Глава 9. Компьютерный эксперимент

Глава 10. Разработка и анализ

Стохастических моделей в среде AnyLogic

Глава 11. Организация

Взаимодействия AnyLogic с другими приложениями

Эта часть состоит из трех глав. В главе 9 рассматриваются вопросы поста­новки компьютерного эксперимента и поиска оптимальных вариантов ре­шений. В главе 10 описаны методы и средства разработки и анализа моделей систем, функционирующих в условиях неопределенности. Глава 11 содержит сведения о возможностях интеграции модели AnyLogic с другими программ-ными системами обработки и хранения данных.

Глава 9

Компьютерный эксперимент

Исследование систем с помощью имитационного моделирования состоит в организации и проведении компьютерного эксперимента на имитацион-ной модели. Такое исследование отличается как от натурного эксперимента с реальным объектом, так и умозрительного эксперимента. Компьютерный эксперимент с построенной имитационной моделью лежит между этими двумя крайностями. В зависимости от полноты и точности модели он может приближаться к любой из крайних точек диаграммы рис. 9.1. Более того, он имеет преимущества перед обоими этими подходами.

Действительно, правильно организованный натурный эксперимент обычно дает точный ответ на поставленный вопрос, но он часто дорог или эконо­мически неэффективен. Иногда такой эксперимент попросту невозможен, например в случае, если системы еще не существует. С компьютерной мо-делью можно проигрывать ситуации, которые трудно или нежелательно по­лучить в натурном эксперименте. Модель можно выполнять многократно, постепенно усложнять, обращая внимание на все более тонкие детали, ко­торые при наблюдении реального процесса могут и ускользнуть от наблю­дения или быть незарегистрированными. Прогоняя компьютерную модель в различных масштабах времени, можно часто получить значительно больше информации из наблюдения анимационной картины процесса, чем наблю­дая реальный эксперимент.

С другой стороны, умозрительный эксперимент — это волюнтаристское решение проблемы на основе "здравого смысла" и общих интуитивных предположений о поведении системы. Но для сложных систем очевидные

на первый взгляд решения зачастую оказываются неверными (так называе­мое контринтуитивное поведение сложных систем). Поэтому основанные на интуиции методы прогноза и традиционные методы "волевого" принятия решения во многих случаях оказываются неадекватными. Моделирование и проведение компьютерного эксперимента позволяет избежать недостатков обеих крайностей, в связи с чем этот подход завоевывает все большую попу-лярность. В данной главе мы рассмотрим различные виды компьютерных экспериментов и средства AnyLogic, позволяющие их реализовать.

Детерминированные задачи

Принятия решений.