Имитационное моделирование. Елена Березовская
большинство проектов моделирования сложных систем связаны с большими инвестициями в обучение персонала, приобретение программного обеспечения, совершенствование аппаратного обеспечения и т.п.
2. Большие временны́е затраты. Моделирование не всегда позволяет получить быстрые ответы на вопросы. В большинстве случаев этапы имитационного моделирования, такие как сбор данных, разработка модели, анализ результатов моделирования и создание отчетов, потребуют значительных затрат времени. Процесс моделирования можно ускорить двумя основными способами: уменьшение детализации модели и использование общей библиотеки кода (шаблонов). Снижая уровень детализации, ответы на общие вопросы можно получить гораздо быстрее. Однако при использовании этого подхода следует соблюдать осторожность. Устранение ключевых деталей может серьезно повлиять на качество модели. В ситуациях, когда будет выполняться много подобных проектов моделирования, может быть создана общая библиотека кода. Этот повторно используемый ресурс позволит не изобретать заново колесо для реализации каждого нового проекта моделирования.
3. Часто дает только приблизительные ответы. Моделирование дискретных событий основывается на использовании генераторов случайных чисел для обеспечения работы модели. Поскольку на входе имеем случайный элемент, некоторая неопределенность также будет связана с выходом модели. Для получения значимых результатов нужно будет использовать методы статистики, как инструмент для интерпретации результатов. Все выходы имитационной модели являются только оценками истинного поведения системы. Важно признать этот факт и трактовать результаты моделирования как приблизительные, и использовать статистическое тестирование для получения адекватных выводов.
4. Не всегда можно проверить модель на адекватность. Процесс проверки на адекватность позволяет сделать вывод, что компьютерная модель довольно точно представляет реальную систему. Когда система еще не существует, это может стать серьезной проблемой.
5. Излишнее доверие. Еще одна проблема, которая может возникнуть в ходе имитационного моделирования, – это стремление пользователей воспринимать результаты моделирования как истину в последней инстанции. Моделирование – это инструмент, используемый людьми, подверженный любым ошибкам, которые может совершить человек. Отчеты о результатах должны всегда подвергаться строгому контролю со стороны конечного пользователя. Следует использовать не только статистическое тестирование, но и здравый смысл в качестве механизма для принятия окончательного решения. Если выходные данные не соответствуют ожиданиям экспертов и здравому смыслу, их нужно проанализировать более внимательно.
Обычно для изучения инженерной и бизнес-среды используются несколько видов имитационного моделирования (ИМ). К ним относятся: непрерывное ИМ, метод Монте-Карло, дискретно-событийное