А. К. Любимов в пособии представлены методологические основы преподавания курса «Имитационное моделирование экономических систем»
Почему именно на эти свойства нужно обратить внимание?
жүктеу/скачать 4,53 Mb. Pdf көрінісі
|
SIM EC SYS
| Почему именно на эти свойства нужно обратить внимание?
Системы имитационного моделирования обладают как достоинствами, так и недостатками. Какие плюсы и минусы можно выделить, по вашему мнению? При достаточно глубоком знании поведения реальной системы и правильном представлении исходной информации имитационные модели характеризуются большей близостью к реальной системе и наглядностью, чем аналитические и численные модели. С помощью имитационного моделирования и соответствующих современных программных средств даже неспециалисты в области математического моделирования могут создавать модели, которые сложно описать традиционными методами. Кроме того, имитационное моделирование позволяет создавать модели тех систем, с которыми нельзя провести эксперимент, что позволяет упростить и усовершенствовать управление ими. Однако имитационное моделирование обладает и рядом недостатков. Имитационное моделирование является итеративной, экспериментальной техникой решения проблем; требует значительных затрат кадров и компьютерного времени; чаще всего находит решение, только близкое к оптимальному. Ученому трудно оценить адекватность модели и найти источник ошибок; а сбор, анализ и интерпретация результатов требует хорошего знания теории вероятности и статистики. Однако чаще всего этот метод является единственным способом создания модели сложной системы. В настоящее время принято считать, что, имитационное моделирование включает четыре основных направления (Карпов Ю., 2005): 1. моделирование динамических систем; 2. дискретно-событийное моделирование; 3. системная динамика; 4. агентное моделирование. В рамках каждого из этих четырех направлений развиваются свои инструментальные средства, которые позволяют упростить разработку модели и ее анализ. Самым молодым из этих направлений является агентное моделирование. Агент - это некоторая сущность, которая обладает активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, может взаимодействовать с окружением и другими агентами, а также может эволюционировать. Такие модели используются для изучения 44 децентрализованных систем, законы функционирования которых являются результатом активности отдельных членов группы. Дискретно-событийное моделирование представляет собой моделирование систем массового обслуживания, т.к. изменение состояния таких систем при их функционировании происходит в дискретные моменты времени при возникновении таких событий, как выборка заявки из входной очереди для обслуживания, окончание обслуживания и т.п. Динамические системы – это сложные объекты, поведение которых описывается системами алгебраических и дифференциальных уравнений, а также событиями, меняющими либо среду, либо модель, либо даже саму структуру системы. Основателем системно-динамического направления является Джей Форрестер. На основе теории систем, аппарата дифференциальных уравнений и компьютерного моделирования он разработал основную методологию и принципы данного подхода. Основной идей системной динамики является существование обратной информационной связи. В ее рамках существует специальные графические обозначения для структурных элементов потоковой диаграммы. жүктеу/скачать 4,53 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|