Введение в общую теорию имитационного моделирования. Пособие для разработчиков имитационных моделей и их пользователей

 
Московское сообщество ученых и специалистов 
по имитационному моделированию (МСИМ). 
Всероссийский заочный финансово-экономический институт (ВЗФЭИ) 
АНО «Ремесленная академия» 
 
 
 
Н.Б. Кобелев 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Введение в общую теорию имитационного  
моделирования 
Пособие для разработчиков имитационных моделей и их пользователей 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Издание ООО «Принт – Сервис» 

Москва 2007г. 

УДК 519.86(075.8) 
ББК 65.050я73 
        К55 
 
 
 
 
                                                                 Об авторе 
 
Кобелев Николай Борисович – доктор экономических наук, профессор кафедры 
экономико-математических методов и моделей Всероссийского заочного финансовоэкономического института, сопредседатель Московского регионального сообщества ученых и специалистов по имитационному моделированию(МСИМ), Президент Ремесленной 
палаты России. Он имеет более 100  научных работ по использованию экономикоматематического моделирования в управлении народным хозяйством и его отраслями. 
Специализируется на разработке и применении имитационных моделей с многокритериальной оптимизацией, создании типовых подходов к имитационному моделированию 
сложных объектов, общих проблемах имитационного моделирования.  
 
 
Н.Б. Кобелев 
Введение в общую теорию имитационного моделирования. Пособие для разработчиков 
имитационных моделей и их пользователей. 
Издание ООО «Принт – Сервис», 2007г., Москва. 
 
 
Настоящая работа вводит понятия общей теории имитационного моделирования и 
предназначена, прежде всего, для специалистов широкого спектра отраслей хозяйства не 
являющихся программистами или математиками, но желающих применить самую современную технологию имитационного управления своими объектами. Кроме того, эта работа будет полезной для системотехников, математиков и программистов желающих подробнее изучить системный подход при построении имитационных моделей. 
 
Материал подготовлен специально к Всероссийской конференции ИММОД-2007 
для представления идей и разработок автора по построению имитационных моделей. В 
отличие от многих других работ здесь не рассматриваются вопросы программирования 
имитационных моделей и не приводятся примеры построения моделей из различных отраслей деятельности со свободной (произвольной) формой их изначального описания, 
формализации и структуризации. Данное исследование вводит единый (общий) способ 
построения имитационных моделей базирующийся на специально разработанном языке 
пользователя (ЯАП), который реализуется на универсальной имитационной модели 
(УИМ). УИМ может быть запрограммирована на любом удобном языке (GPSS, Any Logic, 
Cu и т.п.). Такой подход позволяет не программировать каждый раз модели, написанные 
на ЯАП при наличии запрограммированной один раз УИМ. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
© Текст. Н. Б. Кобелев, 2007г. 
 
 
 
 

Содержание 
 
Содержание………………………………...……………………………………………….…..3 
Предисловие…………………………………...…………………………………………….….5 
Введение………………………………………..…………………………………………….…7 
 
1  Введение в философию имитационного моделирования….………..……..…………...8 
    1.1 Философия имитационного моделирования……………….……..…………………….8 
    1.2 Обзор и анализ проблем имитационного моделирования.….……..………………….12 
          1.2.1 Цели анализа……….………………………………….………...…………………12 
          1.2.2 История развития имитационного моделирования в России и за рубежом.  
          Отличие школ.……………………………………………….….……..…………………13 
          1.2.3 Анализ подходов к имитационному моделированию и возникающие 
           проблемы….…………………………………………………………..…………………17 
          1.2.4 Краткие итоги……..……………………………………………..…………………26 
 
2 Основные принципы, категории и проблемы построения общей теории  
имитационного моделирования….………………………………………………………….29 
    2.1 Принципы системности…………………………………………………………………29 
          2.1.1 Системная ориентация имитационного моделирования………………………..29 
          2.1.2 Аксиоматика системного подхода………………………………………………..32 
          2.1.3 Язык систем, как способ представления объектов имитационного  
          моделирования на языке пользователя. Классификация систем по их сложности….34 
          2.1.4 Формализация понятия «система»………………………………………………..37 
    2.2 Принципы наглядности при построении модели и оценке результатов  
    имитационного моделирования…………………………………………………………….40 
    2.3 Принципы сетевой структуры…………………………………………………………..51 
    2.4 Принципы разбавления и концентрации………………………………………………53 
    2.5 Принципы внешнего дополнения………………………………………………………54 
    2.6 Прямая и обратная задачи имитационного моделирования сложных 
    объектов………………………………………………………………………………………55 
 
3 Основные этапы и процедуры построения и реализации имитационных  
моделей…………………………………………………………………………………………57 
    3.1 Последовательность построения и реализации имитационной модели……………..57 
    3.2 Содержательное описание и структуризации объекта моделирования……………...59 
           3.2.1 Содержательное описание объекта………………………………………………59 
           3.2.2 Формирование предварительной образной модели объекта…………………...59 
           3.2.3 Описание образной модели………………………………………………………61 
    3.3 Постановка задачи имитационного моделирования, формирование  
    предварительной структуры объекта, целей и критериев их достижения……………….64 
    3.4 Построение структуры имитационной модели, описание ее на языке 
    пользователя, нахождение и выделение точек измерения значений 
    функций (показателей) и подготовка исходных данных………………………………….69 
    3.5 Отладка и корректировка модели, написанной на языке пользователя  
    с применением универсальной имитационной модели (УИМ)…………………………..71 
    3.6 Проведение имитационных экспериментов, анализ результатов и выбор  
    наилучшей схемы функционирования объекта по имитационной модели……………...71 
    3.7 Внедрение полученных результатов в практику деятельности объекта……………..72 
 
 

4 Основы создания языка пользователя для построения имитационных  
моделей………………………………………………………………………………………..73 
    4.1 Общая схема языка пользователя……………………………………………………...73 
    4.2 Универсальный типовой элементарный блок – ТЭБ (модель К-1)………………….74 
    4.3 Основные ТЭБ категории К-2 и К-3 (модели К-2 и К-3)…………………………….78 
          4.3.1 Библиотека типовых блоков……………………………………………………..90 
    4.4 Типовые модели некоторых объектов категории К-5 (модель К-5)………………...97 
          4.4.1 Пример построения типовой модели элементарного предприятия 
          (ТМЭП) из элементарных блоков……………………………………………………..97 
    4.5 Типовое моделирование сложных производственных объектов…………………..105 
 
5 О содержании открытой системы имитационного моделирования (ОСИМ)……112 
    5.1 Общая схема открытого имитационного моделирования………………………….112 
    5.2 Структура программного комплекса (симулятора УИМ-1)………………………..116 
 
Список литературы…………………………………………………………………………122 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Предисловие 
 
 
Настоящая работа представляет собой избранные и сокращенные главы монографии «Общая теория имитационного моделирования» подготовленной автором, которая не 
успеет выйти к нашей конференции ИММОД-2007. Цель работы довести до сведения людей интересующихся имитационным моделированием идеи, разработанные российскими 
учеными в период с конца пятидесятых годов под руководством Николая Пантелемоновича Бусленко, аспирантом которого с 1971 по 1973г. был автор этой работы. К сожалению, 
девяностые годы существенно задержали развитие российской науки и практики в этом 
направлении, однако во многом благодаря инициативной группе ИММОД и, особенно 
Александру Михайловичу Плотникову, мы существенно наверстываем упущенное. 
 
Данное исследование предназначено в первую очередь для того, чтобы восполнить 
пробел девяностых годов, когда российские издания по известным причинам практически 
перестали освещать нашу национальную школу имитационного моделирования. От этого 
у многих, особенно молодых людей, сложилось впечатление, что в России нет и не было 
национальной школы имитационного моделирования, а все идеи по этому направлению 
возникли в основном в США. Такому пониманию способствовало большое количество 
переводных работ Форрестера, Гордона, Нейлора, Майлса, Кокса и т.п., появившихся на 
российском книжном рынке в девяностых годах и полное отсутствие работ российских 
авторов, многие из которых не прекращали работы в этом направлении, но не имели возможностей публикации. 
 
Предложенные исследования автора являются дальнейшим развитием идей школы 
Бусленко, его агрегативного подхода или своеобразного языка пользователя и универсальной агрегативной имитационной модели (УИМ), представляющей идеологию программной реализации агрегативного языка пользователя. 
 
Н.П. Бусленко осознавал огромную ценность и важность имитационного подхода и 
уже в своей монографии в 1968г. «Моделирование сложных систем» попытался наметить 
контуры общей теории имитационного моделирования. Он понимал, что имитационное 
моделирование зайдет в тупик, если будет ориентироваться только на программные симуляторы, которые способны реализовать уже построенную модель. 
 
Более того, он считал, что и программные продукты для имитационного моделирования будут совершенно другими, если удастся формализовать все этапы построения модели сложной системы, а не только этапы программной реализации. Для этого им был 
разработан язык агрегатов, как обобщенная математическая схема, как язык пользователя, 
на котором мог бы работать не только программист, а, прежде всего разработчик модели, 
т.е. обычный грамотный профессионал в конкретной отрасли. По этой проблематике работала большая группа научных работников, однако в связи с недоработанностью теоретических основ и ранним уходом Н.П. Бусленко в 1978г. из жизни, до 1985г. эти работы 
проводились недостаточно интенсивно. 
 
С 1987 по 1997г. лишь отдельные ученые вели работы в этом направлении. Тем не 
менее, по нашему мнению удалось завершить общетеоретические основы имитационного 
моделирования, существенно преобразовав агрегативный подход с позиции общей математической схемы и его доступности для пользователей не программистов. Сформирована 
также универсальная имитационная процедура, не зависящая от применяемых симуляторов. 
 
В настоящее время группа ученых в составе С.А. Власова, В.В. Девяткова, автора и 
ряда других возглавляют коллективы, ведущие работы по этой проблематике. 
 
С 2007г. эту работу финансирует Министерство образования, ряд частных организаций, а ведущими организациями являются Всероссийский заочный финансовоэкономический институт, Казанская фирма «Элина-Компьютер» и АНО «Ремесленная 
академия». 

Заинтересованными сторонами являются АН РФ, Министерство экономического 
развития и торговли РФ и Министерство промышленности РФ. 
 
В настоящее время подготовлена национальная программа по проблеме имитационного моделирования. 
 
Конечно, многие положения сформулированных здесь идей и предложений могут 
вызвать различные мнения, толкования, возражения и т.п. Однако автор будет очень благодарен тем, кто в любой форме выскажет свои соображения, т.к. истина всегда рождается 
в спорах. 
 
Выражаю искреннюю благодарность моим коллегам по работе над проблемами 
имитационного 
моделирования 
и, 
особенно, 
С.А.Власову, 
В.В.Девяткову, 
А.А.Емельянову, А.М. Плотникову, В.А.Половникову за полезные беседы и взаимопонимание, которые фактически являются соавторами разделов 1.1 и 5.2. 
 
 
 
С глубоким уважением ко всем читателям. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Н.Б.Кобелев 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Введение 
 
 
Данное издание представляет собой определенную точку зрения на общую теорию 
имитационного моделирования (ОТИМ). 
 
Можно оспаривать название работы, говорить о ее недостатках, но вряд ли кто 
скажет, что такой теории не должно быть. Удивительно только, что ее нет до сих пор, а 
многочисленные издания по этому направлению рассматривают, как правило, только ее 
часть, связанную с программной реализацией уже построенных моделей и конкретными 
примерами. Лишь некоторые специалисты (группы: А.А. Емельянова, П.Д. Шимко, В.В. 
Девяткова) ставят эти вопросы и делают попытки их реализации опасаясь, однако называть их общей теорией имитационного моделирования (ОТИМ) или, более расширено, 
общей теорией имитации. 
 
В настоящей работе мы посчитали возможным сделать попытку описания ОТИМ, 
опираясь на общую теорию систем, системный анализ, основания кибернетики, принципы 
и подходы аналогового моделирования, и современные языки программирования. В качестве базовых идей ОТИМ, за основу взяты многие положения, сформулированные Н.П. 
Бусленко в его работах, на многочисленных семинарах, а также в наших личных беседах в 
период с 1971 по 1978гг. 
 
Работа состоит из пяти разделов. Первый раздел «Введение в проблему имитационного моделирования» представляет философию имитационного моделирования, ее цели 
и задачи, различные точки зрения, вводит понятия языка пользователя и очерчивает определенные границы ее применения. 
 
Второй раздел является методологической базой рассматриваемой теории, где подробно излагаются понятия системы и ее атрибутов; даются определения систем различной сложности; вводится математическая формализация языка пользователя и рассматриваются главные принципы ОТИМ. 
 
Третий раздел излагает основные этапы и процедуры построения имитационных 
моделей с применением языка пользователя. Особое внимание уделено описанию начальных этапов, т.е. содержательному описанию, структуризации, постановке задачи, ее формализации, применению языка пользователя, а также типовой имитационной процедуре, 
представляющей собой универсальную имитационную модель (УИМ). 
 
В четвертом разделе представлены процедуры типизации имитационного моделирования, на основе разработки типовых элементарных блоков (ТЭБ) и создания своеобразного имитационного алфавита типовых блоков. Типовые блоки размещаются в библиотеке по 10 категориям. Приводятся элементы этой библиотеки и показаны способы типового моделирования производственных предприятий. 
 
Пятый раздел объединяет общетеоретические и практические элементы в единую 
систему имитационного моделирования недалекого будущего. Предполагается построить 
единое информационное пространство для имитационного моделирования и связки функционирующих моделей между собой через Internet с целью использования общих вычислительных ресурсов (Grid технологий) и создания имитационных систем управления 
сложными объектами. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1 Введение в проблему имитационного моделирования 
 
1.1  Философия имитационного моделирования 
 
 
В предисловии к книге Эшби У.Р. еще в 1959 году академик АН СССР А.Н. Колмогоров отмечал, что «с давних пор известны аналогии между: 
 
а) сознательной целесообразной деятельностью человека; 
 
б) работой созданных человеком машин; 
 
в) различными видами деятельности живых организмов, которые воспринимаются 
как целесообразные, несмотря на отсутствие управляющего ими сознания. 
 
Человеческая мысль искала веками объяснение этих аналогий, как на пути положительного знания, так и на путях религиозных и философских спекуляций» [14], с.5.  Вместе с тем изучая аналогии,  человечество открывало их все больше и  больше и,  наконец, 
обрело понимание, что аналогия – это один из путей человеческого познания мира и 
окружающей его действительности. Открытие кибернетики фактически явилось способом формализации метода познания мира, путем исследования аналогий. Кибернетика создала единый комплекс понятий для представления объектов любой природы в виде систем (элементы, связи, отношения порядка, организации, структуры и т.п.) и сформировала путем аналогий унифицированное описание фундаментальных свойств любой системы 
(сложность, разнообразие, управление, устойчивость, цель, критерий достижения цели, 
надежность и т.п.). На основе идей кибернетики возник целый спектр дисциплин: теории 
информации, алгоритмов, автоматов; математическое моделирование, программирование, 
теория управления и еще много других теоретических и практических разделов науки и 
техники, позволивших человеку  выйти в космос, освоить энергию атома, создать компьютер и т.п. и т.д. Познание  человеческой сущности, экономика, социология, политика 
также стали использовать понятия кибернетики и ее наук для достижения соответствующих целей. Однако, практически весь спектр вышеперечисленных наук, сопряженных с кибернетикой, начал давать сбои в их применении к объектам экономики, социологии, политики, а также к пониманию процессов, изучающих человеческого индивида и, даже, сложных технических устройств, работающих в средах с неизвестными или агрессивными характеристиками. 
 
Науки, рожденные  кибернетикой, стали не в состоянии изучать названные объекты 
в связи с их чрезвычайной сложностью. Это явилось следствием известной  обособленности аксиоматики этих теорий, которые имели взаимоисключающие категории. Например, 
понятие системы в каждом теоретическом подходе не опиралось на сопоставимые  
аксиоматические базы. Поэтому различные математические модели и алгоритмы не 
могли использоваться совместно. Для одних требовалась обязательная непрерывность, 
гладкость, дифференцируемость функций, а для других – дискретность, вероятность, эргодичность, ординарность потоков данных;  для третьих – иерархичность и дерево решений; для четвертых – критический путь, работа, событие; для пятых – понятие автомата и 
способов его описания и т.д. Соединить все эти требования и понятия в рамках какойто одной аналитической модели не представляется возможным. К тому же, общее 
описание системы  с позиции кибернетики не удовлетворялось ни одной вышеназванной математической схемой. 
 
Отметим, что и сама кибернетика, как методическая основа изучения сложных объектов по аналогии, также не обеспечивает всех необходимых подходов к изучению сложных объектов, т.к. не содержит динамических процедур их изучения. Она создает лишь 
стройную систему статических понятий, но не обеспечивает их динамическую взаимосвязь.  Поэтому, настало время существенного развития статических понятий кибернетики 
и их  введения в динамические аналоговые процедуры, отображающие поведение сложных объектов и процессов, протекающих в экономических, социальных, политических, 

биологических и, даже очень сложных технических системах. Переход к динамическим 
понятиям требуется не только для идей и терминологии кибернетики. В этом плане требуется переработка и общей теории систем, и многих математических схем описания сложных объектов моделирования, и теории управления и других сопряженных наук. Решением этих вопросов, по нашему мнению, должна заниматься специальная  наука, сопряженная с кибернетикой, комплексом математических методов моделирования и управления и т.п.,  вводящая в эти науки  динамические принципы компьютерной обработки 
и позволяющая находить модельные аналогии для очень сложных систем. Такую науку 
следует назвать общей теорией имитационного моделирования  (ОТИМ). 
 
Что такое ОТИМ? ОТИМ – это наука, позволяющая соединить и взаимоувязать, с 
целью исследования по аналогии, многие разделы науки, на базе идей кибернетики, общей 
теории систем и различных схем исследования сложных объектов, существующих в отраслевой науке, практической деятельности человека с использованием вычислительных 
систем (Simulation system). 
 
Одним из главных базисов ОТИМ является единое, соответствующее принятому в общей теории систем и кибернетике определение систем, их классификация 
по уровням сложности и единая математическая формализация. 
 
 ОТИМ соединяет в одно целое построение динамических аналогий в форме 
управляющих и управляемых систем, используя специально созданные языки высокого 
уровня или языки пользователя (заказчика) модели и программные симуляторы, обеспечивающие расчет модели на компьютере. 
 
 ОТИМ позволяет сопрягать без противоречий различные математические 
методы и схемы моделирования систем, используя безразмерные информационные 
потоки. Позволяет отыскивать оптимальные решения с учетом многоцелевых функций, 
оценивать устойчивость систем и ее запасы, рассчитывать надежность нормальной работы 
моделируемых объектов, учитывать конфликтность интересов, принимать решения и т.п. 
В ОТИМ используются самые современные технологии программирования, мощные вычислительные комплексы и еще много не названных атрибутов различных наук. Кибернетика, как всеобъемлющая наука об управлении, формирует философскую базу и  диалектику управления любым объектом, в том числе самым сложным, а ОТИМ представляет 
объекты моделирования в форме динамической виртуальной реальности. 
 
ОТИМ, пользуясь общим аппаратом кибернетики и методами, составляющих ее 
дисциплин, создает качественно новые возможности исследования больших систем или 
систем большой сложности. Таким образом, общая теория имитационного моделирования представляет собой науку об исследовании сложных (больших) систем любой 
природы с применением компьютерных технологий, путем перевода в безразмерную 
форму всех видов взаимодействий между элементами, составляющими систему, а 
также между исследуемой системой и другими системами, что позволяет применять 
совместно для исследования дисциплины, обладающие различной аксиоматической 
основой.  
 
ОТИМ еще очень молодая теория, т.к. в ней еще не объединены все составляющие 
ее части и некоторые специалисты относят имитационное моделирование к узкому разделу математического моделирования, а не к самостоятельной теории. Более того, в последнее время обострилась дискуссия о том, что понимать под имитационным моделированием, какие модели относить к имитационным, а какие нет. Некоторые специалисты считают имитационное моделирование исключительно инструментальным методом, реализующим Монте-Карловский подход и обеспечивающий моделирование исключительно потоковых систем (дискретно-событийных систем и систем массового обслуживания, хотя 
различия между этими терминами трудно сформулировать). Такой подход предполагает 
исследование сравнительно простых объектов, где потоковый характер функционирования нагляден и не требует серьезных усилий для постановки задачи, формализации и 

построения модели объекта. Исходя из такого подхода, предполагается, что когда модель 
готова, только тогда, собственно, начинается имитационное моделирование, а процессы 
постановки, формализации и построения модели в процесс имитационного моделирования 
не входят. Будем называть это первой точкой зрения. 
 
Вторая точка зрения трактует имитационное моделирование более расширительно считая, что процессы имитации должны являться определенным аналогом функционирования реального объекта или образом моделируемого процесса. Такой подход 
включает в понятие имитационного моделирования все этапы, связанные с построением 
имитационного модели, т.е. содержательное описание объекта, постановку задачи, ее 
формализацию и построение модели, и, конечно, реализацию определенного инструментального подхода, включая имитацию, визуализацию, анимацию и т.п. Эта точка 
зрения позволяет осуществлять моделирование более сложных объектов, где помимо потоковых схем, дающих только статистические оценки, применяются и другие типы процессов, позволяющие получать различные аналитические данные, оценки принимаемых 
решений и ситуаций. 
 
Третья точка зрения особо не различает деление моделей на аналитические и 
имитационные. Здесь строят комплексные модели, где присутствуют совместно как аналитические, так и имитационные блоки. Причем процессы имитации и аналитические вычисления сосуществуют друг с другом и, даже позволяют возвращать различные аналитические решения обратно в имитационную процедуру в качестве промежуточных результатов до завершения общего имитационного цикла. Возможен и другой вариант, когда имитационные оценки, являясь промежуточным решением, служат исходной информацией 
для аналитических блоков общей имитационной системы. 
 
Существуют также и четвертая точка зрения, которая относит к моделям имитации определенные эвристические подходы, экспертные процедуры, деловые игры 
и т.п. На основе, в частности, эвристического подхода на практике построены многочисленные частные модели, которые обеспечивают модельную имитацию принятия решений 
по различным вопросам. Известны эвристические имитационные модели планирования 
потребностей, размещение сферы обслуживания, распределение капитальных вложений, 
нормирования и т.п. По количеству практических внедрений, подходы соответствующие, 
этой точки зрения, видимо, наиболее многочисленны и продуктивны, т.к. эти модели воплощают, прежде всего, практический опыт специалистов, соответствующих объектов, 
удобны для внедрения и понятны им. Однако этот подход, как правило, не обеспечивает 
оптимальности решений и не приемлем для моделирования сложных систем, которые реализуются поэтапно как различные подсистемы большой системы. Эвристические модели 
не являются к тому же универсальными. 
 
Большинство точек зрения и специалистов их представляющих мирно сосуществуют, работая каждый по своему направлению и часто заимствуют у своих коллег различные полезные подходы, идеи, программы и т.п. 
 
Однако, в последнее время, очевидно в связи с забвением  отечественных школ по 
моделированию сложных систем и  имитационному моделированию, а также появлением 
многочисленных переводных работ (по причине отсутствия собственных) возникли не 
очень корректные и не нужные для нашей имитационной науки менторские заключения о 
том, что относить к имитационному моделированию и фактически, сводить все имитационное моделирование к способам его инструментально-программного обеспечения. Кроме того, возникло огромное количество терминов одинаковых по смысловому 
содержанию, пришедших из различных Западных школ. Переводы западных учебников по 
имитационному моделированию в значительной степени грешат явными ошибками переводчиков, не понимающих сути вопроса. Редакторы этих учебных пособий также оставляют желать много лучшего, т.к. многие из них интерпретируют переводную работу, либо 

очень поверхностно, либо со своей точки зрения, к сожалению, не очень заботясь о существующей отечественной терминологии.  
 
Кроме того, последние 10 – 15 лет выбили из отечественной науки многих специалистов профессионально занимающиеся имитационным моделированием и их научные 
школы. Их остались единицы. Причем больше сохранились профессиональные математики и программисты, что привело к более ограниченному пониманию сути имитационного 
моделирования. Это характерно для первой точки зрения. Первая точка зрения основана 
на том, что главным в имитационном моделировании является программный инструмент, 
а вопросы постановки задачи, формализации, построения модели относят к предпроектному обследованию, за которое они фактически не отвечают. Им необходимо дать 
готовую модель, которую они «втиснут» в определенный программный  инструмент. 
Причем о качестве «втискивания» особых разговоров нет (за редким исключением). Задача состоит в том, чтобы убедить заказчика в правильности такого  «втискивания» и получить статистику определенных показателей. Анализ статистики также выносится  за 
пределы имитационной модели и считается не делом имитации. По сути, задачи имитационного анализа объекта моделирования не рассматриваются в связи с тем, что системотехники слабо  владеют постановочной частью моделирования. Они перекладываются 
на пользователя и выводятся за пределы имитационного исследования. 
 
Данная точка зрения мешает и ограничивает развитие имитационного моделирования. Она способна решать сравнительно узкий круг задач для достаточно простых систем, 
и напоминает подход, существующий при аналитическом моделировании, когда задача 
моделирования втискивается в заранее заданную аналитическую аксиоматику, что приводит ее, как правило, к значительным упрощениям, деформации структуры объекта моделирования и трудностям интерпретации полученных решений. 
 
Вторая, третья и четвертая точки зрения сравнительно близки друг к другу, практически не конфликтуют, и фактически соответствуют существующей с 60-х годов отечественной точки зрения, которую сформулировал еще в 1968г.  один из основателей отечественной школы имитационного моделирования член корр. АН СССР Н.П.Бусленко в 
своей монографии «Моделирование сложных систем». Вот выдержки из этой работы. 
 
«Метод имитационного моделирования позволяет решать задачи исключительной 
сложности: исследуемая система может одновременно содержать элементы непрерывного и дискретного действия, быть подверженной влиянию многочисленных случайных факторов сложной природы, описываться весьма громоздкими соотношениями 
и т.д. В настоящее время существует большое число примеров, когда соответствующая 
сложная система без особого труда исследуется этим методом, в то время как для исследования другими методами она оказывается недоступной. Метод имитационного моделирования не требует создания специальной аппаратуры для каждой новой задачи и 
позволяет легко изменять значения параметров, исследуемых систем и начальных условий…Результаты моделирования позволяют вскрыть закономерности процесса, существенные с точки зрения автоматизированного управления, определить потоки управляющей информации и обосновать выбранный алгоритм управления. По данным моделирования может быть оценена эффективность различных принципов управления, вариантов построения управляющих систем, а также работоспособность и надежность… 
 
Необходимо отметить, что в практическом отношении методика исследования 
сложных систем также требует дальнейшей разработки. Для того, чтобы метод моделирования был удобен для практического применения нужна унификация моделирующих 
алгоритмов и их частей (подалгоритмов), описывающих различные элементы сложных 
систем. Чтобы не строить заново модель для каждой сложной системы проводится выделение важнейших классов сложных систем, и создаются унифицированные модели 
для классов в целом. В частности, значительный интерес представляет класс агрегативных систем, состоящий их элементов, называемых агрегатами, и соответствующие ему 

универсальные имитационные модели, способные настраиваться на любой объект из этого 
класса…. В настоящее время существуют комплекты программ, реализующие на ЭВМ 
универсальные имитационные модели», с. 10-12. 
 
Эта характеристика основателя имитационного моделирования гораздо шире, чем 
представление 
имитационного 
моделирования 
только 
в 
виде 
программноинструментального обеспечения для осуществления моделирования потоковых систем. 
 
В этой связи хотелось бы это напомнить некоторым нашим коллегам, которые 
ограничивают сферу имитационного моделирования; довольно пренебрежительно относятся к опыту пользователя имитационных моделей, который не владеет определенными 
инструментальными методами, но в совершенстве знает свой объект; забывают, что втискивание сложной модели объекта в определенный инструментальный пакет программ деформирует последнюю, и это может привести к совершенно нереальным оценкам; пренебрегают исследованиями способов построения имитационных моделей, независящих от 
типа применяемого программного инструментария; принципиально выступают против 
универсальных имитационных моделей. 
 
Следует заметить, что границы применения имитационного подхода  для моделирования сложных систем еще не сформированы, и задача ОТИМ эти границы обозначить. 
 
Имитацией занимаются специалисты в различных сферах деятельности: технике, 
медицине, экономике, социологии, природопользовании, политике, военном деле и т.п. 
Объекты различны, подходы и уровень подготовки разработчиков моделей обычно соответствуют степени развитости данной сферы деятельности и вряд ли следует критиковать 
энтузиастов, начинающих применять имитационный подход в различных отраслях за мелкие ошибки. Время это исправит, если процессы имитационных исследований не будут 
остановлены, в том числе, и не очень объективной критикой. 
 
В этой связи, хотелось бы призвать к сдержанности в критических высказываниях 
по вопросам общей проблематики имитационного моделирования и ее односторонней 
оценки. Перефразируя слова А.Энштейна  можно сказать «… открытие делает тот, кто не 
знает, что этого сделать нельзя…».  
 
Одними из первых попыток создать ОТИМ, еще в период 1964-68 годов, были работы Н.П.Бусленко. Агрегативная математическая схема имитационного моделирования 
впервые формализовала понятие системы в виде некоего агрегата, что позволило в рамках агрегативных систем обобщить целый ряд математических методов исследования кусочно-линейных и кусочно-непрерывных систем. Агрегативная схема имитационного моделирования позволяла оценивать сложность, управляемость, устойчивость, надежность, 
эффективность и т.п. сложных систем, т.е. фактически все категории управления системами. Однако существующий в тот период уровень развития общесистемных исследований, 
сравнительно слабая интеллектуальная база языков программирования и не достаточная 
мощность вычислительных систем не позволили завершить построение общей теории 
имитационного моделирования сложных систем. 
 
                       1.2 Обзор и анализ проблем  имитационного моделирования 
 
 
                   1.2.1 Цели анализа 
 
 
Литература по имитационному моделированию начала появляться с середины пятидесятых годов и к настоящему времени весьма значительна и разнообразна. Однако 
имитационное моделирование еще не имеет достаточно широкого применения для моделирования сложных явлений и объектов, а многие подходы являются еще малоизученными, дискуссионными или нечетко изложенными. В российской литературе обзорных работ 
по имитационному моделированию практически нет, если не считать периода 70-х годов и