Processus dynamiques
Les simulations servent à étudier des processus dynamiques. On y a recours lorsqu'expérimenter sur des processus réels serait trop coûteux, trop risqué ou trop compliqué et trop long. Pour une simulation, on conçoit donc un modèle permettant de réaliser des analyses aussi pertinentes que possible.
Dans l'industrie, cette technique est utilisée par exemple pour étudier sans danger des processus chimiques à risque, former des pilotes à moindre coût ou optimiser des processus de production, comme dans la fabrication de véhicules.
Types de modèles
Il existe pour la simulation toute une série de types de modèles très différents. Leur désignation dépend de la méthode d'étude, des transitions d'état et du support de représentation de la simulation.
Selon B. Page, on distingue les modèles analytiques et les modèles de simulation.
Le premier type de modèle représente des processus sous forme de systèmes d'équations mathématiques. Il est utilisé par exemple pour faire des prévisions sur le comportement de l'économie de marché. « Les études analytiques sont ... limitées, en raison de restrictions mathématiques, à des systèmes de complexité relativement faible. » Ces restrictions résultent du temps considérable nécessaire au calcul de systèmes d'équations d'ordre supérieur.
À l'opposé se trouve le modèle de simulation, qui s'approche d'une solution pas à pas, ce qui présente l'avantage de pouvoir intervenir dans la simulation et la manipuler tout au long de son déroulement.
Les solutions intermédiaires sont également appelées états, ce qui nous amène au critère de distinction suivant, les transitions d'état. Pour les modèles dynamiques, on distingue d'une part les changements d'état continus et discrets, et d'autre part les changements d'état déterministes et stochastiques.
Transitions d'état
Les modèles à transitions d'état continues sont par exemple les modèles de simulation physiques. Un état y passe progressivement à un autre, ce qui est caractéristique des modèles analogiques. Les changements d'état discrets (séparés) apparaissent dans les simulations numériques. Lorsque des modèles continus doivent être simulés numériquement, une discrétisation est nécessaire. Celle-ci peut se faire par la transformation d'équations différentielles.
Les changements d'état sont provoqués par différents événements. Si ces événements ne peuvent pas être clairement spécifiés, comme c'est le cas pour les changements d'état déterministes, on utilise des calculs de probabilité pour les déterminer. On parle alors de modèles de simulation stochastiques, utilisés par exemple pour les prévisions météorologiques.
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