После того, как закончен очередной “прогон” имитационной модели объекта, необходимо провести системный анализ полученных результатов для подготовки проекта решения.
Раньше этот этап выполнялся “вручную” и требовал от аналитиков достаточно высокой квалификации в области информационных технологий. В современных системах компьютерного моделирования значительный объем работ по обработке результатов эксперимента выполняют специализированные программные средства.
В совокупности технология имитационного моделирования позволяет:
– обеспечить комплексность и системность сбора, обработки и анализа информации за счет концентрации в рамках единого информационного поля взаимоувязанных объектов разнородной структуры;
– создать многомерную информационную модель реального мира, в котором каждому явлению, процессу или участнику в каждый промежуток или момент времени его существования будет соответствовать уникальный информационный аналог;
– отслеживать динамику изменения процессов во времени, хронометрировать поступающие данные и осуществлять автоматическую актуализацию хранимой в базе данных информации без дополнительных затрат на поддержание информационного архива;
– учитывать, хранить и анализировать информацию о структуре и содержании связей и отношений объектов реального мира;
– хранить в рамках единого информационного пространства документальную и факто-графическую информацию, иметь удобный и простой интерфейс для быстрых переходов из документальной подсистемы в фактографическую, и наоборот.
Анализирующие модули изначально разрабатываются как инструмент информационно-логической обработки и анализа трудно формализуемых данных, имеющих сложную структуру связей, в том числе и опосредованных.
Типовые команды и блоки реализуют специальные функции, которые обеспечивают информационно-логическую обработку трудно формализуемых данных и генерацию новой информации в автоматизированном режиме. Например, с их помощью можно:
– искать цепочки опосредованных связей;
– сравнивать объекты базы данных между собой;
– сравнивать вновь поступающие данные с имеющимися в базе, при необходимости дополняя существующие объекты недостающими данными.
Интерфейс системы позволяет формировать запросы либо в терминах языка запросов, либо в графической форме путем выбора необходимых свойств и наложения на них ограничений.
При этом для настройки системы и разработки собственных уникальных методов от пользователя требуются минимальные усилия.
В частности система позволяет обеспечивать единство опорной информационной структуры модели и встроенных методов логической обработки данных, реализуемых на уровне управляющей программы. Под опорной структурой имитационной модели понимают некоторую минимальную совокупность определенным образом взаимосвязанных классов данных. Опорные классы имитируют всеобщие категории (такие, как “пространство”, “время”, “событие”, “понятие”), а также различные виды источников информации. Основу этих классов пользователь менять не может, однако ему разрешено добавлять в них новые параметры, расширять модель собственными классами данных и связывать их с опорными (или системными) классами перекрестными ссылками.
Система также поддерживает сочетание встроенных универсальных методов обработки результирующих данных со специфическими пользовательскими. Это необходимо для распреде-ленного многоступенчатого анализа информации. С одной стороны, наиболее общие, типовые методы анализа, применимые для обработки любых типов данных, должны быть встроены в систему и реализованы на уровне управляющей программы. С другой – система управления имитационной моделью должна иметь мощное инструментальное средство манипулирования данными, позволяющее пользователю создавать собственные методы обработки и анализа информации.
Имитационное моделирование, основанное на объектной технологии, предполагает приме-нение трех больших групп методов структурно-содержательного анализа накапливаемых данных:
– методов формализации и структурирования исходных данных;
– идентификации объектов и синтеза результирующих данных;
– выборки и частные методы анализа информации.
Тот или иной метод активизируется на соответствующем этапе исследования либо управляющей программой (в соответствии с заданными настройками), либо по прямому указанию пользователя.