Методология и технология имитационных исследований сложных систем: современное состояние и перспективы развития

В.В. ДеВяткоВ

монография

МетоДология 
и технология

имитационных 
исследований 

сложных 

систем

москва 

ВузоВский учебник

инФРА-м 

2021

девятков в.в. 
Методология и технология имитационных исследований 

сложных систем: современное состояние и перспективы развития : монография / В.В. Девятков. — Москва : Вузовский учебник : 

2021. — 445 с. — (Научная книга).

ISBN 978-5-9558-0338-8 (Вузовский учебник)
ISBN 978-5-16-009215-7 (ИНФРА-М)

В книге описывается современное состояние дел в области имита
ционных исследований сложных систем (ИИСС). Дается обзор существующих методов и средств их проведения. Анализируются основные 
тенденции в развитии методов и технологии проведения ИИСС. Описывается разработанная автором методология проведения ИИСС, 
основанная на теории системного анализа, общей теории имитационного моделирования, комплексной программной автоматизации и 
интеграции данных всех этапов исследований. Формулируются концепции создания систем автоматизации имитационных исследований 
(САИИ). Описываются архитектура, функциональные возможности, 
подсистемы и компоненты САИИ. Приводятся практические примеры реализации САИИ различных типов и методология их использования. Книга ориентирована на специалистов и системных аналитиков 
предприятий, преподавателей, аспирантов и студентов университетов, занимающихся системным анализом или изучающих его.

Д25

ФЗ 

№ 436-ФЗ

Издание не подлежит маркировке 
в соответствии с п. 1 ч. 2 ст. 1

УдК 004.94(075.4)
ББК 30в6я73.422
 
д25

ISBN 978-5-9558-0338-8 (Вузовский учебник) 
ISBN 978-5-16-009215-7 (ИНФРА-М)

© Вузовский учебник, 2014

УДК 004.94(075.4)
ББК 30в6я73.422

ИНФРА_-М, 

ПРЕДИСЛОВИЕ

Теория имитационного исследования и новые принципы 
подхода к исследованиям знаменуют наступление новой эры 
в решении многочисленных инженерных, научных и экономических задач. Компьютер стал доступен для решения множества задач, для решения которых вручную потребовалось бы 
тысячи чел./лет. Монография В.В. Девяткова «Методология 
и технология имитационных исследований сложных систем» 
будет способствовать внедрению имитационного моделирования в более широкий круг задач по оптимальному управлению 
сложными объектами. 
В монографии показана история развития имитационного 
моделирования в мире, однако в настоящее время получили 
распространение только некоторые общие методологические 
и методические положения. Конкретные методики имитационного моделирования реальных систем носят частный характер; процесс построения имитационного моделирования 
остается все еще очень трудоемким, а соотношения, описывающие реальные объекты, — весьма громоздки. Специальные 
языки имитационного моделирования сложны и требуют подготовленных специалистов.
А жизнь тем временем ставит на повестку дня новые задачи. Возникает необходимость имитационного моделирования еще более сложных систем — многоуровневых иерархических структур из стохастических динамических систем общего 
вида. К этому классу моделей относятся модели для решения 
задач системного анализа в области организации производства 
и управления в экономике, для автоматизации проектирования и конструирования в различных областях техники — от 
электронных схем  до зданий и сооружений в строительстве, 
для автоматизации научного эксперимента и т.д.
Становится очевидным, что традиционный методологический арсенал не приспособлен к решению новых проблем. Он 
не только не обеспечивает требуемого движения вперед, но сейчас уже является тормозом на пути широкого распространения 
методов автоматического имитационного моделирования.
Чтобы наши рассуждения имели предметный характер, 
коснемся технологии имитационного моделирования от возникновения практической задачи до получения результатов 

решения. Для моделирования процесса функционирования 
какой-то реальной системы, в первую очередь, необходимо 
построить ее формальное описание или определенную модель. 
С этой целью сложная система расчленяется на подсистемы и 
элементы таким образом, чтобы формализация каждого элемента и взаимодействие между ними оказались доступными 
для соответствующего специалиста. В зависимости от характера элементов системы (детерминистические, стохастические; 
функционирующие в непрерывном или дискретном времени 
и т.д.), а также профиля специалистов, выполняющих формализацию, для описания элементов используются те или другие 
типичные математические схемы: дифференциальные уравнения, конечные и вероятностные автоматы, системы массового 
обслуживания и т.д. Набор типовых математических схем, используемых на практике, комплексные модели, построенные 
как структуры из упомянутых элементов, представляют собой 
пеструю картину, как с точки зрения реализации (приемов 
программирования), так и методов анализа результатов моделирования. Эти обстоятельства приводят к тому, что традиционные процедуры подготовки имитационных моделей оказываются трудоемкими и сложными.
В монографии описывается современное состояние дел 
в области  имитационных исследований сложных систем 
(ИИСС). Разработанная автором новая методология и методики проведения имитационных исследований основаны на 
теории системного анализа, комплексной автоматизации и 
интеграции данных всех этапов исследования. Разработанная 
теория и концепции позволили автору создать систему автоматизации имитационных исследований (САИИ). Применение САИИ покрывает достаточное количество сложных систем с различными функциональными возможностями.
Впервые все этапы имитационного исследования, т.е. 
определение цели и функции, структуры и связи и др., имеются в автоматическом режиме. САИИ помогает выбрать показатели наилучших вариантов управления сложной системой. 
Анализ традиционного подхода к имитационному исследованию позволил разработать новый эволюционный процесс 
проведения ИИСС на всех этапах. Автоматизация ручных 
операций исследования и совершенствование программ на 
всех этапах показывает, что реальные программные средства 

этих этапов реализованы в полном объеме. Например, в имитационном комплексе моделирования (ИКМ) это — процесс 
формулирования проблемы, определение границ системы, 
формулирование модели, подготовка данных, трансляция 
модели, оценка адекватности, тактическое и стратегическое 
планирование и др. В методологию имитационного моделирования введены методы и технологии коллективной работы 
на основе «облачных САИИ».
Все эти имитационные исследования используют универсальную моделирующую среду, построенную на основе 
развития агрегатов Н.П. Бусленко. Такими универсальными 
элементами в системе являются типовые элементарные блоки 
(ТЭБ) — аналог агрегатов, которые могут быть запрограммированы на любом языке. Универсальная моделирующая среда 
имеет возможность построения библиотек ТЭБ для различных 
предметных областей. Из этих библиотек рядовым пользователем могут быть построены имитационные модели и проведено полноценное имитационное исследование. Сборка 
модели и формирование диалоговых форм осуществляется 
в виде исполняемого файла, что позволяет исполнять их без 
использования среды моделирования. В ИКМ существует интерактивный анализ результатов экспериментов и анимация. 
Все имитационное исследование показано на различных примерах, в т.ч. на моделях организации и управления перевозочных процессов железнодорожного направления, транспортной логистики и других объектах.
Данная монография является новым словом в применении 
имитационных исследований, в том числе, для автоматизации 
оптимального управления сложными иерархическими системами или объектами.

Доктор экономических наук, профессор
Николай Борисович Кобелев

ВВЕДЕНИЕ

Термин имитационное моделирование (ИМ) имеет англоязычную природу — Modeling&Simulation. На практике, особенно в России, чаще используют только вторую часть термина — Simulation. 
Большой теоретический и практический вклад в развитие ИМ внесли советские (Бусленко Н.П., Калашников В.В., 
Нечепуренко М.И., Максимей И.В., Петров В.Я. и др.) и позднее российские ученые (Кобелев Н.Б., Рыжиков Ю.И., Яковлев С.А., Карпов Ю.Г. и др.). Ими заложены теоретические основы целого ряда направлений ИМ, например, агрегативный 
подход [1], общая теория имитационного моделирования [2].
Несмотря на то, что основателями и первопроходцами этого направления в науке были ученые различных стран, в том 
числе и СССР, американским ученым удалось первыми довести ИМ до реального практического применения. Им удалось 
преодолеть скептицизм общественного сознания о возможностях и необходимости применения метода ИМ. Как обычно 
бывает с новыми направлениями в науке, многие не верили в 
практическую значимость метода. Ведь даже Норберт Винер, 
один из основоположников кибернетики, писал — «лучшая 
модель мыши — это сама мышь…». 
Существует много, зачастую очень общих и расширенных, толкований сути ИМ как метода, объединяющего все 
модели — физические и программные, непрерывные и дискретные, аналитические и численные и др. В качестве модели 
может выступать либо физический прототип, либо формульное представление, либо компьютерная программа, имитирующие исследуемый объект или систему. 
Не анализируя преимущества или недостатки тех или иных 
толкований, хотелось бы отметить, что в данной книге под 
термином ИМ будет пониматься:
«...разработка модели системы в виде программы для компьютера и проведение экспериментов с программой, вместо проведения экспериментов с реальной системой или объектом».
Кроме этого, ограничимся, среди всего спектра исследуемых систем, рассмотрением дискретно-событийных систем 
как наиболее интуитивно понятного на практике метода 
описания и позволяющем охватить подавляющее множество 

практических потребностей системного анализа сложных 
систем.
Как прикладная наука ИМ начала бурно развиваться с начала 
60-х годов прошлого века. В то время появились такие известные 
и знаковые по сей день языки имитационного моделирования, 
как SIMULA [3], GPSS [4] и SIMSCRIPT [5]. И на протяжении 
более чем 60 лет идет постоянное развитие и совершенствование 
теоретических методов и программных средств ИМ. 
Следует еще раз отметить большой вклад советских и российских ученых в этот процесс [6], [7], [8], [9]. Более подробно 
об истории становления ИМ в России и в мире будет подробно 
описано в главе 1.
При зарождении ИМ больше внимания уделялось развитию 
средств разработки самой имитационной модели и нужно сказать, что на сегодняшний день почти все языки ИМ позволяют 
пользователям удобно и быстро создавать адекватные модели 
сложнейших систем. В дальнейшем все больше и больше приходило понимание того, что ИМ это не только создание модели, 
а достаточно сложный, итеративный и длительный процесс — от 
постановки задачи, сбора и обработки статистики, разработки 
имитационной модели, проведения экспериментов, вплоть до 
документирования процесса исследования и выработки рекомендаций по результатам моделирования. Специалисты весь этот 
процесс называют имитационным исследованием сложных систем 
(далее, ИИСС). Наиболее подробно методология и технология 
процесса ИИСС, сложившиеся за годы внедрения ИМ в реальные исследования, описаны в классических трудах Томаса Нейлора и Роберта Шенона [10], [11]. Будем в дальнейшем изложении называть такой подход к ИИСС — традиционным подходом. 
В начале развития ИИСС (80–90 годы прошлого века) все 
исследования, за исключением ряда этапов (например, обработки статистики, создания модели и экспериментирования с 
ней), проводились вручную. Поэтому при практическом использовании ИМ это был очень сложный и длительный процесс исследования, требующий высокой профессиональной и 
научной подготовки. В связи с этим метод ИМ и не нашел в то 
время массового применения.
Стремительное развитие информационных технологий 
привело к тому, что сейчас большинство этапов ИИСС автоматизировано, т.е. все существующие и разрабатываемые ме

тодологические подходы, теоретические и численные методы 
в итоге материализуются в процессе своего развития в виде 
множества программ на компьютере. Но, тем не менее, при 
проведении ИИСС, учитывая его сложность и многообразие, 
требуется поэтапное использование программных систем различных разработчиков. Они имеют свой интерфейс, свои форматы данных, разный уровень визуализации, свои требования 
к профессиональным навыкам и еще множество отличий. 
Кроме этого, остается еще ряд этапов, которые выполняются вручную или частично вручную, например, формализация 
системы и постановка задачи, выработка рекомендаций по результатам исследования и т.д. 
В результате основными недостатками традиционного 
подхода как были, так и остаются следующие:

 
• Высокие квалификационные требования к пользователям. Необходимость изучения множества «разношерстных» 
программных систем. В основном эти системы сделаны для 
профессионалов в своей области знаний, зачастую очень далекой от ИМ.

 
• Необходимость информационного сопряжения этих 
программных систем, как правило, вручную, усилиями самого 
пользователя.

 
• Большая длительность и высокая стоимость имитационных исследований. 
Подробно этапы исследования при традиционном подходе, их взаимосвязи, наличии и уровне программных средств 
реализации изложены в главе 2. 
Развитие информационных технологий оказывает и более глубинное влияние на развитие ИИСС. В частности, глобальное внедрение компьютерных вычислений во все, без 
исключения, сферы деятельности человека, стремительное 
повышение вычислительной мощности компьютерной техники, появление новых информационных технологий комплексирования программных систем, распределение вычислений 
привели к переосмыслению традиционного подхода к ИИСС. 
В результате появилась новая реальность — необходимость и, 
самое главное, возможность создания единой интегрированной программной системы комплексного проведения ИИСС. 
Постепенно многие разработчики начали учитывать это в 
своих языках ИМ. Они постепенно стали объединять с язы

ком ИМ один этап ИИСС за другим. Современные языки и 
системы ИМ позволяют уже автоматизировать в рамках одной программы значительную часть процесса исследования. 
У ряда компаний, в специализированных областях, получен 
целый ряд новых очень интересных программных продуктов, 
которые принято называть коммерческими симуляторами. 
Комплексный подход учитывается и в общецелевых системах 
и языках имитации. Но все эти разработки осуществлялись без 
глубокой теоретической проработки — каждый разработчик 
создавал то, что знал и мог, ставя во главу угла, прежде всего, 
свой коммерческий интерес. И самое главное методическое 
упущение, что все эти разработки основывались на традиционном подходе к ИИСС.
На данный момент не созданы общепринятые концепции, 
методические проработоки и главное стандарты комплексирования этапов ИМ в едином программном продукте. Ни одна 
из компаний еще не создала общецелевые и коммерческие симуляторы охватывающие весь процесс ИИСС, поэтому недостатки коммерческих симуляторов те же:

 
• Очень высокая цена, а вследствие этого, заниженный 
потенциал распространения и использования.

 
• Остающаяся высокая сложность использования, и в 
силу этого — необходимость регулярного прохождения специального обучения специалистов на курсах компании производителя системы.

 
• Достаточно большая длительность исследования, хотя 
она и существенно сокращена по сравнению с предыдущим 
поколением симуляторов.
Учитывая все выше сказанное, можно сделать вывод, что 
необходимость в новой методологии проведения процесса исследования назрела. В главе 3 предлагается и обосновывается 
новый подход к ИИСС — создание интегрированных программных систем автоматизации имитационных исследований (САИИ) 
на едином методологическом и теоретическом базисе. 
Используя САИИ, пользователь сможет провести практически весь процесс имитационных исследований и сопутствующих этому процессу вычислений в рамках одного программного 
комплекса. САИИ обеспечивают единый интерфейс взаимодействия пользователя при проведении ИИСС, минимизируют 
ручные операции в процессе исследования, распределяют вы

числения на этапах ИИСС между различными вычислительными ресурсами и существенно сокращают время исследования. 
А самым главным является то, что за счет вышеуказанных достоинств новый подход к ИИСС позволяет существенно расширить круг потенциальных пользователей моделирования благодаря простоте и доступности использования и способствует 
превращению ИМ из научного метода в инженерный процесс.
В главе 3 подробно анализируется эволюция традиционного 
процесса ИИСС. Особое внимание уделяется разработке программных средств для каждого этапа. Делается вывод, что практически все действия исследователя в настоящее время автоматизированы, обязательно существует та или иная программа, 
реализующая это действие. Одновременно подчеркивается, что 
это могут быть программы различных разработчиков, с отличающимся уровнем использования передовых информационных 
технологий и очень часто отличающиеся по форматам данных. 
В результате анализа видоизмененного процесса обращается 
внимание на изменение структуры процесса ИИСС, содержания, а зачастую и сути этапов исследования. И делается вывод, 
что традиционный процесс ИИСС существенно видоизменился и требуется разработка принципиально новой методологии 
ИИСС в условиях глобальной программной автоматизации и 
интеграции данных и вычислений.
В главе 4 подробно излагается концепция создания систем 
автоматизации имитационных исследований (САИИ), их архитектура, функции, информационная и программная структуры. Приводится классификации САИИ по типам пользователей. Анализ применения ИМ показывает, что назначение и 
функции САИИ существенно изменяются от того, кто будет 
использовать данную систему. Действительно, профессионалам моделирования требуется в большей степени функциональность и в меньшей — простота использования, а для других групп пользователей наоборот — удобство и доступность 
интерфейса выходят на первый план.
Далее формулируются требования к созданию САИИ: 
по составу входящих в программ, унификации структуры исходных данных и результатов исследования, стандартизации обмена 
данными между программами, методам коллективной работы с 
моделями, распределения вычислений в процессе исследования. 
Особое место уделяется новому подходу в организации вычисле