Система - множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определённую целостность.
С помощью имитационного моделирования исследуют сложные системы. Понятие «сложность» является субъективным и по сути выражает отношение исследователя к объекту моделирования.
Признаки сложной системы:
- наличие большого количества взаимосвязанных и взаимодействующих элементов;
- сложность функции, выполняемой системой;
- возможность разбиения системы на подсистемы (декомпозиции);
- наличие управления (часто имеющего иерархическую структуру), разветвленной информационной сети и интенсивных потоков информации;
- наличие взаимодействия с внешней средой и функционирование в условиях воздействия случайных (неопределенных) факторов.
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 компонентов 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.
Основные достоинства:
- имитационная модель позволяет 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).