Міністерство освіти і науки України Відкритий міжнародний університет розвитку людини “Україна” Івано-Франківська філія Кафедра КНІВМЕ Розрахунково графічна робота З предмету ’’Основи системного аналізу об’єктів і процесів комп’ютеризації’’  ІМІТАЦІЙНІ МОДЕЛІ Особливості імітаційних моделей прийняття рішень Імітаційні моделі складних систем є най розповсюдженими в наслідок своєї універсальності, можливості проведення чисельних експериментів, планування різноманітних змін. У процесі проведення експериментів на імітаційній моделі можливо 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: ^ логічна причинно-наслідкова структура та послідовність в часі процесів в моделі повинні бути подібними до цих характеристик системи, що підлягає моделюванню; •^ характер та зміст інформації про процеси, що спостерігаються за допомогою моделі, повинні зберігатися подібними (зберігати прообрази) до реальної системи; ^ 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'єктивним елемент як в процесі побудови моделі, так і під час проведення експериментів на ній. Крім того, обов'язковим етапом є інтерпретації отриманих результатів, тому що імітаційні моделі не є моделям* «пояснюючого» типу. АНАЛІТИЧНИЙ ПІДХІД ДО ДОСЛІДЖЕННЯ СКЛАДНИХ СИСТЕМ Протиріччя між необмеженістю бажання людини пізнати світ та обмеженістю існуючих можливостей це зробити, між безмежністю природ...