Основы организации имитационного моделирования

из "Управленческие решения Изд4 "

Ф точностью, предъявляемой к результатам расчетов. [c.400]
Использование машинного эксперимента как средства решения сложных прикладных проблем, несмотря на присущую каждой конкретной задаче специфику, имеет ряд общих черт (этапов). На рис. 5.3.5 представлены этапы применения математической (имитационной) модели (по взглядам академика А. А. Самарского). [c.400]
Каждому из показанных на рисунке этапов присущи собственные приемы, методы, технологии. В данном учебнике вопросы построения (разработки) математической модели, алгоритмизации и программирования (за исключением выбора языка) не рассматриваются. Отметим лишь, что все эти этапы носят ярко выраженный творческий характер и требуют от разработчика модели особой подготовки. [c.400]
Каждому из этих вариантов присущи собственные особенности и сложности. Так, проведение измерений на существующих и проектируемых системах требует применения качественных измерительных средств, а проведение экспертного оценивания исходных данных представляет собой комплекс достаточно сложных процедур получения, обработки и интерпретации экспертной информации. [c.402]
Верификация имитационной модели состоит в доказательстве утверждений соответствия алгоритма ее функционирования цели моделирования путем формальных и неформальных исследований реализованной программы модели. [c.402]
Неформальные исследования представляют собой ряд процедур, входящих в автономную и комплексную отладку. [c.402]
Количественную оценку адекватности модели объекту исследования проводят для случая, когда можно определить значения отклика системы в ходе натурных испытаний. [c.402]
Если возможность измерения отклика реальной системы отсутствует, оценку адекватности модели проводят на основе субъективного суждения соответствующего должностного лица о возможности использования результатов, полученных с использованием этой модели, при выполнении им служебных обязанностей (особенно — при обосновании решений). По сути, в этом случае, как уже отмечалось в п. 1.3.4, неформальная процедура проверки адекватности модели направлена на повышение степени доверия ЛПР к результатам моделирования и желания пользоваться ими. [c.403]
К калибровке имитационной модели приступают в случае, когда модель оказывается неадекватной реальной системе. За счет калибровки иногда удается уменьшить неточности описания отдельных подсистем (элементов) реальной системы и тем самым повысить достоверность получаемых модельных результатов. [c.403]
При необходимости проведения некоторых локальных и, особенно, глобальных структурных изменений приходится возвращаться к содержательному описанию моделируемой системы и искать дополнительную информацию о ней. [c.403]
Оценка погрешности имитации, связанной с использованием в модели генераторов псевдослучайных чисел (ПСЧ), проводится известными методами теории вероятностей и математической статистики. Важнейшим показателем качества любого генератора ПСЧ является период последовательности ПСЧ (при требуемых статистических свойствах). В большинстве случаев о качестве генератора ПСЧ судят по оценкам математических ожиданий и дисперсий отклонений компонент функции отклика. Как уже отмечалось, для подавляющего числа практических задач стандартные (встроенные) генераторы дают вполне пригодные последовательности ПСЧ. [c.404]
Определение длительности переходного режима и оценка устойчивости модели основываются на следующих соображениях. Обычно имитационные модели применяются для изучения системы в типичных для нее и повторяющихся условиях. В большинстве стохастических моделей требуется некоторое время для достижения моделью установившегося состояния. [c.404]
Под статистическим равновесием или установившимся состоянием модели понимают такое состояние, в котором противодействующие влияния сбалансированы и компенсируют друг друга. Иными словами модель находится в равновесии, если ее отклик не выходит за предельные значения. [c.404]
Каждый из этих способов не свободен от недостатков длинные прогоны приводят к большим затратам машинного времени при исключении из рассмотрения начального периода теряется часть информации выбор типичных начальных условий, обеспечивающих быструю сходимость, как правило, затруднен отсутствием достаточного объема исходных данных (особенно для принципиально новых систем). [c.405]
Для отделения переходного режима от стационарного у исследователя должна быть возможность наблюдения за моментом входа контролируемого параметра в стационарный режим. Часто используют такой метод строят графики изменения контролируемого параметра в модельном времени и на нем выявляют переходный режим. [c.405]
Важная практическая рекомендация чем ближе структура модели к структуре реальной системы и чем выше степень детализации учитываемых в модели факторов (т. е. чем в большей степени модель изоморфна объекту-оригиналу), тем шире область устойчивости (пригодности) результатов имитации. [c.405]
Ф проверка зависимости отклика модели от изменения параметров внешней среды. [c.405]
В зависимости от диапазона изменения откликов Y при изменении каждой компоненты вектора параметров X определяется стратегия планирования экспериментов на модели. Если при значительной амплитуде изменения некоторой компоненты вектора параметров модели отклик меняется незначительно, то точность представления ее в модели не играет существенной роли. [c.405]
Проверка зависимости отклика модели Y от изменений параметров внешней среды основана на расчете соответствующих частных производных и их анализе. [c.405]

Вернуться к основной статье