Полная версия

Главная arrow Информатика arrow ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕОРИИ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Когда процессы в системе настолько сложны и многообразны, что аналитическая модель становится слишком грубым приближением к действительности, тогда исследователь вынужден использовать имитационное моделирование.

Имитационное моделирование, как отмечалось ранее, берет свое начало в 1960-х гг., и в настоящее время оно находит широкое применение. Однако подобно другим направлениям имитационное моделирование имеет ряд трудностей, которые являются следствием попыток адекватного представления процессов и явлений реального мира. В целом наблюдается тенденция к повышению точности и адекватности создаваемых моделей. Ответом на это требование служит возникновение распределенного имитационного и агентного имитационного моделирования.

Ранее мы рассмотрели дискретно-событийный подход к построению моделей с продвижением модельного времени при так называемом последовательном (квазипараллельном) имитационном моделировании, характерным признаком которого является наличие централизованного списка событий и глобальных часов модельного времени. Обычно в таких ИМ исследуемой системы взаимосвязь между реальным временем ее функционирования и модельным временем путем масштабирования устанавливает сам исследователь.

Последовательная имитационная модель может быть выполнена на параллельной вычислительной технике. Достижение выигрыша во времени возможно за счет параллельного выполнения событий, запланированных на один и тот же момент модельного времени.

При распределенном моделировании параллельно выполняются события, запланированные в различных отрезках модельного времени, т.е. так, как они происходят в реальном мире.

Агентное моделирование (AM) — это новый подход к моделированию систем, содержащих автономных и взаимодействующих агентов.

Традиционные подходы к моделированию (системная динамика, дискретно-событийное моделирование) уже не могут удовлетворить исследователей.

В настоящее время мультиагентные системы применяются в разных областях: системах телекоммуникации, поисковых системах в сети Интернет, логистике, компьютерных играх, системах автоматизированного проектирования, системах управления сложными процессами в медицине и промышленности и их контроля, управлении перегрузкой в сетях связи, системах защиты информации, синхронизации в энергосистемах. Это и моделирование поведения агентов на фондовых рынках, и моделирование поставок, и предсказание распространения эпидемий и угрозы биологических войн, и т.д.

Рассмотрим, что такое агенты, их классификацию, причины возникновения, принципы и методы построения распределенных и мульти- агентных имитационных моделей, архитектуру мультиагентных систем, различие между дискретно-событийным, распределенным и агентным моделированием.

 
<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>