роведення "модельних" експериментів, при яких свідомо змінюються умови функціонування моделі і систематизуються дані про її "поведінці". Кінцевим результатом цього етапу є безліч (сукупність) знань про моделі. p align="justify"> На третьому етапі здійснюється перенесення знань з моделі на оригінал - формування безлічі знань. Одночасно відбувається перехід з В«мовиВ» моделі на В«мовуВ» оригіналу. Процес перенесення знань проводиться за певними правилами. Знання про моделі повинні бути скоректовані з урахуванням тих властивостей об'єкта-оригіналу, які не знайшли відображення або були змінені при побудові моделі. p align="justify"> Четвертий етап - практична перевірка отриманих за допомогою моделей знань та їх використання для побудови узагальнюючої теорії об'єкта, його перетворення або управління ім.
Моделювання є циклічним процесом. Це означає, що за першим чотирьохетапну циклом може відбутися другий, третій і т.д. При цьому знання про досліджуваному об'єкті розширюються і уточнюються, а вихідна модель поступово вдосконалюється. Недоліки, виявлені після першого циклу моделювання, зумовлені малим знанням об'єкта або помилками в побудові моделі, можна виправити в наступних циклах [5]. p align="justify"> Процеси функціонування різних систем і мереж зв'язку можуть бути представлені тією чи іншою сукупністю систем масового обслуговування - стохастичних, динамічних, дискретно-безперервних математичних моделей. Дослідження характеристик таких моделей може проводитися або аналітичними методами, або шляхом імітаційного моделювання. p align="justify"> Імітаційна модель відображає стохастичний процес зміни дискретних станів системи в безперервному часу у формі моделює алгоритму. При його реалізації на ЕОМ проводиться накопичення статистичних даних по тих атрибутів моделі, характеристики яких є предметом досліджень. По закінченні моделювання накопичена статистика обробляється, і результати моделювання виходять у вигляді вибіркових розподілів досліджуваних величин або їх вибіркових моментів. Таким чином, при імітаційному моделюванні систем масового обслуговування мова завжди йде про статистичному імітаційному моделюванні [6]. p align="justify"> До імітаційного моделювання вдаються, коли дорого або неможливо експериментувати на реальному об'єкті, неможливо побудувати аналітичну модель, в системі є час, причинні зв'язки, наслідок, нелінійності, стохастичні (випадкові) змінні, необхідно зімітувати поведінку системи в часу.
Мета імітаційного моделювання полягає у відтворенні поведінки досліджуваної системи на основі результатів аналізу найбільш істотних взаємозв'язків між її елементами.
Імітаційне моделювання дозволяє імітувати поведінку системи, в часі. Причому плюсом є те, що часом в моделі можна управляти: уповільнювати у випадку з швидкоплинучими процесами і прискорювати для моделювання систем з повільною мінливістю. Можна імітувати поведінк...
