Введение в моделирование. Понятие имитационного моделирования

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

 

 

Федеральное государственное бюджетное  образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Санкт-Петербургский государственный

инженерно-экономический  университет»

 

 

 

Кафедра логистики и  организации перевозок

 

Реферат по дисциплине

«МОДЕЛИРОВАНИЕ В СРЕДЕ ANYLOGIC»

 

 

 

Введение в моделирование. Понятие имитационного моделирования.

 

 

 

 

 

 

 

Выполнила: Беляева Е.Е.

Группа:М-2212

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Санкт-Петербург

2013

СОДЕРЖАНИЕ

Введение…………………………………………….………….…….3

1. Понятие моделей и моделирования……………………………...5

2. Классификация средств моделирования………………………...6

3. Классификация моделей………………………………………….9

4. Цели и задачи имитационного моделирования……………..…14

5. Особенности имитационного моделирования.

    Преимущества и недостатки……………………………………14

Заключение…………………………………………………………18

Список литературы…………………………………………...……19

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

Моделирование представляет собой  мощный метод научного познания, при  использовании которого исследуемый  объект заменяется более простым  объектом, называемым моделью. Основными  разновидностями процесса моделирования  можно считать два его вида - математическое и физическое моделирование. При физическом (натурном) моделировании  исследуемая система заменяется соответствующей ей другой материальной системой, которая воспроизводит  свойства изучаемой системы с  сохранением их физической природы. Примером этого вида моделирования  может служить пилотная сеть, с  помощью которой изучается принципиальная возможность построения сети на основе тех или иных компьютеров, коммуникационных устройств, операционных систем и приложений.

Возможности физического моделирования  довольно ограничены. Оно позволяет  решать отдельные задачи при задании  небольшого количества сочетаний исследуемых  параметров системы. Действительно, при  натурном моделировании вычислительной сети практически невозможно проверить  ее работу для вариантов с использованием различных типов коммуникационных устройств - маршрутизаторов, коммутаторов и т.п. Проверка на практике около  десятка разных типов маршрутизатров связана не только с большими усилиями и временными затратами, но и с  немалыми материальными затратами.

Поэтому, при оптимизации сетей  во многих случаях предпочтительным оказывается использование математического  моделирования. Математическая модель представляет собой совокупность соотношений (формул, уравнений, неравенств, логических условий), определяющих процесс изменения  состояния системы в зависимости  от ее параметров, входных сигналов, начальных условий и времени.

Особым классом математических моделей являются имитационные модели. Такие модели представляют собой  компьютерную программу, которая шаг  за шагом воспроизводит события, происходящие в реальной системе.  Применительно  к вычислительным сетям их имитационные модели воспроизводят процессы генерации  сообщений приложениями, разбиение  сообщений на пакеты и кадры определенных протоколов, задержки, связанные с  обработкой сообщений, пакетов и  кадров внутри операционной системы, процесс  получения доступа компьютером  к разделяемой сетевой среде, процесс обработки поступающих  пакетов маршрутизатором и т.д. При имитационном моделировании  сети не требуется приобретать дорогостоящее  оборудование - его работы имитируется  программами, достаточно точно воспроизводящими все основные особенности и параметры  такого оборудования.

Результатом работы имитационной модели являются собранные в ходе наблюдения за протекающими событиями статистические данные о наиболее важных характеристиках  сети: временах реакции, коэффициентах  использования каналов и узлов, вероятности потерь пакетов и  Т.П.

1. Понятие моделей и моделирования

Термин модель широко распространен как в научном, так и в общеупотребительном  языке, причем в разных ситуациях  в него вкладывается разный смысл. Слово модель ведет свое происхождение от латинского ‘modulus’, что означает мера, мерило, норма, образец. Мы ограничимся пониманием  слова модель, которое используется в широко распространенном методе исследования, называемом моделированием, т.е. рассмотрим такие модели, которые являются инструментом получения знания

Под “моделью” понимается такая мысленно представляемая или  материально реализованная система, которая в процессе познания, анализа  замещает реальный объект (систему), сохраняя некоторые наиболее важные для исследования его черты, причем ее изучение дает нам новую  информацию об объекте. Таким образом,  модель можно определить как условный образ (упрощенное изображение) реального объекта (процесса), который создается для более глубокого изучения действительности.

Метод исследования, базирующийся на разработке и использовании моделей, называется моделированием. Моделирование как способ научного познания появилось в античную эпоху одновременно с возникновением научного познания. Сейчас трудно назвать ту область, где бы оно ни использовалось

Каковы основополагающие положения  метода моделирования, и какие его  достоинства заставляют постоянно  прибегать к этому методу в  научных исследованиях?

В общефилософском плане, очевидно, что анализ процесса моделирования  должен начинаться с признания реальности существования моделируемых объектов, т.е. признания объективной реальности. Этот анализ основывается  на следующих  основных положениях теории отражения:

1. Модель является  отражением реально существующего  объекта, причем гносеологическим  отражением.

2. Модель является  гомоморфным отражением объекта,  следствием чего является сокращение  и упрощение структуры оригинала.  Модель воспроизводит лишь основные, наиболее существенные для исследования стороны изучаемого объекта. (Гомоморфизм - когда несколько свойств объекта отображаются в одно. Изоморфизм - взаимно однозначное соответствие (одно в одно )).

3. Модель всегда предполагает  участие в ее создании, конструировании, выборе познающего субъекта.

Развитие методов моделирования  определяет развитие любой науки  и имеет огромное практическое значение. Необходимость моделирования обусловлена  сложностью, а порой и невозможностью прямого изучения реального объекта (процесса). Значительно доступнее создавать и изучать прообразы реальных объектов (процессов), т.е. модели. Можно сказать, что теоретическое знание о чем-либо, как правило, представляет собой совокупность различных моделей. Эти модели отражают существенные свойства реального объекта (процесса), хотя на самом деле действительность значительно содержательнее и богаче.

 

Таким образом, практическое значение моделирования заключается в том, что:

1. Модели более удобны для исследования, чем исходные объекты. Кроме того, некоторые объекты можно изучить только на моделях.
2. Моделирование позволяет выявить наиболее существенные факторы изучаемого объекта или явления, поэтому является инструментом для более глубокого изучения реальности.

2. Классификация средств моделирования

Классификация методов  моделирования и моделей может  проводиться по степени подробности  моделей, по характеру признаков, по сфере приложения и т.д.

Рассмотрим одну из распространенных классификаций моделей по средствам  моделирования, именно этот аспект является наиболее важным при анализе различных явлений и систем. (рис.1.1)

 

                                       

      

 

Рис 1. 1. Классификация  по средствам моделирования

 

По средствам моделирования методы моделирования делятся на две группы: методы материального и методы идеального моделирования Моделирование называется материальным в том случае, когда исследование ведется на моделях, связь которых с исследуемым объектом существует объективно, имеет материальный характер. Модели в этом случае строятся исследователем либо выбирается им из окружающего мира. В свою очередь в материальном моделировании можно выделить: пространственное, физическое и аналоговое моделирование.

В пространственном моделировании используются модели, предназначенные для того, чтобы воспроизвести или отобразить  пространственные свойства изучаемого объекта. Модели в этом случае геометрически подобны объектам исследования (любые макеты).

Модели, используемые в физическом моделировании, предназначены для воспроизводства динамики процессов, происходящих в изучаемом объекте. Причем общность процессов в объекте исследования и модели основана на сходстве их физической природы. Этот метод моделирования широко распространен в технике при проектировании технических систем различного вида. Например, исследование летательных аппаратов на основе экспериментов в аэродинамической трубе.

Аналоговое моделирование связано с использованием  материальных моделей, имеющих другую физическую природу, но описывающихся теми же математическими соотношениями, что и изучаемый объект. Оно основано на аналогии в математическом описании модели и объекта (изучение механических колебаний с помощью электрической системы, описываемой теми же дифференциальными уравнениями, но более удобной в проведении экспериментов).

 

Во всех случаях материального  моделирования модель–это материальное отражение исходного объекта, а  исследование состоит в материальном воздействии на модель, то есть в  эксперименте с моделью. Материальное моделирование по своей природе является экспериментальным методом и в экономических исследованиях не используется.

От материального моделирования  принципиально отличается идеальное моделирование, основанное на идеальной, мыслимой связи между объектом и моделью. Методы идеального моделирования широко используются в экономических исследованиях. Их условно можно разделить на две группы: формализованное и неформализованное.

В формализованном моделировании моделью служат системы знаков или образов, вместе с которыми задаются правила их преобразования и интерпретации. Если в качестве моделей используются системы знаков, то моделирование называется знаковым (чертежи, графики, схемы, формулы).

 

Важным видом знаковой моделирования  является математическое моделирование, основанное на том факте, что различные изучаемые объекты и явления могут иметь одинаковое математическое описание в виде совокупности формул, уравнений, преобразование которых осуществляется на основе правил логики и математики.

Другой формой формализованного моделирования является образное, в котором модели строятся на наглядных элементах (упругие шары, потоки жидкости, траектории движения тел). Анализ образных моделей осуществляется мысленно, поэтому они могут быть отнесены к формализованному моделированию, когда правила взаимодействия объектов, используемых в модели четко фиксированы (например, в идеальном газе столкновение двух молекул рассматривается, как соударение шаров, причем результат соударения мыслится всеми одинаково). Модели такого типа широко используются в физике, их принято называть "мысленными экспериментами".

 

Неформализованное моделирование. К нему можно отнести такой анализ проблем разнообразного типа, когда модель не формируется, а вместо нее используется некоторое точно не зафиксированное мысленное отображение реальной действительности, служащее основой для рассуждения и принятия решения. Таким образом, всякое рассуждение, не использующее формальную модель можно считать неформализованным моделированием, когда у мыслящего индивидуума имеется некоторый образ объекта исследования, который можно интерпретировать как неформализованную модель реальности.

Исследование экономических объектов в течение долгого времени  проводилось только на основе таких  неопределенных представлений. В настоящее  время анализ неформализованных  моделей остается наиболее распространенным средством экономического моделирования, а именно всякий человек, принимающий экономическое решение без использования математических моделей вынужден руководствоваться тем или иным описанием ситуации, основанной на опыте и интуиции.

Основным недостатком этого  подхода является то, что решения может оказаться малоэффективным или ошибочным. Еще долгое время, по-видимому, эти методы останутся основным средством принятия решений не только в большинстве обыденных ситуаций, но  и при принятий решений в экономике.

 

 

3. Классификация моделей

Имитационные модели являются наиболее общими математическими  моделями. В силу этого иногда все  модели называют имитационными и  классифицируют следующим образом:

     - аналитические модели, «имитирующие» только физические законы, на которых основано функционирование реальной системы, можно рассматривать, как имитационные модели 1 уровня;

     - статистические модели, в которых, кроме того, «имитируются» случайные факторы, можно называть имитационными моделями П уровня;