических и имитационных.
В аналитических моделях поведение реальных процессов и систем (РПС) задается в виде явных функциональных зависимостей (уравнений линейных или нелинейных, дифференциальных или интегральных, систем этих уравнений). Однако получить эти зависимости удается только для сравнительно простых РПС. Когда явления сложны и многообразны исследователю приходится идти на упрощенные представления сложных РПС. В результате аналитическая модель становится слишком грубым приближением к действительности. Если все же для сложных РПС удается получить аналитические модели, то зачастую они превращаются в трудно разрешимую проблему. Поэтому исследователь вынужден часто использовать имитационное моделирование.
Имитационное моделирование представляет собой численный метод проведения на компьютере вычислительных экспериментов с математическими моделями, имитирующими поведение реальных объектов, процессов и систем во времени в течение заданного периода. При этом функционирование РПС разбивается на элементарные явления, подсистемы и модули. Функционирование этих элементарных явлений, подсистем и модулей описывается набором алгоритмов, которые имитируют элементарные явления с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени.
Имитационное моделирование - это совокупность методов алгоритмизации функционирования объектов исследований, программной реализации алгоритмических описаний, организации, планирования и выполнения на компьютере вычислительных экспериментов с математическими моделями, имитирующими функционирование РПС в течение заданного периода.
Под алгоритмизацией функционирования РПС понимается пооперационное описание работы всех ее функциональных подсистем отдельных модулей с уровнем детализации, соответствующим комплексу требований к модели.
"Имитационное моделирование" (ИМ) - это двойной термин. "Имитация" и "моделирование" - это синонимы. Фактически все области науки и техники являются моделями реальных процессов. Чтобы отличить математические модели друг от друга, исследователи стали давать им дополнительные названия. Термин "имитационное моделирование" означает, что мы имеем дело с такими математическими моделями, с помощью которых нельзя заранее вычислить или предсказать поведение системы, а для предсказания поведения системы необходим вычислительный эксперимент (имитация) на математической модели при заданных исходных данных.
Основное достоинство ИМ:
1)возможность описания поведения компонент (элементов) процессов или систем на высоком уровне детализации;
2)отсутствие ограничений между параметрами ИМ и состоянием внешней среды РПС;
3)возможность исследования динамики взаимодействия компонент во времени и пространстве параметров системы.
Эти достоинства обеспечивают имитационному методу широкое распространение.
Рекомендуется использовать имитационное моделирование в следующих случаях:
1)Если не существует законченной постановки задачи исследования и идет процесс познания объекта моделирования. Имитационная модель служит средством изучения явления.
2)Если аналитические методы имеются, но математические процессы сложны и трудоемки, и имитационное моделирование дает более простой способ решения задачи.
3)Когда кроме оценки влияния параметров (переменных) процесса или системы желательно осуществить наблюдение за поведением компонент (элементов) процесса или системы (ПС) в течение определенного периода.
4)Когда имитационное моделирование оказывается единственным способом исследования сложной системы из-за невозможности наблюдения явлений в реальных условиях (реакции термоядерного синтеза, исследования космического пространства).
5)Когда необходимо контролировать протекание процессов или поведение систем путем замедления или ускорения явлений в ходе имитации.
6)При подготовке специалистов для новой техники, когда на имитационных моделях обеспечивается возможность приобретения навыков в эксплуатации новой техники.
7)Когда изучаются новые ситуации в РПС. В этом случае имитация служит для проверки новых стратегий и правил проведения натурных экспериментов.
8) Когда особое значение имеет последовательность событий в проектируемых ПС и модель используется для предсказания узких мест в функционировании РПС.
Однако ИМ наряду с достоинствами имеет и недостатки:
1) разработка хорошей ИМ часто обходится дороже создания аналитической модели и требует больших временных затрат;
2) может оказаться, что ИМ неточна (что бывает часто), и мы не в состоянии измерить степень этой неточности;
3) зачастую исследователи обращаются к ИМ, не представляя тех трудностей , с которыми они встретятся и совершают при этом ряд ошибок методологического характера.
И, тем не менее, ИМ является одним из наиболее широко используемых методов при решении задач синтеза и анализа сложных процессов и систем.
- Введение
- 1. Суть компьютерного моделирования
- 2. Система, модели и имитационное моделирование
- 3. Дискретно-событийное моделирование
- 3.1 Механизмы продвижения времени
- 3.2 Компоненты дискретно-событийной имитационной модели и их организация
- 4. Усиление и ослабление факторов сопутствующих активности гейзера
- 5. Дискретная динамическая модель гейзера
- Заключение
- 14. Динамические модели. Модель динамики популяции. Динамические модели
- 5.5.3.Динамические модели.
- 1. Динамические системы и модели
- Дискретные модели динамических систем
- 8.4. Комбинированные динамические модели
- 2. Динамическая модель, Требования, предъявляемые к динамической модели.
- 4.2.Гейзеры.
- 53 Аналитические модели надежности (динамические).
- Статические и динамические модели
- Статические и динамические модели