იმიტაციური მოდელირება

იმიტაციური მოდელირება, სიტუაციური ­მოდელირება, მა­­თემატიკური მოდელირების ერთ-ერთი სახეობა, რომელიც შესაძლებლობას იძლე­ვა ­შევქმნათ პროცესის იმიტაციური მოდელი, აღვწეროთ პროცესი ისე, როგორც ის რეალობაში განვითარდებოდა. შექმნილი მოდელი შეიძლება „გავათამაშოთ" კომპიუტერში როგორც ცალკეული შემთხვევისათვის, ისე შემთხვევათა მოცემული სიმრავლისთვის, რაც შესასწავლი პროცესის სტა­ტისტ. თავისებურებებს გამოავლენს. მო­დე­ლის პარამეტრების შეცვლის გზით – ექსპერ. სიტუაციის იმიტაციით – მოიპოვებენ ინფორმაციას შესასწავლი პროცესის შე­სა­ხებ სხვა­და­სხვა პირობებში, რეალური ექსპერიმენ­ტების ჩაუტარებლად.

მათემატიკური მოდელირება იყოფა ორ სახეობად – ანალიზურ და იმიტაციურ მოდელირებად. არსებობს ობიექტები, რ-თა ანალიზური მოდელები ან ამ მოდელთა ანალიზური ამოხსნის მეთოდები არ არის შექმნილი, ან ანალიზური მოდელი იმდენად უხეშად ასახავს საკვლევი ობიექტის ფიზიკურ არსს, რომ შედეგი არ შეიძლება მივიჩნიოთ სარწმუნოდ. ასეთ შემთხვევებში ანალიზურ მოდელს ჩაანაცვლებენ იმიტატორით, ანუ იმი­ტა­ცი­ური მოდელით. ი. მ. არის ობიექტის მათ. აღწერა, რ-იც შეიძლება გამოყენებულ იქნეს კომპიუტერულ რიცხვით ექსპერიმენტებში ობიექტის დაპროექტების, ფუნქციონირების შეფასებისა და ანალიზისათვის.

ი. მ-ს მიმართავენ მაშინ, როცა რეალურ ობიექტზე ექსპერიმენტი შეუძლებელია სიძვირის, რეალური ექსპერიმენტის (დაკვირვების) ხანგრძლივობის ან შესაძლო რისკების გამო, როცა ანალიზური მო­დე­ლის აგება გაძნელებულია ან როცა ეს მოდელი შეიცავს არაწრ­ფივ დამოკიდებულებებს, უკუკავშირებს, შემთხვევით (სტოქასტურ) პარამეტრებს და სხვ.

განასხვავებენ ი. მ-ის შემდეგ მიმართულებებს: აგენტური მოდელირება – ეს მიმართულება (1990–2000) სისტემის გლობალურ კანონზომიერებებს და სისტემის ყოფაქცევას შეისწავლის მისი ცალკეული აქტიური ნაწილების, აქტიური ობიექტების – აგენტების – ყოფაქცევისა და ურთიერთგავლენის შე­სა­ხებ არ­სე­ბუ­ლი წარმოდგენებისა და ვარაუდების საფუძველზე; დისკრეტულ - მოვლენური ­მოდელირება – ამ მიდგომის დროს მოვლენის უწყვეტი განვი­თარების ნაცვლად იხილავენ შე­სასწავლი სისტემის მხოლოდ ცალ­კეულ ძირითად მდგომარეობას, მაგ., „მოლოდინი", „შეკვეთის დამუშავება", „ტრანსპორტირება", "გადმოტვირთვა" და სხვ. ეს მიდგომა ფართოდ არის გავრცელებული და ხში­რად გა­მო­ი­ყე­ნე­ბა ლოგისტიკისა და მასობრივი მომსახურების სისტემებიდან სატრანსპორტო სისტემებამდე. ი. მ-ის ეს მიმართულება განსაკუთრებით ხელსაყრელია სა­წარმოო პროცესების მოდელირებისათვის. 1960 ჯ. გორდონმა შექმნა შესაბამისი მოდელირების პროგრამული ენა GPSS (General Purpose Simulation System). სპეციალური მათ. აპარატი დისკრეტული დინამ. სისტემების მოდელირებისათვის – ე. წ. პეტრის ქსელები – აღწერა კ. პეტრიმ 1962; სისტემური დინამიკა – ეს მიდგომა იყენებს შესასწავლი სისტემის პარამეტრების მი­ზეზ-შედეგობრივი კავშირების და დროში ურთიერთგავლენის გრა­ფიკულ დიაგრა­მებს, შემდეგ კი ამ დიაგრამების საფუძველზე ხდება შექმნილი მო­დე­ლის იმიტირება კომპიუტერით. ასე აგებენ ბიზნესპროცესების, ქალაქის განვითარების, ეკოლ. დინამიკის, ეპიდემიის გავრცელების და სხვ. მოდე­ლებს. მიდგომა შექმნა ჯ. ფორესტერმა XX ს. 50-იან წლებში.

თავისუფალ მიმოქცევაში არსებობს ი. მ-ის რამ­დე­ნი­მე პროგრამული სისტემა (Maxima, OpenModelica, Allan, Dymola, Object Math., Omola და სხვ.). 1992-იდან ტარდება ი. მ-ის ევროპულ საზოგადოებათა ფე­დე­რა­ციის (EUROSIM) კონგრესები. 1993-იდან გამოიცემა საერთაშ. ჟურნ. "Modelling Practice and Theory".

საქართველოში ი. მ-ის სფე­რო­ში მუშაობენ თსუ-ში (ჟ. თოლორდავა, ს. სოსელია და სხვ.: საქმიანი სისტემის თეორ. და გა­მოყე­ნე­ბითი ასპექტები, სასწ. პროცესის სხვა­და­სხვა ფორმის აქტივიზაციის მეთოდები, სათამაშო იმი­ტაცი­ური მოდელირების პრინციპები და საქმიანი თამაშები), სტუ-ში (ა. ფრანგი­შვი­ლი, ზ. გასიტა­შვი­ლი, მ. ოხანა­შვი­ლი, გ. სურგულაძე, მ. ქანთარია, მ. ხართი­შვი­ლი და სხვ.: მარკეტინგის ბიზნესპროცესების ი. მ., კომპიუტერული ქსელების ი. მ., პეტრის ქსელები და სხვ.), ა. წერეთლის სა­ხელმწ. უნ-ტში (ა. ბარდაველიძე და სხვ.: ექსპერიმენტის დაგეგმვის სტრატეგიული და ტაქტიკური ტექნოლოგიის ი. მ. . Matlab-ის გარემოში), გა­მო­ყე­ნებითი ელექტროდინამიკის ლაბორატორიაში EMCOS (რ. ზარიძე, დ. ქარქაშაძე, რ. ჯობავა, ფ. ბოგდანოვი და სხვ.: ელექტრომაგნ. ანტენების მოდელირება, მობილური ტელეფონის გამოსხივების გავლენა ცოცხალ ორგანიზმზე და სხვ.), სა­ქარ­თვე­ლოს უნ-ტში (კ. თავზარა­შვი­ლი) და სხვ. სამეცნ. ცენტრებში. ქარ­თვე­ლი მეცნიერები მონაწილეობენ აგრეთვე ვრცელ კვლევით სამუშაოებში, რ-ებიც ტარდება მსოფლიოს წამყვან სამეცნ. ცენტრებში – LHC (იხ. სტ. დიდი ჰადრონული კოლაიდერი), სადაც ი. მ-ს იყენებენ ელემენტარულ ნაწილაკთა მრავლობითი დაბადების პროცესების აღსაწერად (ა. მესტვირი­შვი­ლი, ი. მინა­შვი­ლი, მ. მ. წულაია და სხვ.); IceCube (იხ. სტ. კოსმოსური სხივები), სადაც მაღალენერგიული ნეიტრინოების ატომბირთვებთან ურთიერთქმედების ი. მ-ში მონაწილეობს გ. ჯაფარიძე და სხვ. ზ. კაკუშაძის მიერ შექმნილია ფინანს. ოპერაციების რისკების, ასევე გენეტ. რისკების შეფასების პროგრამული ინსტრუმენტები, რ-თა გა­მო­ყე­ნე­ბით შესაძლებელია შესაბამისი პროცესების ი. მ.

ლიტ.: გულუა დ., თურქია მ., ბიზნეს-პროცესების მოდელირება პეტრის ქსელებით, თბ., 2014; სურგულაძე გ., ფრანგიშვილი ა., გასიტაშვილი ზ., აბულაძე ი., სატრანსპორტო ნაკადების მართვისა და დაგეგმარების კომპიუტერული ტექნოლოგიები, თბ., 2006; Карпов Ю., Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5, СПб, 2006;; Mattsson S. E., Andersson M., Aström K. J., Object-oriented modeling and simulation. –In: D. Linkens (ed.), CAD for Control Systems, N.Y., 1993; Schriber Th., Simulation using GPSS,Wiley, 1974; Kakushadze Z., Willie Yu., Statistical Risk Models, «The Journal of Investment Strategies», 2017, N6, N2.

ზ. გასიტა­შვი­ლი

ი. ლომიძე