https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD 2026-05-02T09:34:01Z Вклад участника MediaWiki 1.32.2 https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81056 2013-03-06T07:03:11Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>== Имитационное моделирование ==<br /> <br /> <br /> '''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> <br /> == Применение имитационного моделирования ==<br /> <br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования[[(статистическое моделирование)]].<br /> <br /> {| border 1<br /> | Ячейка 1, строка 1 <br /> | Ячейка 2, строка 1 <br /> |- <br /> | Ячейка 1, строка 2 <br /> | Ячейка 2, строка 2 <br /> |}<br /> <br /> <br /> <br /> == Виды имитационного моделирования ==<br /> <br /> <br /> *[[Агентное моделирование]] — относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении её отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.<br /> <br /> *[[Дискретно-событийное моделирование]] — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие, как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан [[Джеффри Гордоном]] в 1960-х годах.<br /> <br /> *[[Системная динамика]] — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан [[Джеем Форрестером]] в 1950 годах.<br /> <br /> <br /> [[Файл:Different_simulation_methods(rus).PNG]] [[Файл:500px-Simulation_approaches_vs_abstraction_levels(rus).PNG]]<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> == Области применения ==<br /> <br /> <br /> *[[Бизнес-процессы]]<br /> *[[Боевые действия]]<br /> *Динамика населения<br /> *[[Дорожное движение]]<br /> *ИТ-инфраструктура<br /> *Математическое моделирование исторических процессов<br /> *[[Логистика]]<br /> *Пешеходная динамика<br /> *[[Производство]]<br /> *Рынок и конкуренция<br /> *Сервисные центры<br /> *Цепочки поставок<br /> *Уличное движение<br /> *[[Управление проектами]]<br /> *Экономика здравоохранения<br /> *[[Экосистема]]<br /> *[[Информационная безопасность]]<br /> <br /> <br /> <br /> == Свободные системы имитационного моделирования ==<br /> <br /> *Scilab<br /> *Maxima<br /> <br /> <br /> == См. также ==<br /> <br /> *Сети Петри<br /> *[[Сетевое моделирование]]<br /> <br /> <br /> <br /> == Примечания ==<br /> <br /> 1.↑ Муха В. С. Вычислительные методы и компьютерная алгебра: учеб.-метод. пособие. — 2-е изд., испр. и доп. — Минск: БГУИР, 2010.- 148 с.: ил, ISBN 978-985-488-522-3, УДК 519.6 (075.8), ББК 22.19я73, М92<br /> <br /> <br /> == Литература ==<br /> <br /> *Хемди А. Таха Глава 18. Имитационное моделирование // Введение в исследование операций = Operations Research: An Introduction. — 7-е изд. — М.: «Вильямс», 2007. — С. 697-737. — ISBN 0-13-032374-8<br /> <br /> *Строгалев В. П., Толкачева И. О. Имитационное моделирование. — МГТУ им. Баумана, 2008. — С. 697-737. — ISBN 978-5-7038-3021-5<br /> <br /> <br /> <br /> == Ссылки ==<br /> <br /> *Компьютерное и статическое имитационное моделирование на Интуит.ру<br /> *Национальное общество имитационного моделирования<br /> *Имитационное моделирование в задачах технологического инжиниринга Макаров В. М., Лукина С. В., Лебедь П. А.<br /> <br /> Это заготовка статьи по математике. Вы можете помочь проекту, исправив и дополнив её.<br /> Категории:<br /> <br /> Математическое моделирование<br /> Программы математического моделирования</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81055 2013-03-06T06:59:44Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>== Имитационное моделирование ==<br /> <br /> <br /> '''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> <br /> == Применение имитационного моделирования ==<br /> <br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования[[(статистическое моделирование)]].<br /> <br /> <br /> <br /> == Виды имитационного моделирования ==<br /> <br /> <br /> *[[Агентное моделирование]] — относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении её отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.<br /> <br /> *[[Дискретно-событийное моделирование]] — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие, как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан [[Джеффри Гордоном]] в 1960-х годах.<br /> <br /> *[[Системная динамика]] — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан [[Джеем Форрестером]] в 1950 годах.<br /> <br /> <br /> [[Файл:Different_simulation_methods(rus).PNG]] [[Файл:500px-Simulation_approaches_vs_abstraction_levels(rus).PNG]]<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> == Области применения ==<br /> <br /> <br /> *[[Бизнес-процессы]]<br /> *[[Боевые действия]]<br /> *Динамика населения<br /> *[[Дорожное движение]]<br /> *ИТ-инфраструктура<br /> *Математическое моделирование исторических процессов<br /> *[[Логистика]]<br /> *Пешеходная динамика<br /> *[[Производство]]<br /> *Рынок и конкуренция<br /> *Сервисные центры<br /> *Цепочки поставок<br /> *Уличное движение<br /> *[[Управление проектами]]<br /> *Экономика здравоохранения<br /> *[[Экосистема]]<br /> *[[Информационная безопасность]]<br /> <br /> <br /> <br /> == Свободные системы имитационного моделирования ==<br /> <br /> *Scilab<br /> *Maxima<br /> <br /> <br /> == См. также ==<br /> <br /> *Сети Петри<br /> *[[Сетевое моделирование]]<br /> <br /> <br /> <br /> == Примечания ==<br /> <br /> 1.↑ Муха В. С. Вычислительные методы и компьютерная алгебра: учеб.-метод. пособие. — 2-е изд., испр. и доп. — Минск: БГУИР, 2010.- 148 с.: ил, ISBN 978-985-488-522-3, УДК 519.6 (075.8), ББК 22.19я73, М92<br /> <br /> <br /> == Литература ==<br /> <br /> *Хемди А. Таха Глава 18. Имитационное моделирование // Введение в исследование операций = Operations Research: An Introduction. — 7-е изд. — М.: «Вильямс», 2007. — С. 697-737. — ISBN 0-13-032374-8<br /> <br /> *Строгалев В. П., Толкачева И. О. Имитационное моделирование. — МГТУ им. Баумана, 2008. — С. 697-737. — ISBN 978-5-7038-3021-5<br /> <br /> <br /> <br /> == Ссылки ==<br /> <br /> *Компьютерное и статическое имитационное моделирование на Интуит.ру<br /> *Национальное общество имитационного моделирования<br /> *Имитационное моделирование в задачах технологического инжиниринга Макаров В. М., Лукина С. В., Лебедь П. А.<br /> <br /> Это заготовка статьи по математике. Вы можете помочь проекту, исправив и дополнив её.<br /> Категории:<br /> <br /> Математическое моделирование<br /> Программы математического моделирования</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81054 2013-03-06T06:56:31Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>== Имитационное моделирование ==<br /> <br /> <br /> '''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> <br /> == Применение имитационного моделирования ==<br /> <br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования[[(статистическое моделирование)]].<br /> <br /> <br /> <br /> == Виды имитационного моделирования ==<br /> <br /> <br /> *[[Агентное моделирование]] — относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении её отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.<br /> <br /> *[[Дискретно-событийное моделирование]] — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие, как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан [[Джеффри Гордоном]] в 1960-х годах.<br /> <br /> *[[Системная динамика]] — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан [[Джеем Форрестером]] в 1950 годах.<br /> <br /> <br /> [[Файл:Different_simulation_methods(rus).PNG]] [[Файл:500px-Simulation_approaches_vs_abstraction_levels(rus).PNG]]<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> == Области применения ==<br /> <br /> <br /> *[[Бизнес-процессы]]<br /> *[[Боевые действия]]<br /> *Динамика населения<br /> *[[Дорожное движение]]<br /> *ИТ-инфраструктура<br /> *Математическое моделирование исторических процессов<br /> *[[Логистика]]<br /> *Пешеходная динамика<br /> *[[Производство]]<br /> *Рынок и конкуренция<br /> *Сервисные центры<br /> *Цепочки поставок<br /> *Уличное движение<br /> *[[Управление проектами]]<br /> *Экономика здравоохранения<br /> *[[Экосистема]]<br /> *[[Информационная безопасность]]<br /> <br /> <br /> <br /> == Свободные системы имитационного моделирования ==<br /> <br /> *Scilab<br /> *Maxima<br /> <br /> <br /> == См. также ==<br /> <br /> *Сети Петри<br /> *[[Сетевое моделирование]]<br /> <br /> <br /> <br /> == Примечания ==<br /> <br /> 1.↑ Муха В. С. Вычислительные методы и компьютерная алгебра: учеб.-метод. пособие. — 2-е изд., испр. и доп. — Минск: БГУИР, 2010.- 148 с.: ил, ISBN 978-985-488-522-3, УДК 519.6 (075.8), ББК 22.19я73, М92</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81053 2013-03-06T06:55:39Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>== Имитационное моделирование ==<br /> <br /> <br /> '''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> <br /> == Применение имитационного моделирования ==<br /> <br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования[[(статистическое моделирование)]].<br /> <br /> <br /> <br /> == Виды имитационного моделирования ==<br /> <br /> <br /> *[[Агентное моделирование]] — относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении её отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.<br /> <br /> *[[Дискретно-событийное моделирование]] — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие, как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан [[Джеффри Гордоном]] в 1960-х годах.<br /> <br /> *[[Системная динамика]] — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан [[Джеем Форрестером]] в 1950 годах.<br /> <br /> <br /> [[Файл:Different_simulation_methods(rus).PNG]] [[Файл:500px-Simulation_approaches_vs_abstraction_levels(rus).PNG]]<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> == Области применения ==<br /> <br /> <br /> *[[Бизнес-процессы]]<br /> *[[Боевые действия]]<br /> *Динамика населения<br /> *[[Дорожное движение]]<br /> *ИТ-инфраструктура<br /> *Математическое моделирование исторических процессов<br /> *[[Логистика]]<br /> *Пешеходная динамика<br /> *[[Производство]]<br /> *Рынок и конкуренция<br /> *Сервисные центры<br /> *Цепочки поставок<br /> *Уличное движение<br /> *[[Управление проектами]]<br /> *Экономика здравоохранения<br /> *[[Экосистема]]<br /> *[[Информационная безопасность]]<br /> <br /> <br /> <br /> == Свободные системы имитационного моделирования ==<br /> <br /> *Scilab<br /> *Maxima<br /> <br /> <br /> == См. также ==<br /> <br /> *Сети Петри<br /> *[[Сетевое моделирование]]<br /> <br /> <br /> <br /> == Примечания ==<br /> <br /> 1.↑ Муха В. С. Вычислительные методы и компьютерная алгебра: учеб.-метод. пособие. — 2-е изд., испр. и доп. — Минск: БГУИР, 2010.- 148 с.: ил, ISBN 978-985-488-522-3, УДК 519.6 (075.8), ББК 22.19я73, М92</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81052 2013-03-06T06:54:11Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>== Имитационное моделирование ==<br /> <br /> <br /> '''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> <br /> == Применение имитационного моделирования ==<br /> <br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования[[(статистическое моделирование)]].<br /> <br /> <br /> <br /> == Виды имитационного моделирования ==<br /> <br /> <br /> *[[Агентное моделирование]] — относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении её отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.<br /> <br /> *[[Дискретно-событийное моделирование]] — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие, как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан [[Джеффри Гордоном]] в 1960-х годах.<br /> <br /> *[[Системная динамика]] — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан [[Джеем Форрестером]] в 1950 годах.<br /> <br /> <br /> [[Файл:Different_simulation_methods(rus).PNG]] [[Файл:500px-Simulation_approaches_vs_abstraction_levels(rus).PNG]]<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> == Области применения ==<br /> <br /> <br /> *[[Бизнес-процессы]]<br /> *[[Боевые действия]]<br /> *Динамика населения<br /> *[[Дорожное движение]]<br /> *ИТ-инфраструктура<br /> *Математическое моделирование исторических процессов<br /> *[[Логистика]]<br /> *Пешеходная динамика<br /> *[[Производство]]<br /> *Рынок и конкуренция<br /> *Сервисные центры<br /> *Цепочки поставок<br /> *Уличное движение<br /> *[[Управление проектами]]<br /> *Экономика здравоохранения<br /> *[[Экосистема]]<br /> *[[Информационная безопасность]]<br /> <br /> <br /> <br /> == Свободные системы имитационного моделирования ==<br /> <br /> *Scilab<br /> *Maxima<br /> <br /> <br /> == См. также ==<br /> <br /> *Сети Петри<br /> *[[Сетевое моделирование]]</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81051 2013-03-06T06:53:53Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>== Имитационное моделирование ==<br /> <br /> <br /> '''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> <br /> == Применение имитационного моделирования ==<br /> <br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования[[(статистическое моделирование)]].<br /> <br /> <br /> <br /> == Виды имитационного моделирования ==<br /> <br /> <br /> *[[Агентное моделирование]] — относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении её отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.<br /> <br /> *[[Дискретно-событийное моделирование]] — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие, как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан [[Джеффри Гордоном]] в 1960-х годах.<br /> <br /> *[[Системная динамика]] — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан [[Джеем Форрестером]] в 1950 годах.<br /> <br /> <br /> [[Файл:Different_simulation_methods(rus).PNG]] [[Файл:500px-Simulation_approaches_vs_abstraction_levels(rus).PNG]]<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> == Области применения ==<br /> <br /> <br /> *[[Бизнес-процессы]]<br /> *[[Боевые действия]]<br /> *Динамика населения<br /> *[[Дорожное движение]]<br /> *ИТ-инфраструктура<br /> *Математическое моделирование исторических процессов<br /> *[[Логистика]]<br /> *Пешеходная динамика<br /> *[[Производство]]<br /> *Рынок и конкуренция<br /> *Сервисные центры<br /> *Цепочки поставок<br /> *Уличное движение<br /> *[[Управление проектами]]<br /> *Экономика здравоохранения<br /> *[[Экосистема]]<br /> *[[Информационная безопасность]]<br /> <br /> <br /> <br /> == Свободные системы имитационного моделирования ==<br /> <br /> *Scilab<br /> *Maxima<br /> <br /> <br /> == См. также ==<br /> <br /> *Сети Петри<br /> *Сетевое моделирование</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81050 2013-03-06T06:52:49Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>== Имитационное моделирование ==<br /> <br /> <br /> '''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> <br /> == Применение имитационного моделирования ==<br /> <br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования[[(статистическое моделирование)]].<br /> <br /> <br /> <br /> == Виды имитационного моделирования ==<br /> <br /> <br /> *[[Агентное моделирование]] — относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении её отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.<br /> <br /> *[[Дискретно-событийное моделирование]] — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие, как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан [[Джеффри Гордоном]] в 1960-х годах.<br /> <br /> *[[Системная динамика]] — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан [[Джеем Форрестером]] в 1950 годах.<br /> <br /> <br /> [[Файл:Different_simulation_methods(rus).PNG]] [[Файл:500px-Simulation_approaches_vs_abstraction_levels(rus).PNG]]<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> == Области применения ==<br /> <br /> <br /> *[[Бизнес-процессы]]<br /> *[[Боевые действия]]<br /> *Динамика населения<br /> *[[Дорожное движение]]<br /> *ИТ-инфраструктура<br /> *Математическое моделирование исторических процессов<br /> *[[Логистика]]<br /> *Пешеходная динамика<br /> *[[Производство]]<br /> *Рынок и конкуренция<br /> *Сервисные центры<br /> *Цепочки поставок<br /> *Уличное движение<br /> *[[Управление проектами]]<br /> *Экономика здравоохранения<br /> *[[Экосистема]]<br /> *[[Информационная безопасность]]<br /> <br /> <br /> <br /> == Свободные системы имитационного моделирования ==<br /> <br /> *Scilab<br /> *Maxima</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81049 2013-03-06T06:51:59Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div><br /> == Имитационное моделирование ==<br /> <br /> <br /> '''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> <br /> == Применение имитационного моделирования ==<br /> <br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования[[(статистическое моделирование)]].<br /> <br /> <br /> <br /> == Виды имитационного моделирования ==<br /> <br /> *Scilab<br /> *Maxima<br /> <br /> <br /> <br /> *[[Агентное моделирование]] — относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении её отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.<br /> <br /> *[[Дискретно-событийное моделирование]] — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие, как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан [[Джеффри Гордоном]] в 1960-х годах.<br /> <br /> *[[Системная динамика]] — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан [[Джеем Форрестером]] в 1950 годах.<br /> <br /> <br /> [[Файл:Different_simulation_methods(rus).PNG]] [[Файл:500px-Simulation_approaches_vs_abstraction_levels(rus).PNG]]<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> == Области применения ==<br /> <br /> <br /> *[[Бизнес-процессы]]<br /> *[[Боевые действия]]<br /> *Динамика населения<br /> *[[Дорожное движение]]<br /> *ИТ-инфраструктура<br /> *Математическое моделирование исторических процессов<br /> *[[Логистика]]<br /> *Пешеходная динамика<br /> *[[Производство]]<br /> *Рынок и конкуренция<br /> *Сервисные центры<br /> *Цепочки поставок<br /> *Уличное движение<br /> *[[Управление проектами]]<br /> *Экономика здравоохранения<br /> *[[Экосистема]]<br /> *[[Информационная безопасность]]<br /> <br /> <br /> <br /> == Свободные системы имитационного моделирования ==</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81048 2013-03-06T06:51:20Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div><br /> == Имитационное моделирование ==<br /> <br /> <br /> '''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> <br /> == Применение имитационного моделирования ==<br /> <br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования[[(статистическое моделирование)]].<br /> <br /> <br /> <br /> == Виды имитационного моделирования ==<br /> <br /> <br /> *[[Агентное моделирование]] — относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении её отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.<br /> <br /> *[[Дискретно-событийное моделирование]] — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие, как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан [[Джеффри Гордоном]] в 1960-х годах.<br /> <br /> *[[Системная динамика]] — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан [[Джеем Форрестером]] в 1950 годах.<br /> <br /> <br /> [[Файл:Different_simulation_methods(rus).PNG]] [[Файл:500px-Simulation_approaches_vs_abstraction_levels(rus).PNG]]<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> == Области применения ==<br /> <br /> <br /> *[[Бизнес-процессы]]<br /> *[[Боевые действия]]<br /> *Динамика населения<br /> *[[Дорожное движение]]<br /> *ИТ-инфраструктура<br /> *Математическое моделирование исторических процессов<br /> *[[Логистика]]<br /> *Пешеходная динамика<br /> *[[Производство]]<br /> *Рынок и конкуренция<br /> *Сервисные центры<br /> *Цепочки поставок<br /> *Уличное движение<br /> *[[Управление проектами]]<br /> *Экономика здравоохранения<br /> *[[Экосистема]]<br /> *[[Информационная безопасность]]<br /> <br /> <br /> <br /> == Свободные системы имитационного моделирования ==</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81047 2013-03-06T06:50:43Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div><br /> == Имитационное моделирование ==<br /> <br /> <br /> '''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> <br /> == Применение имитационного моделирования ==<br /> <br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования[[(статистическое моделирование)]].<br /> <br /> <br /> '''Виды имитационного моделирования'''<br /> <br /> *[[Агентное моделирование]] — относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении её отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.<br /> <br /> *[[Дискретно-событийное моделирование]] — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие, как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан [[Джеффри Гордоном]] в 1960-х годах.<br /> <br /> *[[Системная динамика]] — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан [[Джеем Форрестером]] в 1950 годах.<br /> <br /> <br /> [[Файл:Different_simulation_methods(rus).PNG]] [[Файл:500px-Simulation_approaches_vs_abstraction_levels(rus).PNG]]<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> == Области применения ==<br /> <br /> <br /> *[[Бизнес-процессы]]<br /> *[[Боевые действия]]<br /> *Динамика населения<br /> *[[Дорожное движение]]<br /> *ИТ-инфраструктура<br /> *Математическое моделирование исторических процессов<br /> *[[Логистика]]<br /> *Пешеходная динамика<br /> *[[Производство]]<br /> *Рынок и конкуренция<br /> *Сервисные центры<br /> *Цепочки поставок<br /> *Уличное движение<br /> *[[Управление проектами]]<br /> *Экономика здравоохранения<br /> *[[Экосистема]]<br /> *[[Информационная безопасность]]<br /> <br /> <br /> <br /> == Свободные системы имитационного моделирования ==</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81046 2013-03-06T06:49:48Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> '''Применение имитационного моделирования'''<br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования[[(статистическое моделирование)]].<br /> <br /> <br /> '''Виды имитационного моделирования'''<br /> <br /> *[[Агентное моделирование]] — относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении её отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.<br /> <br /> *[[Дискретно-событийное моделирование]] — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие, как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан [[Джеффри Гордоном]] в 1960-х годах.<br /> <br /> *[[Системная динамика]] — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан [[Джеем Форрестером]] в 1950 годах.<br /> <br /> <br /> [[Файл:Different_simulation_methods(rus).PNG]] [[Файл:500px-Simulation_approaches_vs_abstraction_levels(rus).PNG]]<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> == Области применения ==<br /> <br /> <br /> *[[Бизнес-процессы]]<br /> *[[Боевые действия]]<br /> *Динамика населения<br /> *[[Дорожное движение]]<br /> *ИТ-инфраструктура<br /> *Математическое моделирование исторических процессов<br /> *[[Логистика]]<br /> *Пешеходная динамика<br /> *[[Производство]]<br /> *Рынок и конкуренция<br /> *Сервисные центры<br /> *Цепочки поставок<br /> *Уличное движение<br /> *[[Управление проектами]]<br /> *Экономика здравоохранения<br /> *[[Экосистема]]<br /> *[[Информационная безопасность]]<br /> <br /> <br /> <br /> == Свободные системы имитационного моделирования ==</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81045 2013-03-06T06:49:20Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> '''Применение имитационного моделирования'''<br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования[[(статистическое моделирование)]].<br /> <br /> <br /> '''Виды имитационного моделирования'''<br /> <br /> *[[Агентное моделирование]] — относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении её отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.<br /> <br /> *[[Дискретно-событийное моделирование]] — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие, как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан [[Джеффри Гордоном]] в 1960-х годах.<br /> <br /> *[[Системная динамика]] — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан [[Джеем Форрестером]] в 1950 годах.<br /> <br /> <br /> [[Файл:Different_simulation_methods(rus).PNG]] [[Файл:500px-Simulation_approaches_vs_abstraction_levels(rus).PNG]]<br /> <br /> <br /> <br /> '''Области применения'''<br /> <br /> *[[Бизнес-процессы]]<br /> *[[Боевые действия]]<br /> *Динамика населения<br /> *[[Дорожное движение]]<br /> *ИТ-инфраструктура<br /> *Математическое моделирование исторических процессов<br /> *[[Логистика]]<br /> *Пешеходная динамика<br /> *[[Производство]]<br /> *Рынок и конкуренция<br /> *Сервисные центры<br /> *Цепочки поставок<br /> *Уличное движение<br /> *[[Управление проектами]]<br /> *Экономика здравоохранения<br /> *[[Экосистема]]<br /> *[[Информационная безопасность]]<br /> <br /> <br /> <br /> == Свободные системы имитационного моделирования ==</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81044 2013-03-06T06:48:39Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> '''Применение имитационного моделирования'''<br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования[[(статистическое моделирование)]].<br /> <br /> <br /> '''Виды имитационного моделирования'''<br /> <br /> *[[Агентное моделирование]] — относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении её отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.<br /> <br /> *[[Дискретно-событийное моделирование]] — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие, как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан [[Джеффри Гордоном]] в 1960-х годах.<br /> <br /> *[[Системная динамика]] — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан [[Джеем Форрестером]] в 1950 годах.<br /> <br /> <br /> [[Файл:Different_simulation_methods(rus).PNG]] [[Файл:500px-Simulation_approaches_vs_abstraction_levels(rus).PNG]]<br /> <br /> <br /> <br /> '''Области применения'''<br /> <br /> *[[Бизнес-процессы]]<br /> *[[Боевые действия]]<br /> *Динамика населения<br /> *[[Дорожное движение]]<br /> *ИТ-инфраструктура<br /> *Математическое моделирование исторических процессов<br /> *[[Логистика]]<br /> *Пешеходная динамика<br /> *[[Производство]]<br /> *Рынок и конкуренция<br /> *Сервисные центры<br /> *Цепочки поставок<br /> *Уличное движение<br /> *[[Управление проектами]]<br /> *Экономика здравоохранения<br /> *[[Экосистема]]<br /> *[[Информационная безопасность]]</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81043 2013-03-06T06:47:17Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> '''Применение имитационного моделирования'''<br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования[[(статистическое моделирование)]].<br /> <br /> <br /> '''Виды имитационного моделирования'''<br /> <br /> *[[Агентное моделирование]] — относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении её отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.<br /> <br /> *[[Дискретно-событийное моделирование]] — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие, как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан [[Джеффри Гордоном]] в 1960-х годах.<br /> <br /> *[[Системная динамика]] — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан [[Джеем Форрестером]] в 1950 годах.<br /> <br /> <br /> [[Файл:Different_simulation_methods(rus).PNG]] [[Файл:500px-Simulation_approaches_vs_abstraction_levels(rus).PNG]]<br /> <br /> <br /> <br /> '''Области применения'''<br /> <br /> *Бизнес-процессы<br /> *Боевые действия<br /> *Динамика населения<br /> *Дорожное движение<br /> *ИТ-инфраструктура<br /> *Математическое моделирование исторических процессов<br /> *Логистика<br /> *Пешеходная динамика<br /> *Производство<br /> *Рынок и конкуренция<br /> *Сервисные центры<br /> *Цепочки поставок<br /> *Уличное движение<br /> *Управление проектами<br /> *Экономика здравоохранения<br /> *Экосистема<br /> *Информационная безопасность</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81042 2013-03-06T06:45:25Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> '''Применение имитационного моделирования'''<br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования[[(статистическое моделирование)]].<br /> <br /> <br /> '''Виды имитационного моделирования'''<br /> <br /> *[[Агентное моделирование]] — относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении её отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.<br /> <br /> *[[Дискретно-событийное моделирование]] — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие, как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан [[Джеффри Гордоном]] в 1960-х годах.<br /> <br /> *[[Системная динамика]] — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан [[Джеем Форрестером]] в 1950 годах.<br /> <br /> <br /> [[Файл:Different_simulation_methods(rus).PNG]] [[Файл:500px-Simulation_approaches_vs_abstraction_levels(rus).PNG]]<br /> <br /> <br /> <br /> '''Области применения'''</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81041 2013-03-06T06:44:28Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> '''Применение имитационного моделирования'''<br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования[[(статистическое моделирование)]].<br /> <br /> <br /> '''Виды имитационного моделирования'''<br /> <br /> *[[Агентное моделирование]] — относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении её отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.<br /> <br /> *[[Дискретно-событийное моделирование]] — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие, как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан [[Джеффри Гордоном]] в 1960-х годах.<br /> <br /> *[[Системная динамика]] — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан [[Джеем Форрестером]] в 1950 годах.<br /> <br /> <br /> [[Файл:Different_simulation_methods(rus).PNG]] [[Файл:500px-Simulation_approaches_vs_abstraction_levels(rus).PNG]]</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:500px-Simulation_approaches_vs_abstraction_levels(rus).PNG&diff=81040 2013-03-06T06:44:02Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div></div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81039 2013-03-06T06:43:11Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> '''Применение имитационного моделирования'''<br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования[[(статистическое моделирование)]].<br /> <br /> <br /> '''Виды имитационного моделирования'''<br /> <br /> *[[Агентное моделирование]] — относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении её отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.<br /> <br /> *[[Дискретно-событийное моделирование]] — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие, как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан [[Джеффри Гордоном]] в 1960-х годах.<br /> <br /> *[[Системная динамика]] — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан [[Джеем Форрестером]] в 1950 годах.<br /> <br /> <br /> [[Файл:Different_simulation_methods(rus).PNG]]</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81037 2013-03-06T06:40:07Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> '''Применение имитационного моделирования'''<br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования[[(статистическое моделирование)]].<br /> <br /> <br /> '''Виды имитационного моделирования'''<br /> <br /> *[[Агентное моделирование]] — относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении её отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.<br /> <br /> *[[Дискретно-событийное моделирование]] — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие, как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан [[Джеффри Гордоном]] в 1960-х годах.<br /> <br /> *[[Системная динамика]] — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан [[Джеем Форрестером]] в 1950 годах.</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81036 2013-03-06T06:39:45Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> '''Применение имитационного моделирования'''<br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования[[(статистическое моделирование)]].<br /> <br /> <br /> '''Виды имитационного моделирования'''<br /> <br /> *[[Агентное моделирование]] — относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении её отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.<br /> <br /> *[[Дискретно-событийное моделирование]] — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие, как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан [[Джеффри Гордоном]] в 1960-х годах.<br /> <br /> *[[Системная динамика]] — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан Джеем Форрестером в 1950 годах.</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81035 2013-03-06T06:38:32Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> '''Применение имитационного моделирования'''<br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования[[(статистическое моделирование)]].<br /> <br /> <br /> '''Виды имитационного моделирования'''<br /> <br /> *Агентное моделирование — относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении её отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.<br /> <br /> *Дискретно-событийное моделирование — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие, как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан Джеффри Гордоном в 1960-х годах.<br /> <br /> *Системная динамика — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан Джеем Форрестером в 1950 годах.</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81033 2013-03-06T06:37:41Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> '''Применение имитационного моделирования'''<br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования[[(статистическое моделирование)]].<br /> <br /> <br /> '''Виды имитационного моделирования'''</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81032 2013-03-06T06:36:49Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> '''Применение имитационного моделирования'''<br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования[[(статистическое моделирование)]].</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81030 2013-03-06T06:36:02Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> '''Применение имитационного моделирования'''<br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования(статистическое моделирование).</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81029 2013-03-06T06:35:45Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> '''Применение имитационного моделирования'''<br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования(статистическое моделирование).</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81028 2013-03-06T06:34:54Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> '''Применение имитационного моделирования'''<br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования(статистическое моделирование).</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81027 2013-03-06T06:34:22Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> '''Применение имитационного моделирования'''<br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);<br /> * [[Метод имитационного моделирования]] (статистическое моделирование).</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81026 2013-03-06T06:33:08Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> '''Применение имитационного моделирования'''<br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования (статистическое моделирование).</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81025 2013-03-06T06:32:09Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> '''Применение имитационного моделирования'''<br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> * дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> * невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> * необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> * Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний);<br /> * Метод имитационного моделирования (статистическое моделирование).</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81024 2013-03-06T06:30:50Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> '''Применение имитационного моделирования'''</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81023 2013-03-06T06:30:11Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div><br /> '''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81022 2013-03-06T06:29:43Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование'''<br /> <br /> '''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81021 2013-03-06T06:29:11Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81020 2013-03-06T06:28:59Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта. <br /> == Имитационное моделирование ==</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81019 2013-03-06T06:28:22Z

<p>Эмин: Содержимое страницы заменено на « == Имитационное моделирование ==»</p> <hr /> <div> <br /> == Имитационное моделирование ==</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81018 2013-03-06T06:27:25Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> <br /> == Применение имитационного моделирования ==<br /> <br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> *дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> *невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> *необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> *Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний);<br /> *Метод имитационного моделирования (статистическое моделирование).</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81017 2013-03-06T06:25:30Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> <br /> == Применение имитационного моделирования ==<br /> <br /> <br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний);<br /> Метод имитационного моделирования (статистическое моделирование).</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81016 2013-03-06T06:24:42Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81014 2013-03-06T06:24:16Z

<p>Эмин: /* Применение имитационного моделирования */</p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> == Применение имитационного моделирования ==<br /> К имитационному моделированию прибегают, когда:<br /> <br /> дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;<br /> невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;<br /> необходимо сымитировать поведение системы во времени.<br /> <br /> Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.<br /> <br /> Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства[источник не указан 284 дня]. Компьютерное 3D-моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний[источник не указан 284 дня].<br /> <br /> Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.<br /> <br /> Можно выделить две разновидности имитации:<br /> <br /> Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний);<br /> Метод имитационного моделирования (статистическое моделирование).</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81011 2013-03-06T06:23:17Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> == Применение имитационного моделирования ==</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81007 2013-03-06T06:19:56Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> [[Файл:Example.jpg]]<br /> <br /> == '''литература''' ==</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81005 2013-03-06T06:18:12Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.<br /> <br /> <br /> == '''литература''' ==</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81003 2013-03-06T06:17:02Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div>'''Имитационное моделирование (ситуационное моделирование)''' — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=81001 2013-03-06T06:16:30Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div><br /> Имитационное моделирование (ситуационное моделирование) — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=80989 2013-03-06T06:10:30Z

<p>Эмин: </p> <hr /> <div><br /> == Имитационное моделирование ==<br /> Имитационное моделирование (ситуационное моделирование) — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.<br /> <br /> Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).<br /> <br /> Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.<br /> <br /> Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].<br /> <br /> Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.</div>

Эмин https://www.surwiki.admsurgut.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%AD%D0%BC%D0%B8%D0%BD&diff=80924 2013-03-06T05:45:56Z

<p>Эмин: Новая страница: « == Имитационное моделирование ==»</p> <hr /> <div> <br /> == Имитационное моделирование ==</div>

Эмин