Материал: 1925

модельное время продвигается до момента наступления этого состояния. Считается, что состояние системы не изменяется между двумя соседними особыми состояниями. Затем анализируется реакция системы на выбранное особое состояние. В частности, в ходе анализа определяется момент наступления нового особого состояния. Затем анализируются будущие особые состояния, и модельное время продвигается до ближайшего. Процедура повторяется до завершения периода моделирования Tm. Данный метод называют «принципом особых состояний», или «принципом z». Благодаря его применению экономится машинное время моделирования. Однако он используется только тогда, когда имеется возможность определения моментов наступления будущих очередных особых состояний.

Подход, использующий продвижение времени в модели от события к событию, применяется всеми основными компьютерными программами и большинством разработчиков, создающих свои

модели на универсальных языках.

Особое значение имеет стационарностьДИили нестационарность случайных, независимых переменных системы и внешних воздействий. При нестационарномАхарактере переменных, в первую очередь внешних воздействий, что часто наблюдается на практике, должны быть использованыбспециальные методы моделирования, в частности метод повторных экспериментов.

Если модель инеправильно отображает динамику системы, то, очевидно, что и полученные с ее помощью результаты будут неправильнымиС. Поэтому одной из главных проблем при моделировании является проверка соответствия разработанной модели реальной системе. В России подобную проверку называют адекватностью, а за рубежом делят на верификацию и валидацию.

Верификация – это проверка правильности построения концептуальной модели в компьютере. Она используется при сравнении концептуальной модели с ее компьютерным представлением и отвечает на вопросы: правильно ли модель выполняется на компьютере? Правильно ли представлены входные параметры и логическая структура модели?

Для верификации используют методы:

1. Проверка корректности результатов на «крайние» значения. При этом:

101

-задают нулевые значения входных параметров модели и анализируют результаты. Если результаты не нулевые, то проверяют

иуточняют модель;

-задают значения входных параметров модели, которых не может быть в реальной системе, и по результатам моделирования оценивают правильность реакции модели;

-проводят длительное моделирование и оценивают результаты. При этом выявляют ошибки и подозрения: загрузка обслуживающих приборов нулевая; число вхождений заявок в прибор не нулевое, а загрузка прибора равна нулю; число входов в очередь равно ее текущему содержимому.

2. Аналитический подсчет характеристик и сравнение их с

модельными результатами. За длительный прогон вручную подсчитывают использование прибора иИсравнивают расчетное значение с результатами моделирования. Но есть характеристики, которые невозможно посчитать аналитическиД , например среднее время обслуживания заявки. Тем не менее параметры в модели

взаимосвязаны и проверка одной характеристики повышает доверие (или недоверие) к другим параметрамАи модели в целом, даже если точные связи между характеристиками неизвестны и изменяются от прогона к прогону. б

3. Построение логической блок-схемы и интерактивный контроль за ходом имоделирования при помощи программ отладки. Составляют простую лог ческую лок-схему для какого-либо узла модели. ЗатемС, спользуя встроенные в пакеты имитационного моделирования программы отладки, проверяют, соответствует ли логика работы модели построенной блок-схеме. При этом используют:

-прогон до определенного времени или события и вывод информации за данный период времени;

-приостановку моделирования по значению текущей величины переменной выделенного компонента модели (очереди, прибора, счетчика, атрибута).

4. Использование имитационного следа. Имитационный след – это детальная распечатка изменений модели в течение времени. Его разрабатывают специально для использования в имитационных программах. Он позволяет просматривать величину выбранных переменных в каждый момент приращения времени (от события к

102

событию). При анализе такого имитационного следа можно выявить ошибки и несоответствия модели реальной системе.

5. Документирование модели и проверка лицом, не участвующим в разработке модели. Этим методом часто пренебрегают. Но если разработчик модели пишет краткие комментарии в компьютерной модели, проводит определение всех переменных и параметров и делает пометки главных модулей модели, это значительно облегчает кому-либо и самому разработчику модели проверить ее логику.

6. Проверка по анимации. В последнее время программное обеспечение для имитационного моделирования соединяют с программами компьютерной анимации. Анимация позволяет

отображающих пакеты данных, машины, людей и т.д.

проследить работу модели, выводя на монитор динамику работы ее элементов в виде графических аналоговИреальной системы. При помощи анимации выделяют характерные виды ошибок: несвоевременное движение, исчезновениеДили наложение объектов,

Валидация – проверка, является ли модель допустимым

представлением реальной системы. Цель валидации двойная: во-

первых, создать модель, которая представляет поведение реальной

системы как можно более полно; во-вторых, увеличить приемлемый

моделирования от показателей реальной системы или определенных другим методом не превышает 7 − 10%, то модель считается валидной.

Хотя верификация и валидация концептуально различны, обычно они проводятся одновременно. Некоторые методы даже идентичны (например, проверка модели по анимации, создание имитационного следа).

Этап 3. Проведение эксперимента. Большое внимание при моделировании уделяется не только построению модели, но и проведению компьютерного эксперимента [20].

Компьютерный эксперимент – воздействие на компьютерную модель инструментами программной среды с целью сбора необходимой информации, ее статической обработки в интерпретации результатов моделирования.

103