Участник:Эмин: различия между версиями

Материал из SurWiki
Перейти к навигации Перейти к поиску
 
(не показаны 33 промежуточные версии этого же участника)
Строка 1: Строка 1:
 +
== Имитационное моделирование ==
 +
 +
 
'''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.
 
'''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.
  
Строка 16: Строка 19:
 
К имитационному моделированию прибегают, когда:
 
К имитационному моделированию прибегают, когда:
  
    *дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;
+
* дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;
    *невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;
+
* невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;
    *необходимо сымитировать поведение системы во времени.
+
* необходимо сымитировать поведение системы во времени.
 +
 
  
 
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.
 
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.
Строка 28: Строка 32:
 
Можно выделить две разновидности имитации:
 
Можно выделить две разновидности имитации:
  
    *Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний);
+
* [[Метод Монте-Карло]] (метод статистических испытаний);
    *Метод имитационного моделирования (статистическое моделирование).
+
* Метод имитационного моделирования[[(статистическое моделирование)]].
 +
 
 +
{| border 1
 +
| Ячейка 1, строка 1
 +
| Ячейка 2, строка 1
 +
|-
 +
| Ячейка 1, строка 2
 +
| Ячейка 2, строка 2
 +
|}
 +
 
 +
 
 +
 
 +
== Виды имитационного моделирования ==
 +
 
 +
 
 +
*[[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.
 +
 
 +
*[[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.
 +
 
 +
*[[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.
 +
 
 +
 
 +
[[Файл:Different_simulation_methods(rus).PNG]]          [[Файл:500px-Simulation_approaches_vs_abstraction_levels(rus).PNG]]
 +
 
 +
 
 +
 
 +
 
 +
== Области применения ==
 +
 
 +
 
 +
*[[Бизнес-процессы]]
 +
*[[Боевые действия]]
 +
*Динамика населения
 +
*[[Дорожное движение]]
 +
*ИТ-инфраструктура
 +
*Математическое моделирование исторических процессов
 +
*[[Логистика]]
 +
*Пешеходная динамика
 +
*[[Производство]]
 +
*Рынок и конкуренция
 +
*Сервисные центры
 +
*Цепочки поставок
 +
*Уличное движение
 +
*[[Управление проектами]]
 +
*Экономика здравоохранения
 +
*[[Экосистема]]
 +
*[[Информационная безопасность]]
 +
 
 +
 
 +
 
 +
== Свободные системы имитационного моделирования ==
 +
 
 +
*Scilab
 +
*Maxima
 +
 
 +
 
 +
== См. также ==
 +
 
 +
*Сети Петри
 +
*[[Сетевое моделирование]]
 +
 
 +
 
 +
 
 +
== Примечания ==
 +
 
 +
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
 +
 
 +
 
 +
== Литература ==
 +
 
 +
*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
 +
 
 +
*Строгалев В. П., Толкачева И. О. Имитационное моделирование. — МГТУ им. Баумана, 2008. — С. 697-737. — ISBN 978-5-7038-3021-5
 +
 
 +
 
 +
 
 +
== Ссылки ==
 +
 
 +
*Компьютерное и статическое имитационное моделирование на Интуит.ру
 +
*Национальное общество имитационного моделирования
 +
*Имитационное моделирование в задачах технологического инжиниринга Макаров В. М., Лукина С. В., Лебедь П. А.
 +
 
 +
Это заготовка статьи по математике. Вы можете помочь проекту, исправив и дополнив её.
 +
Категории:
 +
 
 +
    Математическое моделирование
 +
    Программы математического моделирования

Текущая версия на 12:03, 6 марта 2013

Имитационное моделирование

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.

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).

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.

Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов[1].

Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.


Применение имитационного моделирования

К имитационному моделированию прибегают, когда:

  • дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;
  • невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;
  • необходимо сымитировать поведение системы во времени.


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.

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].

Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.

Можно выделить две разновидности имитации:

Ячейка 1, строка 1 Ячейка 2, строка 1
Ячейка 1, строка 2 Ячейка 2, строка 2


Виды имитационного моделирования

  • 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.
  • 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.
  • 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.


Different simulation methods(rus).PNG 500px-Simulation approaches vs abstraction levels(rus).PNG



Области применения


Свободные системы имитационного моделирования

  • Scilab
  • Maxima


См. также


Примечания

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


Литература

  • 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
  • Строгалев В. П., Толкачева И. О. Имитационное моделирование. — МГТУ им. Баумана, 2008. — С. 697-737. — ISBN 978-5-7038-3021-5


Ссылки

  • Компьютерное и статическое имитационное моделирование на Интуит.ру
  • Национальное общество имитационного моделирования
  • Имитационное моделирование в задачах технологического инжиниринга Макаров В. М., Лукина С. В., Лебедь П. А.
	Это заготовка статьи по математике. Вы можете помочь проекту, исправив и дополнив её.

Категории:

   Математическое моделирование
   Программы математического моделирования