9.2. Цифровая (статистическая) имитация Рассмотренные ранее методы в ряде случаев не могут быть использованы для изучения и анализа деятельности оператора. Укажем некоторые из этих случаев.
В этих случаях весьма полезные результаты дает применение статистического моделирования. Оно базируется на методе статистических испытаний (метод Монте-Карло). Метод основан на розыгрыше (имитации) воздействия случайных факторов на деятельность оператора и функционирование СЧМ непосредственно в ходе моделирования. Этим объясняется другое название метода — имитационное моделирование. Смысл метода заключается в многократной реализации с помощью ЭВМ моделируемого процесса. Каждая реализация носит случайный характер. Достоверность окончательного решения достигается статистической обработкой промежуточных результатов по множеству реализации. Из этого следует, что имитационные методы занимают промежуточное положение между экспериментальными и математическими методами. По способу получения данных о деятельности оператора метод является математическим, а по характеру их получения и использования он копирует экспериментальный метод. Поэтому имитационные методы называют также машинным или математическим экспериментом. Применение имитационных методов позволяет избежать многих недостатков экспериментальных и математических методов. С одной стороны, имитационные методы позволяют получить сравнительно высокую достоверность результатов моделирования уже на ранних этапах проектирования СЧМ. С другой стороны, по выражению академика В.М. Глушкова, математический эксперимент работает и в тех случаях, когда эксперименты с реальными объектами сильно затруднены, а порой и вовсе невозможны [29]. Кроме того, в ряде случаев его стоимость может оказаться гораздо ниже, чем стоимость эксперимента. — 216 —
|