Некоторые основные принципы разработки и применения моделей:

1. Принцип информационной достаточности. 15 При полном отсутствии информации об исследуемой системе построение её модели невозможно, а при наличии полной информации — нецелесообразно. 5 Существует критический уровень априорных сведений о системе, при достижении которого может быть построена адекватная модель. 5
2. Принцип осуществимости. 15 Модель должна обеспечивать достижение поставленной цели исследования с вероятностью, существенно отличающейся от нуля, и за конечное время. 15
3. Принцип множественности моделей. 15 Модель должна в первую очередь отражать те свойства реальной системы (явления), которые влияют на выбранный показатель эффективности. 5 Для более полного исследования необходим ряд моделей, позволяющих отражать исследуемый процесс с разных сторон и с разной степенью детализации. 5
4. Принцип агрегирования. 15 Сложную систему в большинстве случаев можно представить состоящей из агрегатов (подсистем), для адекватного формального описания которых оказываются пригодными некоторые стандартные математические схемы. 5 Этот принцип позволяет достаточно гибко перестраивать модель в зависимости от задач исследования. 5
5. Принцип параметризации. 15 В ряде случаев моделируемая система имеет в своём составе некоторые относительно изолированные подсистемы, характеризующиеся определённым параметром, в том числе векторным. 1 Такие подсистемы можно заменять в модели соответствующими числовыми величинами, а не описывать процесс их функционирования. 1 Принцип параметризации позволяет сократить объём и продолжительность моделирования, но при этом параметризация снижает адекватность модели. 5