ністю математичного, програмного, інформаційного, технічного та інших видів забезпечень.
Математичне забезпечення імітаційної системи включає в себе сукупність математичних співвідношень, що описують поведінку реального об'єкта, сукупність алгоритмів, що забезпечують як підготовку, так і роботу з моделлю. Сюди можуть бути віднесені алгоритми: введення вихідних даних, імітації, виведення результатів рішення задач моделювання та обробки.
Програмне забезпечення за своїм змістом включає в себе сукупність програм: планування експерименту, імітаційної моделі, проведення експерименту, обробки та інтерпретації результатів. Крім того, програмне забезпечення імітаційної системи повинне забезпечувати синхронізацію процесів в моделі, тобто необхідний блок, організуючий псевдопараллельное виконання процесів в моделі. Цю функцію в системі моделювання виконує монітор [8]. Машинні експерименти з імітаційними моделями не можуть проходити без інформаційного забезпечення.
Інформаційне забезпечення включає в засоби та технологію організації та реорганізації бази даних моделювання, методи логічної і фізичної організації масивів, форми документів, що описують процес моделювання і його результати. Інформаційне забезпечення імітаційної системи є найменш розробленою частиною, оскільки тільки в даний час спостерігається перехід до створення складних імітаційних моделей і розробляється методологія їх використання при аналізі та синтезі складних систем з викорис зованием концепції бази даних [5].
Технічне забезпечення імітаційної системи включає в себе насамперед засоби обчислювальної техніки, зв'язку та обміну між оператором і ЕОМ (діалогову систему), введення і виведення інформації, управління проведенням експерименту. До технічного забезпечення пред'являються дуже серйозні вимоги по надійності функціонування, оскільки збої і відмови технічних засобів, помилки оператора ЕОМ можуть різко збільшити час роботи з імітаційної моделлю і навіть призвести до невірних кінцевими результатами.
Таким чином, імітаційна система може розглядатися як машинний аналог складного реального процесу. Дозволяє замінити експеримент з реальним процесом функціонування системи експериментом з математичною моделлю цього процесу в ЕОМ. В даний час імітаційні експерименти широко використовують в практиці проектування складних систем, коли реальний експеримент неможливий [8, 15].
3.2.4 Обгрунтування доцільності використання ІМ
Незважаючи на те що імітаційне моделювання на ЕОМ є потужним інструментом дослідження систем, його застосування раціонально не у всіх випадках. Відомо безліч завдань, що вирішуються більш ефективно іншими методами. Разом з тим для великого класу задач дослідження і проектування систем метод імітаційного моделювання найбільш прийнятний. Правильне його вживання можливо лише у випадку чіткого розуміння сутності методу імітаційного моделювання та умов його використання в практиці дослідження реальних систем при обліку особливостей конкретних систем і можливостей їх дослідження різними методами.
В якості основних критеріїв доцільності застосування методу імітаційного моделювання на ЕОМ можна вказати наступні:
- відсутність або неприйнятність аналітичних, чисельних і якісних методів вирішення поставленого завдання;
- наявність достатньої кількості вихідної інформації про моделюється системі S для забезпечення можливості побудови адекватної імітаційної моделі;
- необхідність проведення на базі інших можливих методів вирішення дуже великої кількості обчислень, важко реалізованих навіть з використанням ЕОМ;
- можливість пошуку оптимального варіанту системи при її моделюванні на ЕОМ.
Імітаційне моделювання на ЕОМ, як і будь-який метод досліджень, має переваги і недоліки, які проявляються в конкретних застосуваннях [45]. До числа основних переваг методу імітаційного моделювання при дослідженні складних систем можна віднести наступні:
- можливість дослідити особливості процесу функціонування системи S в будь-яких умовах;
- скорочення тривалості випробувань в порівнянні з натурним експериментом;
- можливість включення результатів натурних випробувань реальної системи або її частин для проведення подальших досліджень;
- імітаційна модель має гнучкість варіювання структури, алгоритмів і параметрів модельованої системи, що важливо з точки зору пошуку оптимального варіанту системи;
- імітаційне моделювання складних систем часто є єдиним практично реалізованим методом дослідження процесу функціонування таких систем на ...
