ності системи та у розробці строгих способів переходу від логічних функцій до імовірнісних функцій, об'єктивно виражає надійність цієї системи. Переваги логіко-імовірнісних методів складаються в основному в їх виключної чіткості, однозначності і великих можливостях при аналізі впливу будь-якого елемента на надійність всієї системи [8; 9; 10].
До недоліків існуючих логіко-імовірнісних методів можуть бути віднесені наступні:
Розгляд лише двох станів у елементів системи. Можна навести багато прикладів, які демонструють, що розгляд лише двох станів у елементів системи, а саме станів відмови і працездатності, видається нерозумною ідеалізацією, оскільки мається набагато більше можливостей для реалізації різних видів відмов. Різні види відмов одного і того ж елемента можуть по-різному позначатися на функції працездатності системи. При булевих моделях надійності різні можливості та види відмов елементів можна врахувати в структурній схемі надійності (навіть якщо у одного елемента проглядається кілька можливих реалізацій відмов). Однак при цьому властивість незалежності функціонування такого елемента щодо всіх видів своїх відмов не має місця.
- Недотримання умов монотонності для деяких завдань і структур. Властивість монотонності: якщо система функціонує, коли відмовило деякий підмножина М1 її елементів (а додаткове безліч елементів функціонує), то система повинна функціонувати також і в тому випадку, якщо відмовило лише підмножина М2 М1 елементів. Це актуально для операції гарячого резервування в системи, коли є компонент системи K2, який дублює роботу компонента K1.
- Відсутність обліку тимчасової послідовності відмов елементів. Послідовність, в якій відмовляють окремі компоненти, може відігравати велику роль для працездатності системи.
Вимога незалежності відмов елементів системи. У загальному випадку характер відмов окремих компонентів системи залежить від стану інших компонентів.
В основі комп'ютерного логіко-імовірнісного моделювання лежить предикатное опис системи та законів її функціонування. Модель системи описується безліччю пристроїв, що взаємодіють між собою відповідно до логічними правилами. Стану пристроїв носять імовірнісний характер і повністю визначають стан всієї системи в задані моменти часу. На основі керуючих правил, представлених в предикативний формі відбувається управління процесом зміни моделі в часі. Логіко-ймовірнісний моделювання не використовує датчиків випадкових чисел і дозволяє отримати точні дані про зміну станів системи.
Ще одна перевага даного методу полягає в можливості реалізації в ньому механізму керуючого впливу. Припустимо, що стоїть завдання побудувати таке керуючий вплив в моделі складної системи, яке за імовірнісним показниками станів керуючих компонентів цієї системи, вносить зміни до імовірнісні показники керованих компонентів її.
2.2 Прогнозне моделювання структури популяції
Моделювання як метод дослідження успішно може бути застосоване в області демографії, соціології чи біології. Демографічні дослідження викликаються до життя практичними потребами суспільства. Коли в якому або демографічному процесі з'являються негативні тенденції, інтерес до нього зростає. Смертність в демографії вивчається постійно, тому що ніякої її рівень не може вважатися бажаним і суспільство завж...
