Емельянов, докт. экон. наук, профессор Национального исследовательского университета «МЭИ», г. Москва Планирование экстремальных экспериментов с имитационными моделями В случае если набор выходных параметров модели, получаемых автоматически, не устраивает экспериментатора, причем поверхность отклика, где можно найти экстремальные значения, неизвестна, и при этом необходимо оптимизировать функционирование поведенческой модели реального процесса путем подбора входных параметров-факторов, нужно использовать специальные методы проведения научного эксперимента [10, 11]. введение World или ReThink (см. тематический обзор [4]), позволяет автоматически получить численные значения двух первых моментов любой получаемой в процессе моделирования величины и информацию о ее распределении. <...> Кроме того, для любого входного параметра-фактора, интересующего экспериментатора, можно задавать обоснованно выбранное им распределение либо передавать распределение, получаемое в исследуемой или иной модели. <...> При моделировании сложных экономичеИ ских процессов разработчики моделей исходят из того, что за время прогона реализуются от сотен тысяч до миллиарда испытаний поведенческих процессов, и поэтому первые моменты искомых параметров получаются с должной достоверностью. <...> Однако при моделировании рисковых процессов, когда из миллионов поведенческих процессов нужно получить хотя бы несколько таких, которые привели к рисковой ситуации, возникают следующие существенные трудности. <...> Астрономическое время одного прогона модели на современном компьютере может продолжаться много часов, а иногда превысить сутки, по нижеприведенным причинам. <...> 76 Simulation Теория и практика митационная модель, независимо от выбранной системы моделирования Actor Pilgrim, AnyLogic, GPSS 2. <...> Во время многодневного (как правило) эксперимента по исследованию рисковых поведенческих процессов необходимо провести имитационное расследование цепочек причин <...>