Основными методологическими категориями теоретических основ моделирования являются понятия «объект », «класс », «отно- шение (связь)», «система », «элемент », «структура ».
Объект – это некоторая сущность в виртуальном пространстве, обладающая определенным состоянием и поведением, имеющая заданные значения свойств и операций над ними.
Следующим важным понятием объектно-ориентированного подхода является «класс ». Родственные по определенным характеристикам, поведению объекты объединяются в классы. В зависимости от характеристик одни и те же объекты могут быть в различных классах.
Понятие «отношение » (связь) определяет взаимное положение объектов, связи между объектами в виде иерархических, ассоциативных, алгоритмических, табличных и других структур.
Система – это 1) целое, созданное из частей и элементов целенаправленной деятельности и обладающее новыми свойствами, отсутствующими у элементов и частей, его образующих.
Элемент – это простейшая неделимая часть системы, а ее свойства определяются конкретной задачей. Элемент всегда связан с самой системой. Элемент сложной системы может быть, в свою очередь, сложной системой в другой задаче.
Подсистема – компонент системы – объединение элементов, но по масштабу меньше, чем система в целом.
Система может включать большой перечень элементов, и ее целесообразно разделить на ряд подсистем.
Признаками системы являются множество составляющих ее элементов, единство главной цели для всех элементов, наличие связей между ними, целостность и единство элементов, наличие структуры и иерархичности, относительная самостоятельность и наличие управления этими элементами.
Структура – это совокупность устойчивых отношений и связей между элементами. Сюда включается общая организация элементов, их пространственное расположение, связи между этапами развития и т. п.
Структура прежде всего – это закономерные связи элементов.
Существует ряд подходов к выделению систем по сложности и масштабу. Например, для систем управления удобно пользоваться классификацией по числу (количеству) элементов:
• малые (10–103 элементов);
• сложные (104–107 элементов);
• ультрасложные (108–1030 элементов);
• суперсистемы (1030–10200 элементов).
Большая система – это всегда совокупность материальных и энергетических ресурсов, средств получения, передачи и обработки информации, людей, которые принимают решение на разных уровнях иерархии.
Характерные особенности больших систем:
• значительное количество элементов;
• взаимосвязь и взаимодействие между элементами;
• иерархичность структуры управления;
• наличие человека в контуре управления и необходимость принятия решений в условиях неопределенности.
Описание динамики системы или ее поведения составляет основу любой имитационной модели. В качестве исходных данных для решения этой задачи используются результаты, полученные на этапе разработки концептуальной модели системы. К ним относятся:
• определение принадлежности моделируемой системы одному из известных классов;
• описание рабочей нагрузки системы;
• выбор уровня детализации представления системы в модели и ее декомпозиция.
Рассмотрим устоявшиеся понятия в имитационном моделировании: «процесс », «работа », «событие », «транзакт ».
Работа (активность) − это единичное действие системы по об- работке (преобразованию) входных данных. В зависимости от природы моделируемой системы под входными данными могут пониматься информационные данные или какие-либо материальные ресурсы.
Под процессом понимают логически связанный набор работ. Некоторые процессы могут рассматриваться как работы в процессе более высокого уровня. Любой процесс характеризуется совокупностью статических и динамических характеристик.
К статическим характеристикам относятся:
• длительность;
• результат;
• потребляемые ресурсы;
• условия запуска (активизации);
• условия остановки (прерывания).
Статические характеристики процесса не изменяются в ходе его реализации, однако при необходимости любая из них может быть представлена в модели как случайная величина, распределенная по заданному закону.
Динамической характеристикой процесса является его состояние (активен или находится в состоянии ожидания).
Моделирование в терминах процессов проводится в тех случаях, если система оценивается по каким-либо временным показателям либо с точки зрения потребляемых ресурсов.
Например, при оценке производительности вычислительной сети обработка заданий может быть представлена в модели как совокупность соответствующих процессов, использующих ресурсы сети (оперативную память, пространство на жестких дисках, процессорное время, принтеры и т. д.).
Если модель строится с целью изучения причинно-следственных связей, присущих системе, динамику системы целесообразно описывать в терминах событий.
Событие представляет собой мгновенное изменение некоторого элемента системы или состояния системы в целом. Событие характеризуется:
• условиями (или законом) возникновения;
• типом, который определяет порядок обработки (дисциплину обслуживания) данного события;
• нулевой длительностью.
События подразделяют на две категории:
• события следования, которые управляют инициализацией процессов (или отдельных работ внутри процесса);
• события изменения состояний (элементов системы или системы в целом).
Механизм событий используется в качестве основы построения моделей, предназначенных для исследования причинно-следственных связей в системах при отсутствии временных ограничений. К таким задачам можно отнести, например, некоторые задачи по оценке надежности.
Еще один способ имитационного моделирования систем основан на использовании понятия транзакта, или сущности.
Транзакт, или сущность, – это некоторое сообщение (заявка на обслуживание), которое поступает извне на вход системы и подлежит обработке.
В некоторых случаях, например при моделировании автоматизированных систем управления, удобно проследить функционирование системы относительно алгоритма обработки транзакта (сущности). В рамках одной имитационной модели могут рассматриваться транзакты (сущности) нескольких типов. Каждый транзакт (сущность) характеризуется соответствующим алгоритмом обработки и необходимыми для его реализации ресурсами системы. Прохождение транзакта (сущности) по системе можно в некоторых случаях рассматривать как последовательную активизацию процессов, реализующих его обработку («обслуживание заявки»).
Чтобы построить качественную компьютерную модель сложной системы необходимо уметь:
• определенным способом представить в модели динамику (движение) системы. Это может быть описано посредством событий, работ, процессов, транзактов;
• определить способ изменения модельного времени. Здесь выделяют моделирование с постоянным шагом и моделирование по особым состояниям.
В большинстве случаев конечной целью моделирования является оптимизация каких-либо параметров системы.
Виды имитационного эксперимента:
• исследование относительного влияния различных факторов на значения выходных характеристик системы;
• нахождение аналитической зависимости между интересующими исследователя выходными характеристиками и факторами;
• отыскание оптимальных значений параметров системы (так называемый «экстремальный эксперимент»);
• сравнение альтернатив для принятия решений;
• оптимизация системы для оценки и выработки оптимальной стратегии;
• анализ ситуаций и обучение в различных отраслях через виртуальные имитационные модели игр;
• визуализация и анимация деятельности разрабатываемого объекта.
Вид эксперимента влияет не только на выбор схемы его формализации, но также на построение плана эксперимента и выбор метода обработки его результатов.
С точки зрения организации взаимодействия исследователя с моделью (по способу взаимодействия с пользователем), в ходе эксперимента имитационные модели делятся на автоматические и диалоговые. Автоматическими называются имитационные модели, взаимодействие пользователя с которыми сводится только к вводу исходной
информации и управлению началом и окончанием работы моделей.
Диалоговыми называются имитационные модели, позволяющие исследователю активно управлять ходом моделирования, при- останавливать сеанс моделирования, изменять значения параметров модели, корректировать перечень регистрируемых данных и т. д.