Реальные системы подвержены случайным воздействиям и поведение систем в этом случае более эффективно исследуется при имитационном моделировании.

Таким образом, имитационное моделирование как общий универсальный метод характеризуется следующими достоинствами:

1) позволяет решать более сложные задачи;
2) дает возможность исследовать особенности функционирования реальной системы в разнообразных условиях, включающих критические, аварийные, в космосе и т.п. (поскольку имитационное моделирование представляет собой машинный аналог (имитацию) сложного процесса, машинный эксперимент с имитационной моделью);
3) существенно сокращает стоимость и продолжительность испытаний по сравнению с натурным экспериментом, с физическим моделированием, то есть экономит ресурсы;
4) позволяет включать результаты натурных испытаний компонентов реальной системы;
5) позволяет достигать лучшие решения за счет гибкости и легкости варьирования структуры, алгоритмов и параметров;
6) является единственным практически реализуемым методом для исследования сложных систем.

В качестве относительного недостатка имитационного моделирования отметим, что каждое решение носит частный характер, так как оно соответствует фиксированным элементам структуры, алгоритмам, значениям параметров — требуется многократное повторение имитационного эксперимента при вариации исходных данных. Несмотря на принципиальные различия, граница между цифровыми моделями во многом условна, так как все они используют математические модели и вычислительные процедуры. Другими словами, математические модели представляют одну из важнейших основ имитации.
Имитационное моделирование позволяет решать и такие задачи, как выбор структуры, оценка влияния различных параметров, что составляет основу САПР.

Говоря об имитационном моделировании, необходимо указать на такую важную проблему, как искусственный интеллект. Речь идет об имитации различных процессов, присущих творческой деятельности человека. Дело не только в том, что элементы искусственного интеллекта необходимо включать в САПР для решения проектно-конструкторских задач. Развитие методов имитации существенно для развития теории и практики искусственного интеллекта как науки, так как основной задачей искусственного интеллекта является задача имитации метапроцедур — процедур универсального творческого характера, когда приходиться иметь дело со знаниями, а не только с данными. Другими словами без имитационного моделирования трудно познать метапроцедуры при решении интеллектуальных задач.

Комментарии запрещены.