Управление сложными системами на основе имитационного моделирования

Поиски наилучшего рационального решения при управлении сложными («большими») системами можно вести путем математического, аналитического и имитационного моделирования.

Под математическим моделированием понимают процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта (математической модели) и исследование этой модели. Вид модели зависит как от природы реального объекта, так и от задачи исследования, требуемой достоверности и точности решения этой задачи.

Математическое моделирование для исследования характеристик процесса функционирования систем можно разделить на аналитическое и численное, в том числе на имитационное икомбинированное.

При аналитическом моделировании процессы функционирования элементов систем записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, интегро-дифференциальных, конечно-разностных и т.п.) или логических условий, которые пригодны в основном для исследования линейных или линеаризированных систем. Они не учитывают существенных нелинейностей, которые присущи многим элементам СЭУ.

При численном моделировании для некоторых частных значений аргумента находят соответствующие частные значения функций, при этом возможен учет практически всех нелинейностей в системе.

Для исследования характеристик процесса функционирования «больших» систем применяют методы машинной (на ЭВМ) реализации математической модели, для чего необходимо построить соответствующий моделирующий алгоритм.

При имитационном моделировании алгоритм, реализующий модель, воспроизводит процесс функционирования системы во времени, причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени. Это позволяет по исходным данным получить сведения о состояниях процесса в определенные моменты времени и оценить характеристики системы. Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать такие факторы, как наличие дискретных и непрерывных элементов, нелинейные характеристики элементов систем и другие, которые создают трудности при аналитических исследованиях.

Имитационное моделирование позволяет оценивать варианты структуры систем и эффективность их параметров, Это моделирование может быть положено также в основу структурного, алгоритмического и параметрического синтеза «больших» систем.

При комбинированном (аналитико-имитационном) моделировании, которое объединяет достоинства этих видов моделирования, проводится предварительная декомпозиция процесса функционирования объекта на составляющие подпроцессы, и для одних там, где возможно, используют аналитические модели, а для остальных подпроцессов строят имитационные модели.

Реализация различных имитационных моделей может быть осуществлена управляющими и универсальными ЭВМ,

В зависимости от того, удается ли построить достаточно точную математическую модель реального процесса или нет, можно рассматривать два основных пути использования ЭВМ: как средства расчета по полученным аналитическим моделям и как средства имитационного моделирования. При этом возможно использование цифровых и аналоговых ЭВМ, а также тех и других вместе, или «гибридных» вычислительных комплексов.

При таком моделировании модель строится по иерархическому принципу, когда последовательно анализируются отдельные стороны функционирования объекта.

Универсальные ЭВМ позволяют исследовать имитационную модель, задаваемую в виде определенной совокупности отдельных блочных моделей и связей между ними в их взаимодействии в пространстве и во времени при реализации какого-либо процесса. При этом выделяют три основные группы блоков: характеризующие моделируемый процесс функционирования систем; отображающие внешнюю среду и ее воздействие на реализуемый процесс; обеспечивающие взаимодействие первых двух, а также обработку результатов моделирования.

Имитационная модель характеризуется набором переменных, с помощью которых удается управлять изучаемым процессом, и набором начальных условий, когда можно изменять условия проведения машинного эксперимента.

Имитационная система характеризуется наличием математического, программного, информационного, технического и других видов обеспечения.

Математическое обеспечение включает в себя совокупность математических соотношений, описывающих поведение реального объекта, алгоритмов, обеспечивающих как подготовку, так и работу с моделью.

Программное обеспечение включает совокупность программ: планирование эксперимента, имитационной модели, проведения эксперимента, обработки и интерпретации результатов, а также синхронизации процессов в модели.

Информационное обеспечение включает средства организации и реорганизации базы данных моделирования, описывает их технологию, методы логической и физической организации массивов, формы документов, описывающих процесс моделиро­вания и его результаты.

Техническое обеспечение включает в себя средства вычислительной техники, связи и обмена между оператором и ЭВМ (диалоговую систему), ввода — вывода информации, управления и проведения эксперимента.

Имитационная модель может рассматриваться как машинный аналог сложного реального объекта и позволяет заменить эксперимент с реальным процессомфункционирования системы экспериментом с математической моделью этого процесса вЭВМ.

В качество основных критериев целесообразности применения имитационного моделирования на ЭВМ можно указать следующее:

— отсутствие или неприемлемость аналитических, численных к качественных методой решения задачи;

— наличие достаточного количества исходной информации о моделируемой системе для построения адекватной модели;

— необходимость проведения на базе других возможных методов решения большого количества вычислений, трудно реализуемых с использованием ЭВМ;

— возможность поиска оптимального варианта системы при моделировании на ЭВМ.

Имитационное моделирование позволяет исследовать особенности процесса функционирования системы в любых условиях, причем благодаря применению ЭВМ быстрее, чем при проведении натурного эксперимента, а благодаря включению результатов натурных испытаний реальной системы или ее частей и при проведении дальнейших исследований.

Имитационная модель обладает известной гибкостью варьирования структуры, алгоритмов и параметров моделируемой системы; часто является единственным практически реализуемым методом исследования процесса функционирования сложных систем на этапе их проектирования.

К недостаткам имитационного моделирования следует отнести увеличение машинного времени на проведение эксперимента с моделью процесса функционирования исследуемой системы, частный характер решения, соответствующий фиксированным элементам структуры, алгоритмам поведения и значениям параметров системы, начальным условиям и воздействиям внешней среды.

Вопросы для самопроверки:

1. На какие виды делится математическое моделирование для исследования характеристики процесса функционирования систем?

 2. Какими составляющими характеризуется имитационная модель?

 3. Какие основные критерии применимы при имитационном моделировании?