При формализации функционирования сложной производственной системы процесс ее работы можно рассматривать как последовательную смену соответствующих состояний. Предположим, что состояние системы характеризуется П переменными, т. е. модель системы определена на мерном фазовом пространстве.
Поэтому задачей моделирования является построение функций (1) и вычисление по ним характеристик эффективности производственной системы, существенных с позиции предмета исследования.
Процесс моделирования заключается в проведении вычислительного эксперимента над моделью, т. е. в серии расчетов по программе, реализующей моделирующий алгоритм.
При моделировании сложных систем может оказаться эффективным принцип последовательной проводки заявок. При его реализации рассматривается история каждой из заявок в порядке поступления их в систему. Сведения о других заявках требуются только тогда, когда решается вопрос о дальнейшем их обслуживании. Такой подход позволяет построить очень экономные моделирующие алгоритмы.
Важным этапом при подготовке моделирующих вычислительных экспериментов и анализе полученных результатов является обработка рядов чисел с целью получения оценок основных параметров их распределений. К этим параметрам относятся, например, начальные и центральные моменты, эксцесс, коэффициент асимметрии, вид закона распределения. Для сложных систем и большого числа реализаций объем информации о состояниях системы может быть настолько значительным, что запоминание ее целиком в
Оперативной памяти или на внешних запоминающих устройствах для последующей обработки и анализа становится нецелесообразным. Фиксацию и обработку результатов совмещают с процессом расчетов по модели. При этом оценки основных параметров распределений формируются постепенно в процессе работы моделирующего алгоритма, без запоминания всей информации о промежуточных состояниях системы.
