Анализ начальных значений параметров моделирования распределенных информационных систем

При оптимизации с помощью имитационных моделей необходим анализ различных процедур статической аппроксимации, непосредственное использование таких моделей крайне громоздко и требует больших затрат машинного времени. Рассмотрены вопросы моделирования выходного имитационного процесса более простыми средствами. Для этого выходные имитационные процессы классифицированы в зависимости от вида автокорреляционной функции и тренда. В качестве модели выходного имитационного процесса предложен стационарный процесс Гаусса. Показано, что предложенная модель охватывает большой класс реальных выходных имитационных процессов.