Для имитационного моделирования наиболее подходит. Имитационное моделирование

В связи с перечисленными трудностями, возникающими при изучении сложных систем аналитическими методами, практика потребовала более гибкий и мощный метод. В результате в начале 60-х гг. прошлого века появилось имитационное моделирование (Modeling&Simulation).

Как уже говорилось, под имитационным моделированием мы

будем понимать не просто разработку модели, а комплексный процесс ИИСС. Это постановка задачи исследования, формализация функционирования системы, отдельных ее элементов и правил взаимодействия между ними, разработка модели, накопление и наполнение модели данными, проведение исследования и выработка методических рекомендаций по вопросам существования и модернизации системы.

Использование случайных величин делает необходимым многократное проведение экспериментов с имитационной системой (на компьютере) и последующий статистический анализ полученных результатов. В целом имитационное моделирование подразумевает исполнение процессов создания программной модели и проведение с этой программой последовательных и целенаправленных экспериментов, осуществляемых пользователем на компьютере. Следует отметить, что имитационная модель является программным представлением формального описания системы. Она отражает только часть системы, которую удалось формализовать и описать с помощью программы. При этом пользователь в модель может включить (и чаще всего это так и происходит) только часть формального описания. Случается это прежде всего из-за вычислительных возможностей доступного для использования компьютера, сложностей программной реализации, необходимостью детального исследования только некоторых частей системы, отсутствияем необходимых исходных данных для моделирования и т.д.

Еще раз подтвердим, что при создании имитационной модели исследователь выполняет все процедуры, присущие системному анализу, - формулирует цель исследования, создает формальное описание функционирования системы с использованием одного из подходов (состав, структура, алгоритмы работы, показатели), программирует модель на одном из языков имитационной модели, проводит эксперименты с моделью, формулирует выводы и рекомендации.

В самом общем виде уровень детализации имитационной модели, в проекции на ее существующее формальное описание, представлено на рис. 1.8.

Преимущества имитационного моделирования перед другими методами системного анализа заключаются в следующем:

Возможность создать большую близость к реальной системе, чем с использованием аналитических моделей, - детализация,

Рис. 1.8.

терминология, интерфейс пользователя, представление исходных данных и результатов;

• - блочный принцип построения и отладки модели. Такой подход дает возможность верифицировать каждый блок модели до его включения в общую модель системы и реализовать поэтапное создание и исполнение модели;
• - использование в модели зависимостей более сложного характера (в том числе и случайных), не описываемых простыми математическими соотношениями, за счет применения численных методов;
• - неограниченный уровень детализации системы. Он сдерживается только потребностями задачи, возможностями компьютера и системы моделирования, а также способностями самого пользователя описать систему;
• - возможность проведения экспериментов с программной моделью, а не с системой, что спасает нас от многих ошибок и экономит реальные средства;
• - проверка форс-мажорных обстоятельств, которые на реальной системе проверять сложно, а чаще всего невозможно;
• - моделирование позволяет проводить исследование не существующей еще системы. Например, целесообразности модернизации (либо расширения, либо уменьшения существующей системы).

Перечисленные достоинства определяют недостатки и некоторые дополнительные сложности, присущие любым процессам, в том числе и при применении имитационной модели. Нужно признать, что такие недостатки и сложности, действительно, существуют. К основным недостаткам имитационной модели можно отнести:

• - построить имитационную модель по сравнению с аналитической моделью дольше, труднее и дороже;
• - для работы с имитационной системой необходимо наличие подходящего по классу компьютера и соответствующего задаче языка имитационного моделирования;
• - сложность построения диалога пользователя с моделью. Взаимодействие пользователя и имитационной модели (интерфейс) должно быть простым, удобным и соответствовать предметной области, а это требует дополнительного объема программирования;
• - построение имитационной модели требует более глубокого, длительного и детального изучения реального процесса (так как модель более детальная), нежели математическое моделирование.

При применении имитационной модели в качестве исследуемой системы может выступать абсолютно любой субъект экономики - конкретное предприятие (или его составляющая), крупный инфраструктурный проект, отрасль производства, технология и т.д. Посредством имитационной модели анализу может быть подвергнута любая система массового обслуживания, как и любая другая система, имеющая некоторое число дискретных состояний и логику их взаимосвязи. Переход во времени из одного состояния в другое обеспечивается в силу ряда условий и причин (детерминированных и случайных). Главное отличие метода имитационного моделирования от других методов состоит в практически ничем не ограниченной степени детализации систем и, как следствие, в возможности представить систему для исследователя так, как она «выглядит» в жизни.

При использовании имитационного моделирования можно проверить и получить ответ на множество вопросов типа, например: что будет, если:

• - построить новую систему тем или иным способом;
• - провести ту или иную реорганизацию системы;
• - изменить поставщиков сырья, материалов и комплектующих;
• - модернизировать логистические цепочки их поставки;
• - увеличить (уменьшить) объемы ресурсов, количество персонала и оборудования;
• - изменить технологию обработки или обслуживания?

С точки зрения практического применения самое главное состоит в том, что в результате моделирования можно:

• - уменьшить экономические и организационные издержки предприятий и проектов;
• - обнаружить узкие места системы и проверить различные варианты по их устранению;
• - увеличить пропускную способность системы;
• - снизить экономические, организационные, технологические и другие риски предприятий и проектов.

Отметим, достичь всего этого можно без проведения экспериментов над самой реальной системой, а исследуя только ее программную модель. Это позволяет избежать множества системных ошибок, социальных проблем и провести такие эксперименты, которые могли бы быть губительны для реальной системы.

Конечно, использование имитационной модели в повседневной практике не обязательно и в России не регламентировано никакими нормами и законами. Хотя определенные усилия по созданию нормативной базы имитационной модели сейчас предпринимаются.

Сейчас, к сожалению, во многих случаях системы создаются, модернизируются и эксплуатируются без применения метода имитационной модели. Каждый разработчик или собственник системы вправе самостоятельно принимать решение об использовании имитационной модели.

Проектирование любого объекта – это многоступенчатый процесс, который требует анализа данных, их систематизации, конструирования и проверки результатов. В зависимости от объема предстоящих работ, трудности его воплощения в жизнь, используется либо реальные испытания, либо имитация. Это упрощает процесс, делает его менее дорогостоящим, а также позволяет вносить коррективы, доработки уже на моменте эксперимента.

В статье мы расскажем про имитационное математическое моделирование систем – что это такое, какие модели получаются, где они находят свое применение.

Особенности технологии

Любая работа с моделями состоит из двух основных этапов:

• разработка и создание образца;
• его аналитический анализ.

Затем уже вносятся коррективы, или утверждается данный план. При необходимости можно повторить процедуру несколько раз, чтобы добиться безупречного построения.

Таким образом, этот способ можно назвать наглядным познанием реальности в миниатюре. Есть объекты, которые дорого и трудоемко воплотить в реальность в натуральном размере без точной уверенности в эффективности всех конструктивных элементов, например, космические корабли или все использование имитационного моделирования в области аэродинамики методом фотоупругости.

Создание идентичной модели с повторением особенностей всей системы помогает добиться не только отражения внутренних закономерностей, но и внешних действующих сил, например, воздушных потоков или сопротивления воды.

Конструирование копий объектов началось с появлением первых компьютеров и сначала имело схематический характер, с развитием технологий прем получил все большее развитие и начал применяться даже на небольших производствах из-за своей наглядности.

Где, в каких случаях используется и для чего применяется метод имитационного моделирования

• стоимость объекта намного выше, чем затраты на разработку модели;
• деятельность продукции проходит с большой переменчивостью, есть необходимость просчитать все возможные сбои;
• в конструкции находится большое количество мелких деталей;
• важно увидеть наглядный образец с акцентом на внешний вид;
• эксплуатация происходит в трудных для изучения средах – в воздухе или воде.

Применение обусловлено тем, что появляется возможность:

• просчитать реальные значения и коэффициенты деятельности инженеров;
• увидеть недостатки, исключить их, внести коррективы;
• посмотреть работу объекта в реальном времени;
• сделать наглядную демонстрацию.

Метод имитационного моделирования используется для:

• Проектирования реальных бизнес-процессов.

• Имитации боевых действий – действуют макеты реальных боеприпасов, снарядов, военной техники и мишеней. Так анализируют дальность выстрела, его разрушительные способности и радиус затронутой территории, проверяют оружие перед запуском в производство.
• Анализа динамики населения.
• Создания проекта инфраструктуры города, района.
• Аутентичного изображения исторической реальности.
• Логистики.
• Проектирования перемещений пешеходов и автомобилей на проезжей части.
• Производственного процесса – в виде экспериментального метода.
• Аналитики рынка и конкурирующих фирм.
• Ремонта автомобилей.
• Управления предприятием.
• Воссоздания экосистемы с животным и растительным миром.
• Медицинских и научных опытов.

Мы будем рассматривать особенности имитационного моделирования на примере производственных работ и проектирования. Но разновидность систем показывает необходимость применять способ в разных сферах деятельности. Так исследуются характеристики конкретных областей – какие изменения могут произойти, как их контролировать и что предпринять, чтобы предотвратить возможные негативные последствия.

Все возможности создания модели реализуются с помощью компьютера, но различают две основных разновидности процесса:

• Математический – он помогает разработать схему физических явлений с заданными параметрами.
• Имитации – их основная задача – показать изменчивость поведения, поэтому исходные данные можно варьировать.

И математическое, и компьютерное имитационное моделирование основано на программах для автоматизированного проектирования, поэтому нужно ответственно подходить к выбору программного обеспечения. Компания ZWSOFT предлагает свои продукты по невысокой цене. – является аналогом ACAD, но при этом становится со временем популярнее старого софта. Это обусловлено:

• облегченной системой лицензирования;
• приемлемой ценовой политикой;
• переводом на русский язык и адаптацией под пользователей многих стран;
• широким выбором надстроек и модулей, которые созданы для узких специальностей и расширяют базовый функционал ZWCAD.

Виды имитационного моделирования

• Агентное. Оно чаще используется для анализа сложных систем, где изменения не обуславливаются действием определенных законов, поэтому не подвергаются прогнозированию. Переменчивость зависит от агентов – нефиксированных элементов. Часто такая разновидность находит применение в таких науках, как социология, биология, экология.
• Дискретно-событийное. Такой способ используется для вычленения из общей последовательности событий конкретных интересующих действий. Часто применяется для управления производственным циклом, когда важно отметить только результат определенных участков деятельности.
• Системная динамика. Это основной способ для вычисления причинно-следственных связей и взаимовлияния. Именно он используется при производственных процессах и конструировании моделей будущего товара, чтобы проанализировать его характеристики в реальной жизни.

Основы аэродинамического и гидродинамического имитационного моделирования

Самыми трудоемкими для разработки являются объекты, которые изготовлены для эксплуатации в условиях повышенного давления, сопротивления или труднодосягаемы. К ним обязательно подходят с точки зрения ИМ, создают математические схемы, меняют исходные данные и проверяют влияние различных факторов, совершенствуют модель. При необходимости создается трехмерный макет, который погружается в имитацию реальной среды. К таким объектам относят:

• Конструкции, которые погружаются под воду или находятся частично в жидкости, там самым испытывая на себе давление потоков. К примеру, для макетирования подводной лодки необходимо просчитать все силы, которые будут влиять на корпус, а затем анализировать, как ни изменятся при увеличении скорости движения и глубины погружения.
• Предметы, созданные для полета в воздухе или даже для выхода из атмосферы Земли. Искусственные спутники, космические корабли до запуска проходят множественные проверки, причем инженеры не довольствуются только компьютерной визуализацией, а делают макет вживую по заданным на компьютере данным.

В основе ИМ аэродинамики часто лежит метод фотоупругости – определение воздействий на вещество определенных сил за счет двойного преломления лучей в материалах оптической природы. Так можно определить степень напряжения и деформации стенок. Этим же методом можно определить не только статичное воздействие, но и динамичное, то есть последствия взрывов, ударной волны.

Гидродинамическая модель задается несколькими параметрами вручную, учитываются все геологические, биологические, химические и физические свойства среды и объекта. На основе этих данных создается объемная модель. Задаются начальные и максимальные границы воздействия на конструкцию. Далее происходит адаптация к условиям нахождения предмета и последующий вывод конечных данных.

Активно применяют этот метод в горнодобывающей промышленности и при бурении скважин. Здесь учитываются сведения о земле,воздушных и водных ключах, возможных неблагоприятных для работ слоях.

Разработка модели

Воссоздаваемая проекция – это упрощенный вариант реального объекта с сохранением характеристик, особенностей, свойств, а также с причинно-следственными связями. Именно реакция на воздействия обычно становится самым важным элементом изучения. Понятие «имитационное моделирование» предполагает три этапа работа с моделью:

1. Ее конструирование после тщательного анализа натуральной системы, перенос всех характеристик в математические формулы, построение графического образа, его объемный вариант.
2. Эксперимент и фиксирование изменений качеств макета, выведение закономерностей.
3. Проецирование полученных сведений на реальный объект, внесение коррективов.

Программное обеспечение для имитационного моделирования систем

При выборе программы для реализации проекта необходимо выбирать софт с поддержкой трехмерного пространства. Также важна возможность 3D-визуализации с последующей объемной печатью.

Компания «ЗВСОФТ» предлагает свою продукцию.

Базовый САПР, является аналогом популярного ПО – AutoCAD. Но многие инженеры переходят на «ЗВКАД» из-за облегченной системы лицензирования, более низкой цены и удобного, русскоязычного интерфейса. При этом новая разработка совсем не уступает по функционалу:

• поддерживается работа как в двухмерном, так и в трехмерном пространстве;
• интеграция с практически любыми текстовыми и графическими файлами;
• удобство и большая функциональная панель инструментов.

При этом на ZWCAD можно установить множество надстроек, направленных на решение тех или иных задач.

– программа для создания и работы со сложными 3D объектами. Ее преимущества:

• Удобный, доступный для пользователя с любым уровнем навыков интерфейс и автоматизированный процесс выбора элементов.
• Легкое структурирование объектов на базе сетки, которую можно менять (их можно сжимать, растягивать, увеличивать или уменьшать высоту, клонировать, проецировать, делать впадины и выпуклости и многое другое).
• Элементы из кривых и поверхностей NURBZ, их модификация профессиональными инструментами редактирования.
• Создание объемных фигур на основе производных базовых и сложных объектов.
• Моделирование поведения предметов, описанное в виде математических функций.
• Трансформация одних форм в другие с выделением отдельных переходных элементов.
• С плагинами RenderZone и V-Ray становится возможной детальная прорисовка всех деталей и фактур.
• Анимация позволяет задать движение объектов как независимое, так и в зависимости одних от других.
• 3D печать моделей.
• Экспорт в системы инженерного анализа.

Еще одна разработка – это программа . Универсальная CAD-система в трех версиях – облегченная, стандартная и профессиональная. Возможности:

• Создание трехмерного объекта любой сложности.
• Гибридное моделирование.
• Использование математических формул и функций при построении фигур.
• Реверсивный инжиниринг, или обратная разработка продукции для внесения коррективов.
• Моделирование движения с помощью анимации.
• Работа с моделью, как с твердотельным, полым или каркасным образом.
• Получение образцов на 3D принтере.
• Использование переменных и математической среды для имитации поведения.

В статье мы рассказали, что относится к методам имитационного моделирования и что является его целью. За новыми технологиями будущее науки и производства.

Суть компьютерного моделирования состоит в следующем: на основе математической модели с помощью ЭВМ проводится серия вычислительных экспериментов, т.е. исследуются свойства объектов или процессов, находятся их оптимальные параметры и режимы работы, уточняется модель. Например, располагая уравнением, описывающим протекание того или иного процесса, можно изменяя его коэффициенты , начальные и граничные условия, исследовать, как при этом будет вести себя объект . Имитационные модели - это проводимые на ЭВМ вычислительные эксперименты с математическими моделями, имитирующими поведение реальных объектов, процессов или систем.

Реальные процессы и системы можно исследовать с помощью двух типов математических моделей: аналитических и имитационных.

В аналитических моделях поведение реальных процессов и систем (РПС) задается в виде явных функциональных зависимостей (уравнений линейных или нелинейных, дифференциальных или интегральных, систем этих уравнений). Однако получить эти зависимости удается только для сравнительно простых РПС. Когда явления сложны и многообразны исследователю приходится идти на упрощенные представления сложных РПС. В результате аналитическая модель становится слишком грубым приближением к действительности. Если все же для сложных РПС удается получить аналитические модели, то зачастую они превращаются в трудно разрешимую проблему. Поэтому исследователь вынужден часто использовать имитационное моделирование .

Имитационное моделирование представляет собой численный метод проведения на ЭВМ вычислительных экспериментов с математическими моделями, имитирующими поведение реальных объектов, процессов и систем во времени в течение заданного периода. При этом функционирование РПС разбивается на элементарные явления, подсистемы и модули. Функционирование этих элементарных явлений, подсистем и модулей описывается набором алгоритмов, которые имитируют элементарные явления с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени.

Имитационное моделирование - это совокупность методов алгоритмизации функционирования объектов исследований, программной реализации алгоритмических описаний, организации, планирования и выполнения на ЭВМ вычислительных экспериментов с математическими моделями, имитирующими функционирование РПС в течение заданного периода.

Под алгоритмизацией функционирования РПС понимается пооперационное описание работы всех ее функциональных подсистем отдельных модулей с уровнем детализации, соответствующем комплексу требований к модели.

"Имитационное моделирование" (ИМ)- это двойной термин. "Имитация" и " моделирование " - это синонимы. Фактически все области науки и техники являются моделями реальных процессов. Чтобы отличить математические модели друг от друга, исследователи стали давать им дополнительные названия. Термин "имитационное моделирование" означает, что мы имеем дело с такими математическими моделями, с помощью которых нельзя заранее вычислить или предсказать поведение системы, а для предсказания поведения системы необходим вычислительный эксперимент (имитация) на математической модели при заданных исходных данных.

Основное достоинство ИМ:

1. возможность описания поведения компонент (элементов) процессов или систем на высоком уровне детализации;
2. отсутствие ограничений между параметрами ИМ и состоянием внешней среды РПС;
3. возможность исследования динамики взаимодействия компонент во времени и пространстве параметров системы;

Эти достоинства обеспечивают имитационному методу широкое распространение.

1. Если не существует законченной постановки задачи исследования и идет процесс познания объекта моделирования. Имитационная модель служит средством изучения явления.
2. Если аналитические методы имеются, но математические процессы сложны и трудоемки, и имитационное моделирование дает более простой способ решения задачи.
3. Когда кроме оценки влияния параметров (переменных) процесса или системы желательно осуществить наблюдение за поведением компонент (элементов) процесса или системы (ПС) в течение определенного периода.
4. Когда имитационное моделирование оказывается единственным способом исследования сложной системы из-за невозможности наблюдения явлений в реальных условиях (реакции термоядерного синтеза, исследования космического пространства).
5. Когда необходимо контролировать протекание процессов или поведение систем путем замедления или ускорения явлений в ходе имитации.
6. При подготовке специалистов для новой техники, когда на имитационных моделях обеспечивается возможность приобретения навыков в эксплуатации новой техники.
7. Когда изучаются новые ситуации в РПС. В этом случае имитация служит для проверки новых стратегий и правил проведения натурных экспериментов.
8. Когда особое значение имеет последовательность событий в проектируемых ПС и модель используется для предсказания узких мест в функционировании РПС.

Однако ИМ наряду с достоинствами имеет и недостатки:

1. Разработка хорошей ИМ часто обходится дороже создания аналитической модели и требует больших временных затрат.
2. Может оказаться, что ИМ неточна (что бывает часто), и мы не в состоянии измерить степень этой неточности.
3. Зачастую исследователи обращаются к ИМ, не представляя тех трудностей, с которыми они встретятся и совершают при этом ряд ошибок методологического характера.

И тем не менее ИМ является одним из наиболее широко используемых методов при решении задач синтеза и анализа сложных процессов и систем.

Одним из видов имитационного моделирования является статистическое имитационное моделирование , позволяющее воспроизводить на ЭВМ функционирование сложных случайных процессов.

При исследовании сложных систем, подверженных случайным возмущениям используются вероятностные аналитические модели и вероятностные имитационные модели .

В вероятностных аналитических моделях влияние случайных факторов учитывается с помощью задания вероятностных характеристик случайных процессов (законы распределения вероятностей, спектральные плотности или корреляционные функции). При этом построение вероятностных аналитических моделей представляет собой сложную вычислительную задачу . Поэтому вероятностное аналитическое моделирование используют для изучения сравнительно простых систем.

Подмечено, что введение случайных возмущений в имитационные модели не вносит принципиальных усложнений, поэтому исследование сложных случайных процессов проводится в настоящее время, как правило, на имитационных моделях .

В вероятностном имитационном моделировании оперируют не с характеристиками случайных процессов, а с конкретными случайными числовыми значениями параметров ПС. При этом результаты, полученные при воспроизведении на имитационной модели рассматриваемого процесса, являются случайными реализациями. Поэтому для нахождения объективных и устойчивых характеристик процесса требуется его многократное воспроизведение, с последующей статистической обработкой полученных данных. Именно поэтому исследование сложных процессов и систем, подверженных случайным возмущениям, с помощью имитационного моделирования принято называть статистическим моделированием.

Имитационная модель – описание системы и ее поведения, которое может быть реализовано и исследовано в ходе операций на компьютере.

Имитационное моделирование чаще всего применяется для того, чтобы описать свойства большой системы при условии, что поведение составляющих ее объектов очень просто и четко сформулировано. Математическое описание тогда сводится к уровню статической обработки результатов моделирования при нахождении макроскопических характеристик системы. Такой компьютерный эксперимент фактически претендует на воспроизведение натурного эксперимента. Имитационное моделирование – это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны метода решения полученной модели. В этом случае математическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью. Имитационное моделирование позволяет осуществить проверку гипотез, исследовать влияние различных факторов и параметров.

Имитационное моделирование – это метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности.

Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику. Экспериментирование с моделью называют имитацией.

Имитация – постижение сути явления без экспериментов на объекте.

Имитация как метод решения нетривиальных задач получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950 – 1960 г.г. Разновидности имитации: метод Монте-Карло (метод статических испытаний); метод имитационного моделирования (статическое моделирование).

Востребованность имитационного моделирования: 1)экспериментировать на реальном объекте дорого и невозможно; 2) аналитическую модель построить невозможно: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, случайные переменные; 3) сымитировать поведение системы необходимо во времени.

Цель имитационного моделирования – воспроизведение поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами (разработке симулятора исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов).

Виды имитационного моделирования.

Агентное моделирование – относительно новое (1990 – 2000 гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадиграх моделирования), а наоборот. Когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей – получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении ее отдельных активных объектов и взаимодействий этих объектов в системе. Агент – некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением; может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.

Дискретно-событийное моделирование – подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и др. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений – от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан Джеффри Гордоном в 1960-х годах.

Системная динамика - для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По существу, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан Форрестером в 1950 г.

Некоторые области применения имитационного моделирования: бизнес-процессы, боевые действия, динамика населения, дорожное движение, ИТ-инфраструктура, управление проектами, экосистемы. Популярные компьютерные системы имитационного моделирования: AnyLogic,Aimsun,Arena,eM-Plant,Powersim,GPSS.

Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причем плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны и опасны.