Імітаційні моделі, як про це вже говорилося, відтворюють поведінку системи протягом деякого проміжку часу. Це досягається шляхом ідентифікації ряду подій, розподіл яких в часі дає важливу інформацію про поведінку системи. Після того як такі події визначені, необхідні характеристики системи необхідно реєструвати тільки в моменти реалізації цих подій. Інформація про характеристиках системи накопичується у вигляді статистичних даних таких спостережень. Ця інформація оновлюється щоразу при настанні кожного з цікавлять нас подій. Для побудови імітаційних моделей не вимагається використання математичних функцій, явним чином зв'язують ті або інші змінні. Ці моделі дозволяють імітувати поведінку складних систем, для яких побудова математичних моделей і отримання рішень неможливо. Більш того, гнучкість, притаманна імітаційним моделям, дозволяє домогтися більш точного представлення системи. Основний недолік імітаційного моделювання полягає в тому, що його реалізація еквівалентна проведення безлічі експериментів, а це неминуче обумовлює наявність експериментальних помилок. Крім того, сам процес оптимізації також викликає труднощі.
При підготовці до моделювання економічних процесів широко використовуються так звані "евристичні методи "і методи експертних оцінок. Вони базуються на інтуїтивно або емпірично обираних правилах, які дозволяють поліпшити вже наявне рішення. Використовуються в тому випадку, коли відповідні математичні побудови виявляються настільки складними, що точне рішення сформульованої задачі знайти не можна. По суті, евристичні методи являють собою процедури пошуку розумного переходу від однієї точки простору рішень до деякої іншій точці з метою поліпшення поточного значення цільової функції моделі. Коли подальшого наближення до оптимуму домогтися неможливо, найкраще з отриманих рішень приймається в якості наближеного рішення оптимізаційної задачі.
Моделі економічних процесів розробляються з метою оптимізації заданої цільової функції при деякій сукупності обмежень. Термін "оптимізація" зазвичай використовується для позначення процесів максимізації або мінімізації цільової функції. Тому для однієї і тієї ж задачі можна запропонувати дві різні моделі з різними критеріями оптимізації. Наприклад, ми можемо віддати перевагу максимізувати прибуток, або з не меншою підставою виходити з іншого цільової установки - мінімізації витрат. Ці критерії не еквівалентні, оскільки величина витрат може бути функцією змінних, що перебувають під контролем даної фірми, тоді як величина прибутку залежить від зовнішніх некерованих чинників, наприклад від ситуації на ринку збуту, що складається під впливом конкурентів. Використання відповідних цим критеріям оптимізаційних моделей при однакових обмеженнях не обов'язково призведе до отримання однакових оптимальних рішень.
Основний висновок, який слід з вищевикладеного, полягає в тому, що отримане за допомогою деякої моделі конкретне оптимальне рішення є найкр...
