4.4. Імітаційні моделі Особливості імітаційних моделей прийняття рішень

Імітаційні моделі складних систем є найрозповсюдженішими внаслідок своєї універсальності, можливості проведення чисельних експериментів, планування різноманітних змін. У процесі проведення експериментів на імітаційній моделі можливе внесення таких змін:

в структурі моделі (включити нові елементи та зв'язки, виключи­ти інші);

моделей поведінки, параметрів моделей;

параметрів та законів розподілу випадкових факторів;

значень та зміни в часі зовнішніх (екзогенних) змінних.

Ці змінні використовуються для вибору варіантів при оптимізації системи. Імітаційна модель — це з одного боку зовнішній опис си­стеми, що діє за принципом «чорної скрині», і в цій якості викорис­товується для проведення експериментів. З іншої точки зору, еле­менти імітаційних моделей — це внутрішні описання систем, що можуть функціонувати за принципом аксіоматичних моделей.

Але слід мати на увазі, що імітаційні моделі створюються на зов­сім іншому концептуальному ґрунті — вони не продукт чи об'єкт якоїсь математичної теорії або «чорна скриня», їх основу складають сукупні знання експертів з даної проблеми.

У процесі опрацювання концептуальної схеми моделі системи в якості її елементів використовуються моделі інших класів. Моделі компонент описують локальні механізми поведінки, мають конкрет­ну природу та в багатьох випадках можуть бути отримані в рамках відповідних конкретних дисциплін.

Структура імітаційної моделі відображає систему уявлень експер­тів про проблему в цілому та методи її дослідження, призначення моделі та її цінність, функціонально-цільові причинно-наслідкові зв'язки між елементами та компонентами системи, відношення сис­теми до зовнішнього середовища.

Імітаційні моделі дозволяють дослідити загальносистемні власти­вості, поведінку системи в особливих ситуаціях, знайти кращі зна­чення параметрів системи, які до початку дослідження були вільни­ми, прогнозувати поведінку системи в часі. Алгоритмічна структура імітаційних моделей сприяє реалізації різноманітних схем ієрархіч­ного підпорядкування та координації між елементами моделі.

Для забезпечення адекватного відображення процесів в системі, що моделюється, її імітаційна модель повинна відповідати загаль­ним умовам:

1. логічна причинно-наслідкова структура та послідовність в часі про­цесів в моделі повинні бути подібними до цих характеристик систе­ми, що підлягає моделюванню;

2. характер та зміст інформації про процеси, що спостерігаються за допомогою моделі, повинні зберігатися подібними (зберігати прооб­рази) до реальної системи;

3. в моделі повинні спостерігатись та бути доступними для вимірю­вань змінні, що мають відповідники та є суттєвими з точки зору дослідника в реальній системі.

Отже, імітаційні моделі дозволяють дослідити поведінку великих систем, що не піддаються дослідженню за допомогою інших ме­тодів. Реалізація імітаційного підходу стала можливою лише з роз­витком обчислювальної техніки високої продуктивності, що умож­ливило проведення великої кількості числових експериментів на моделі системи.

Разом з тим, слід бути свідомим щодо недоліків імітаційних моде­лей. По-перше, імітаційні моделі будуються на основі знань дослід­ника, який переслідує певну мету, тобто зберігається суб'єктивний елемент як в процесі побудови моделі, так і під час проведення екс­периментів на ній. Крім того, обов'язковим етапом є інтерпретація отриманих результатів, тому що імітаційні моделі не є моделями «пояснюючого» типу.