Временные параметры элементов сетевых графиков

Различают два вида имитационных моделей:

- детерминированные – модели с фиксированными входными параметрами и параметрами модели;

- статистические, в которых входные параметры и параметры модели имеют случайные значения.

Методы имитационного моделирования позволяют сочетать формально математические методы исследования с интуицией и опытом специалистов. Для того чтобы такое сочетание осуществить наиболее эффективно, необходимо максимально сократить по времени, облегчить и упростить общение специалистов с машиной. Нужно, чтобы указанные специалисты могли при формировании модели и воспроизведении процесса на ЭВМ оперировать привычными понятиями и представлениями, а также получали бы информацию в удобной для восприятия и анализа форме. В связи с этим появилась настоятельная необходимость в разработке программных средств, специально приспособленных к задаче написания программ моделирования.

Создание универсальных комплексов программ, способных настраиваться на любой объект моделирования из заданного класса, позволяет оставлять за исследователем лишь неформальную часть действий: постановку задачи и интерпретацию результатов моделирования. Все остальные работы (описание объектов моделирования в требуемой форме при помощи заранее определенных математических схем, построение моделирующего алгоритма, его программирование, организацию вычислительного процесса на ЭВМ и т.д.) автоматизируются и выполняются при помощи специальных, заблаговременно заготовленных программ.

Какой бы сложной и полной ни была модель, она, тем не менее, является приближенным отображением реального объекта и отражает его при определённых принятых допущениях. До тех пор, пока не доказана адекватность модели реальной обстановке, нельзя с уверенностью утверждать, что с её помощью получаются те результаты, которые действительно характеризуют функционирование исследуемого объекта.

Оценка адекватности и точности математической модели является важнейшей задачей моделирования, так как любые исследования на неадекватной модели теряют смысл. Но с ростом адекватности и точности модели возрастают как стоимость, так и ценность её для исследования. Приходится решать вопрос о компромиссе между стоимостью модели и последствиями ошибочных решений из-за её неадекватности исследуемому процессу. Оценка адекватности и точности модели представляет собой непрерывный процесс, начинающийся с начала исследования и осуществляющийся на практике за счет повторения цикла «построение модели - проверка модели».

6. Экономико-математическое моделирование  социально-экономических систем.

Процесс моделирования социально-экономических процессов имеет свои специфические черты, которые определяют последовательность и содержание этапов цикла экономико-математического моделирования.

1. Постановка экономической проблемы и её качественный анализ. На этом этапе необходимо чётко сформулировать сущность проблемы, принимаемые допущения, и те вопросы, на которые требуется получить ответы, выделить важнейшие черты и свойства моделируемого объекта и абстрагироваться  от второстепенных. Здесь также изучаются структура объекта и основные зависимости, связывающие его элементы, формируются гипотезы, объясняющие поведение  и развитие объекта.
2. Построение математическое модели. Этап формализации экономической проблемы или процесса, выражение их в виде конкретных математических зависимостей и отношений. Обычно сначала определяется основная конструкция математической модели, а затем уточняются её детали. Таким образом, построение модели в свою очередь подразделяется на несколько стадий.

Одна из важнейших особенностей математических моделей - потенциальная возможность их использования для решения разнокачественных проблем. Поэтому, даже сталкиваясь с новой экономической задачей, не следует стремиться разработать модель; вначале необходимо попытаться применить для решения этой задачи уже известные модели.

В процессе построения модели осуществляется взаимоприспособление двух систем научных знаний  - экономических и математических. Необходимо стремиться к тому, чтобы получить модель, принадлежащую к  хорошо изученному классу математических задач. Часто это удаётся сделать путем некоторого упрощения исходных предпосылок модели, не искажающего существенных черт моделируемого объекта. Однако возможна и такая ситуация, когда формализация экономической проблемы приводит  к неизвестной ранее математической структуре.

3. Математический анализ  модели.  Целью этого этапа является выяснение общих свойств модели. Здесь применяются чисто математические приемы исследования. Наиболее важный момент – доказательство существования решения в сформулированной модели. Если выяснится, что математическая задача не имеет решения, то следует скорректировать либо постановку экономической задачи,  либо способы её математической формализации.

4. Подготовка исходной  информации. Моделирование предъявляет повышенные требования к системе информации. Поэтому реальные возможности получения информации часто ограничивают выбор моделей, предназначенных для практического использования. При этом принимается во внимание не только принципиальная возможность подготовки информации за определенный срок, но и затраты на подготовку необходимых информационных массивов. Эти затраты не должны превышать эффект от использования дополнительной информации.

5.Числовые решения. Этот этап включает разработку алгоритмов для численного решения задачи, составление программ и непосредственное проведение расчетов. Трудности этого этапа обусловлены, прежде всего, большой размерностью экономических задач, необходимостью обработки значительных массивов информации. Обычно расчеты по экономико-математической модели носят многовариантный характер.

6. Анализ численных результатов  и их применение. На этом заключительном этапе встает вопрос о правильности и полноте результатов моделирования, о степени практической применяемости последних. Проверка может выяснить некорректное построение моделей.