Эффективность его значительно возросла с появлением высокопроизводительных ЭВМ и развитием специальных языков программирования. Эти новые возможности открыли путь к блочному построению моделей и преодолению таких преград для широкого использования сложных имитационных моделей в процессах принятия решений, как их недостаточная гибкость и трудность отражения в них динамики и многоуровневой структуры управления.
Подготовка исходных данных состоит в сборе и обработке данных наблюдений за моделируемой системой. Обработка в типичном случае заключается в построении функций распределения соответствующих случайных величин или вычислении числовых характеристик распределений (среднего, дисперсии и т.п.). К подготовке исходных данных можно отнести и сбор информации о предполагаемых изменениях в нагрузке системы (или о прогнозируемой нагрузке). Наиболее актуальной задачей на этапе формирования исходных данных является сбор статистического материала по потребностям системы управления в информационном обмене.
Объективно невозможно собрать достоверные статистические данные, необходимые для формирования структуры сети связи. Собираемый статистический материал в ходе повседневной деятельности войск, проводимых тренировок, учений и игр, должен обобщаться не с целью получения достоверного статистического материала, а с целью выявления основных закономерностей, выработки принципов, правил и рекомендаций по прогнозированию информационных потоков в системе управления объединения на основе нормативных методов определения допустимого трафика сообщений.
Разработка модели заключается в записи ее на одном из языков программирования (общецелевом или специализированном), трансляции и отладке программы модели. Следует стремиться к блочному (модульному) построению программы, позволяющему независимо вносить изменения в отдельные модули и повторно использовать ранее созданные модули.
Оценка адекватности модели заключается в проверке:
- полноты учета основных факторов и ограничений, влияющих на работу системы;
- согласия постулируемых законов распределения с первичными данными;
- синтаксической корректности программы моделирования;
- соответствия результатов имитационного моделирования и известного аналитического решения (при условиях существования этого решения);
- осмысленности результатов в нормальных условиях и в предельных случаях.
Планирование экспериментов определяет совокупность исследуемых вариантов и стратегию их перебора. При этом учитываются:
- цель проекта (анализ или оптимизация);
- степень достоверности исходных данных (при малой достоверности необходимы дополнительные исследования чувствительности модели к изменению параметров);
- ресурсы календарного и машинного времени.
