К алгоритмическим моделям относятся такие, в которых критерии и (или) ограничения описываются математическими конструкциями, включающими логические условия, приводящие к разветвлению вычислительного процесса, и так называемые имитационные модели — моделирующие алгоритмы, имитирующие поведение элементов изучаемого объекта и взаимодействие между ними в процессе функционирования.
В зависимости от того, содержит ли ЭММ случайные факторы, она может быть отнесена к следующим классам:
- стохастические — свойственно наличие факторов в модели, которые имеют вероятностную природу и характеризуются какими-либо законами распределения. Реализация стохастических ЭММ осуществляется методами имитационного статистического моделирования;
- детерминированные — ни целевая функция, ни уравнения связи не содержат случайных факторов. Следовательно, для данного множества входных значений модели на выходе может быть получен только один результат.
Следующим признаком, по которому можно различать ЭММ, является связь с фактором времени:
- динамические — модели, в которых входные факторы, а следовательно, и результаты моделирования явно зависят от времени;
- статические — модели, в которых зависимость от времени отсутствует совсем либо проявляется слабо или неявно.