Нерекурсивни модели
Аналитичните модели са универсални, но имат ограничена употреба. Сложните системи са много трудни за описание. Аналитичните модели за сложни системи се оказват неадекватни, затова се използват симулационни модели.
Симулационният модел е описание на обект на някакъв език. Компонентите на симулационния модел са описания на: елементите, изграждащи системата, структурата на системата, свойствата на средата, в която функционира системата. Тази информация е от логическо и математическо естество и е представена под формата на набор от алгоритми. Програмата е изградена на базата на алгоритми.
Симулационните модели на изчислителните системи често имат вероятностен характер, поради тази причина симулационното моделиране се нарича статистическо моделиране.
При провеждане на симулационно моделиране могат да се разграничат 3 етапа.
1. Създаване на концептуален модел. Целта на този етап е да се определи общото предназначение на модела въз основа на задачата. На този етап се очертава основната структура на модела, определя се общата методология за провеждане на изследване на модела и се прави избор на софтуер и хардуер.
2. Разработване на симулационен модел. Целта на етапа е да се създаде компютърна програма чрез съставяне на алгоритмично описание на концептуалния модел. Алгоритмичното описание се състои в подробно дефиниране на параметри, характеристики, критерии за ефективност, логическо и математическо представяне на концептуалния модел. Дефинират се алгоритми, извършва се пълно описание на модела и се разработва цялостна програма за работа. На последния етап от този етап се анализира адекватността на модела.
3. Изследване на модела на компютър. Цел Използване на модела за събиране на статични данни за поведението на изследваната система. В резултат на статистическитестовете получават необходимата информация за изчисляване на параметрите и характеристиките на системата.
Важно свойство на симулационния модел е неговата пригодност за всякакви системи. Симулационните модели с нарастваща сложност не показват рязко увеличение на изпълнението, но тези модели не са универсални.
Изследването с помощта на симулационни методи е доста сложен процес, той зависи от сложността на изследваната система, както и от комбинацията от софтуер и хардуер, от опита на изследователя. Има три основни области на симулационно моделиране на изчислителни системи.
1. Симулационни модели, базирани на процедурно ориентирани алгоритмични езици. В този случай моделите се разработват като обикновени компютърни приложни програми. Основният недостатък на първата посока на моделиране е трудността на програмирането, тъй като всяка нова система се моделира с нова програма. Има малка приемственост между различните модели.
2. Мрежова симулация. В този случай моделът на компютърната система е представен като набор от взаимодействие на устройства за опашка, които имитират функционирането на хардуера и софтуера. Симулационният модел е изграден от типични елементарни модели на опашка. В тази посока е възможно да се изключи етапът на програмиране, тъй като елементарните модели вече са описани. Етапът на програмиране се заменя с етапа на формално кодиране на системите. Предимството на тази посока е, че моделът се описва лесно, но недостатъкът е, че само определен клас изчислителни системи могат да бъдат описани с този метод.
3. Симулационно моделиране на базата на алгоритмични езици за системно моделиране. В този случай се използватспециализирани езици (SIMULA, GPSS, VHDL), които използват унифициран набор от концепции в термини, които описват структурата и работата на системата. C е специализиран език, който може да се използва за описание на широк клас системи. Ефективността на използването на тази посока се увеличава с увеличаването на сложността на проектираните системи.