Dans l'article, nous allons parler de modèles de simulation. C'est un sujet plutôt complexe qui nécessite un examen séparé. C'est pourquoi nous essaierons d'expliquer cette question dans un langage accessible.
Modèles de simulation
De quoi parlons-nous? Pour commencer, des modèles de simulation sont nécessaires pour reproduire les caractéristiques d'un système complexe dans lequel les éléments interagissent. En même temps, une telle modélisation a un certain nombre de caractéristiques.
Premièrement, il s'agit d'un objet de modélisation, qui est le plus souvent un système complexe complexe. Deuxièmement, ce sont des facteurs aléatoires qui sont toujours présents et qui ont un certain effet sur le système. Troisièmement, il est nécessaire de décrire le processus complexe et long qui est observé à la suite de la modélisation. Le quatrième facteur est que vous ne pouvez pas obtenir les résultats souhaités sans utiliser les technologies informatiques.
Développement d'un modèle de simulation
Il consiste dans le fait que chaque objet a un certain ensemble de ses caractéristiques. Tous sont stockés dans l'ordinateur en utilisant des tables spéciales. L'interaction des valeurs et des indicateurs est toujours décrite à l'aide d'un algorithme.
La particularité et la beauté de la modélisation est que chaque étape est progressive et fluide, ce qui permet de modifier les caractéristiques et les paramètres étape par étape et d'obtenir des résultats différents. Le programme, dans lequel sont impliqués des modèles de simulation, affiche des informations sur les résultats obtenus, en s'appuyant sur certains changements. Souvent, une représentation graphique ou animée est utilisée, ce qui simplifie grandement la perception et la compréhension de nombreux processus complexes difficiles à réaliser sous forme algorithmique.
Déterminisme
Les modèles mathématiques de simulation sont construits sur le fait qu'ils copient les qualités et les caractéristiques de certains systèmes réels. Considérons un exemple quand il est nécessaire d'étudier le nombre et la dynamique du nombre de certains organismes. Pour ce faire, à l'aide de la modélisation, chaque organisme peut être examiné séparément afin d'analyser ses indicateurs spécifiques. Les conditions sont souvent posées verbalement. Par exemple, après une certaine période de temps, vous pouvez définir la reproduction de l'organisme, et après une période plus longue - sa mort. L'accomplissement de toutes ces conditions est possible dans le modèle de simulation.
Très souvent, on donne des exemples de modélisation du mouvement des molécules de gaz, car on sait qu'elles se déplacent de manière chaotique. Vous pouvez étudier l'interaction des molécules avec les parois du vaisseau ou les unes avec les autres et décrire les résultats sous la forme d'un algorithme. Cela fournira des caractéristiques moyennes du système entier et effectuera l'analyse. Il faut comprendre qu'une telle expérience informatique peut, en fait, être appelée réelle, puisque toutes les caractéristiques sont modélisées très précisément. Mais quelle est la signification de ce processus?
Le fait est que le modèle de simulation vous permet d'identifier des caractéristiques et des indicateurs spécifiques et purs. Il semble se débarrasser du hasard, du superflu et d'un certain nombre d'autres facteurs que les chercheurs ne peuvent même pas deviner. Notez que très souvent le déterminisme et la modélisation mathématique sont similaires, si une stratégie autonome d'actions ne doit pas être créée en conséquence. Les exemples, dont nous avons discuté plus haut, concernent des systèmes déterministes. Ils diffèrent en ce qu'ils n'ont pas d'éléments de probabilité.
Des processus aléatoires
Le nom est très simple à comprendre si nous établissons un parallèle avec la vie ordinaire. Par exemple, lorsque vous faites la queue dans un magasin qui ferme dans 5 minutes, et vous demandez si vous aurez le temps d'acheter les marchandises. En outre, la manifestation de l'aléatoire peut être vu lorsque vous appelez quelqu'un et ressentez les bips, en pensant à la probabilité que vous atteindrez. Peut-être, cela paraîtra surprenant à quelqu'un, mais c'est grâce à de si simples exemples qu'au début du siècle dernier est née la nouvelle branche des mathématiques, à savoir la théorie du service de masse. Il utilise les statistiques et la théorie des probabilités pour tirer quelques conclusions. Plus tard, les chercheurs ont prouvé que cette théorie est très étroitement liée aux affaires militaires, à l'économie, à la production, à l'écologie, à la biologie, etc.
La méthode de Monte Carlo
Une méthode importante pour résoudre le problème du self-service est la méthode des tests statistiques ou la méthode de Monte Carlo. Nous notons que les possibilités d'étudier des processus aléatoires analytiquement sont plutôt compliquées, et la méthode de Monte Carlo est très simple et universelle, dans laquelle sa caractéristique principale. Nous pouvons considérer un exemple de magasin où un seul acheteur entre ou plusieurs, l'arrivée de patients dans la salle d'urgence par une ou plusieurs personnes, etc. En même temps, nous comprenons que tous ces processus sont aléatoires et que les intervalles de temps sont indépendants les événements qui sont distribués selon des lois qui ne peuvent être déduites qu'en effectuant un grand nombre d'observations. Parfois, ce n'est pas possible, donc la moyenne est prise. Mais quel est le but de la modélisation des processus aléatoires?
Le fait est que cela vous permet d'obtenir des réponses à de nombreuses questions. Il est trivial de calculer combien une personne devra faire la queue en tenant compte de toutes les circonstances. Il semblerait que ce soit un exemple assez simple, mais ce n'est que le premier niveau, et il peut y avoir beaucoup de telles situations. Parfois, le timing est très important.
Vous pouvez également poser une question sur la façon dont vous pouvez répartir le temps, en attendant la maintenance. Une question encore plus compliquée concerne la manière dont les paramètres doivent être liés pour que la file d'attente qui vient d'entrer dans le client n'atteigne pas la fin. Il semble que ce soit une question assez facile, mais si vous y réfléchissez et commencez au moins à vous compliquer, il devient clair qu'il n'est pas si facile de répondre.
Le processus
Comment fonctionne la modélisation aléatoire? Des formules mathématiques sont utilisées, à savoir des lois de distribution de variables aléatoires. Les constantes numériques sont également utilisées. Notez que dans ce cas, il n'est pas nécessaire de recourir aux équations utilisées dans les méthodes analytiques. Dans ce cas, tout simplement l'imitation de la même file d'attente, dont nous avons parlé plus haut, se produit. Seuls les premiers programmes sont utilisés pour générer des nombres aléatoires et les corréler avec une loi de distribution donnée. Après cela, un traitement statistique volumétrique des valeurs obtenues est effectué, qui analyse les données sur le sujet, si elles répondent à l'objectif initial de la simulation. En continuant, disons que vous pouvez trouver le nombre optimal de personnes qui travailleront dans le magasin pour que la file d'attente ne se produise jamais. Dans ce cas, l'appareil mathématique utilisé est les méthodes de la statistique mathématique.
Éducation
L'analyse des modèles d'imitation dans les écoles est peu étudiée. Malheureusement, cela peut avoir un impact sérieux sur l'avenir. Les enfants devraient connaître certains principes de base de la modélisation de l'école, car le développement du monde moderne sans ce processus est impossible. Dans le cours de base de l'informatique, les enfants peuvent facilement utiliser le modèle d'imitation "Vie".
Une étude plus approfondie peut être enseignée au lycée ou dans des écoles spécialisées. Tout d'abord, nous devons étudier la simulation de processus aléatoires. Rappelez-vous que dans les écoles russes, un tel concept et ces méthodes commencent tout juste à être introduits, il est donc très important de maintenir le niveau d'éducation des enseignants qui, avec une garantie absolue, feront face à un certain nombre de questions des enfants. Dans le même temps, nous ne compliquerons pas la tâche, en mettant l'accent sur le fait que nous parlons d'une introduction élémentaire à ce sujet, qui peut être examinée en détail en 2 heures.
Après que les enfants ont appris la base théorique, il est intéressant de mettre en évidence des questions techniques qui concernent la génération d'une séquence de nombres aléatoires sur un ordinateur. Ne pas charger les enfants avec des informations sur le fonctionnement de l'ordinateur et sur les principes que l'analyste est construit. De compétences pratiques, ils doivent être enseignés pour créer des générateurs de nombres aléatoires uniformes sur un segment ou des nombres aléatoires selon la loi de distribution.
Pertinence
Parlons un peu de la raison pour laquelle nous avons besoin de modèles de simulation de gestion. Le fait est que dans le monde d'aujourd'hui il est presque impossible de se passer de la modélisation dans n'importe quelle sphère. Pourquoi est-il si populaire et populaire? La simulation peut remplacer les événements réels nécessaires pour produire des résultats concrets dont la création et l'analyse sont trop coûteuses. Ou il peut y avoir un cas où il est interdit de mener de vraies expériences. Les gens l'utilisent aussi lorsqu'il est tout simplement impossible de construire un modèle analytique en raison d'un certain nombre de facteurs aléatoires, de conséquences et de relations causales. Le dernier cas, lorsque cette méthode est utilisée, est quand il est nécessaire de simuler le comportement de tout système pendant un intervalle de temps donné. Pour tout cela, des simulateurs sont créés, qui tentent de reproduire autant que possible les qualités du système d'origine.
Types
Les modèles de recherche d'imitation peuvent être de plusieurs types. Alors, considérons les approches de modélisation par simulation. Le premier est la dynamique du système, qui s'exprime par le fait qu'il existe des variables connexes, des magasins spécifiques et des retours d'expérience. Ainsi, deux systèmes sont le plus souvent considérés, dans lesquels il existe des caractéristiques communes et des points d'intersection. Le type de simulation suivant est un événement discret. Il se réfère aux cas où il existe certains processus et ressources, ainsi qu'une séquence d'actions. Le plus souvent de cette manière, la possibilité d'un événement est examinée à travers le prisme d'un certain nombre de facteurs possibles ou accidentels. Le troisième type de modélisation est la modélisation d' agent. Il consiste à étudier les propriétés individuelles de l'organisme dans leur système. Cela nécessite une interaction indirecte ou directe de l'objet observé et d'autres.
La modélisation d'événements discrets suggère de faire abstraction de la continuité des événements et de ne considérer que les points principaux. Ainsi, les facteurs aléatoires et superflus sont exclus. Cette méthode est développée au maximum et elle est utilisée dans diverses sphères: de la logistique aux systèmes de production. Il est le mieux adapté pour la modélisation des processus de production. En passant, il a été créé dans les années 1960 par Geoffrey Gordon. La dynamique du système est un paradigme de modélisation, où une représentation graphique des relations et des influences mutuelles de certains paramètres à d'autres est nécessaire pour l'étude. Cela prend en compte le facteur temps. Seulement sur la base de toutes les données est un modèle global créé sur l'ordinateur. C'est ce genre qui permet de comprendre en profondeur l'essence de l'événement étudié et de révéler certaines causes et connexions. Grâce à cette modélisation, des stratégies commerciales, des modèles de production, le développement de maladies, l'urbanisme, etc. Cette méthode a été inventée dans les années 1950 par Forrester.
La modélisation des agents est apparue dans les années 1990, elle est relativement nouvelle. Cette direction est utilisée pour analyser les systèmes décentralisés, dont les dynamiques ne sont pas déterminées par des lois et des règles généralement acceptées, mais par l'activité individuelle de certains éléments. L'essence de cette modélisation est de se faire une idée des nouvelles règles, en général, pour caractériser le système et trouver une connexion entre des composants individuels. Dans le même temps, un élément est étudié qui est actif et autonome, peut prendre des décisions de manière indépendante et interagir avec son environnement, et aussi changer de manière indépendante, ce qui est très important.
Les étapes
Considérons maintenant les principales étapes du développement du modèle de simulation. Ils comprennent sa formulation au tout début du processus, la construction d'un modèle conceptuel, le choix de la méthode de modélisation, le choix de l'appareil de modélisation, la planification, l'accomplissement de la tâche. À la dernière étape, toutes les données sont analysées et traitées. Construire un modèle de simulation est un processus complexe et long qui nécessite beaucoup d'attention et de compréhension de la question. Notez que les étapes elles-mêmes prennent un maximum de temps, et le processus de simulation sur l'ordinateur ne dure pas plus de quelques minutes. Il est très important d'utiliser les bons modèles de simulation, car sans cela, il ne sera pas possible d'atteindre les résultats souhaités. Certaines données seront reçues, mais elles ne seront pas réalistes et ne seront pas productives.
Résumant l'article, je tiens à dire que c'est une branche très importante et moderne. Nous avons examiné des exemples de modèles de simulation pour comprendre l'importance de tous ces moments. Dans le monde moderne, la modélisation joue un rôle important, car elle repose sur le développement de l'économie, le développement urbain, la production, etc. Il est important de comprendre que les modèles de systèmes d'imitation sont très demandés, car ils sont incroyablement bénéfiques et pratiques. Même avec la création de conditions réelles, il n'est pas toujours possible d'obtenir des résultats fiables, car il y a toujours beaucoup de facteurs scolaires qui ne peuvent être pris en compte.