Наиболее характерные обстоятельства примене­ния имитационных моделей:

• если идет процесс познания объекта моделирования;

• если аналитические методы исследования имеются, но состав­ляющие их математические процедуры очень сложны и трудо­емки;

• если необходимо осуществить наблюдение за поведением компонент системы в течение определенного времени;

• если необходимо контролировать протекание процессов в системе путем замедления или ускорения явлений в ходе имитации;

• если особое значение имеет последовательность событий в проектируемых системах и модель используется для предска­зания так называемых «узких» мест;

• при подготовке специалистов для приобретения необходимых навыков в эксплуатации новой техники;

• если имитационное моделирование оказывается единствен­ным способом исследований из-за невозможности проведения реальных экспериментов.

До настоящего момента особое внимание в толковании термина «имитационное моделирование системы» было уделено первому сло­ву. Однако не следует упускать из вида, что создание любой (в том числе и имитационной) модели предполагает, что она будет отражать лишь наиболее существенные с точки зрения конкретной решаемой задачи свойства объекта-оригинала. Английский аналог этого терми­на — systems simulation — при дословном переводе непосредственно указывает на необходимость воспроизводства (симуляции) лишь ос­новных черт реального явления (ср. с термином «симуляция симпто­мов болезни» из медицинской практики). Важно отметить еще один аспект: создание любой (в том числе и имитационной модели) есть процесс творческий (не случайно Р. Шеннон назвал свою книгу «Имитационное моделирование систем — искусство и наука»), и, вообще говоря, каждый автор имеет право на собственную версию модели реальной системы. Однако за достаточно длительное время применения метода накоплены определенный опыт и признанные разумными рекомендации, которыми целесообразно руководство­ваться при организации имитационных экспериментов.

Укажем ряд основных достоинств и недостатков метода имита­ционного моделирования.

Основные достоинства:

• имитационная модель позволяет, в принципе, описать моде­лируемый процесс с большей адекватностью, чем другие;

• имитационная модель обладает известной гибкостью варьиро­вания структуры, алгоритмов и параметров системы;

• применение ЭВМ существенно сокращает продолжительность испытаний по сравнению с натурным экспериментом (если он возможен), а также их стоимость.

Основные недостатки:

• решение, полученное на имитационной модели, всегда носит частный характер, так как оно соответствует фиксированным элементам структуры, алгоритмам поведения и значениям па­раметров системы;

• большие трудозатраты на создание модели и проведение экс­периментов, а также обработку их результатов;

• если использование системы предполагает участие людей при проведении машинного эксперимента, на результаты может оказать влияние так называемый хауторнский эффект (заклю­чающийся в том, что люди, зная (чувствуя), что за ними на­блюдают, могут изменить свое обычное поведение).

Наиболее характерные обстоятельства примене­ния имитационных моделей:

• если идет процесс познания объекта моделирования;

• если аналитические методы исследования имеются, но состав­ляющие их математические процедуры очень сложны и трудо­емки;

• если необходимо осуществить наблюдение за поведением компонент системы в течение определенного времени;

• если необходимо контролировать протекание процессов в системе путем замедления или ускорения явлений в ходе имитации;

• если особое значение имеет последовательность событий в проектируемых системах и модель используется для предска­зания так называемых «узких» мест;

• при подготовке специалистов для приобретения необходимых навыков в эксплуатации новой техники;

• если имитационное моделирование оказывается единствен­ным способом исследований из-за невозможности проведения реальных экспериментов.

До настоящего момента особое внимание в толковании термина «имитационное моделирование системы» было уделено первому сло­ву. Однако не следует упускать из вида, что создание любой (в том числе и имитационной) модели предполагает, что она будет отражать лишь наиболее существенные с точки зрения конкретной решаемой задачи свойства объекта-оригинала. Английский аналог этого терми­на — systems simulation — при дословном переводе непосредственно указывает на необходимость воспроизводства (симуляции) лишь ос­новных черт реального явления (ср. с термином «симуляция симпто­мов болезни» из медицинской практики). Важно отметить еще один аспект: создание любой (в том числе и имитационной модели) есть процесс творческий (не случайно Р. Шеннон назвал свою книгу «Имитационное моделирование систем — искусство и наука»), и, вообще говоря, каждый автор имеет право на собственную версию модели реальной системы. Однако за достаточно длительное время применения метода накоплены определенный опыт и признанные разумными рекомендации, которыми целесообразно руководство­ваться при организации имитационных экспериментов.

Укажем ряд основных достоинств и недостатков метода имита­ционного моделирования.

Основные достоинства:

• имитационная модель позволяет, в принципе, описать моде­лируемый процесс с большей адекватностью, чем другие;

• имитационная модель обладает известной гибкостью варьиро­вания структуры, алгоритмов и параметров системы;

• применение ЭВМ существенно сокращает продолжительность испытаний по сравнению с натурным экспериментом (если он возможен), а также их стоимость.

Основные недостатки:

• решение, полученное на имитационной модели, всегда носит частный характер, так как оно соответствует фиксированным элементам структуры, алгоритмам поведения и значениям па­раметров системы;

• большие трудозатраты на создание модели и проведение экс­периментов, а также обработку их результатов;

• если использование системы предполагает участие людей при проведении машинного эксперимента, на результаты может оказать влияние так называемый хауторнский эффект (заклю­чающийся в том, что люди, зная (чувствуя), что за ними на­блюдают, могут изменить свое обычное поведение).