Планирование, проведение и обработка результатов имитационного эксперимента

Планирование, проведение и обработка результатов имитационного эксперимента  [c.281]


Вопрос о планировании фундаментального имитационного исследования и обработке его результатов пока разработан менее всего, но некоторые соображения по этому вопросу сформулировать можно. В частности, опыт уже проведенных исследований продемонстрировал высокую эффективность обобщения результатов имитационного эксперимента в виде математической теории соответствующих моделей. Дело в том, что каждая качественная рабочая гипотеза (а большинство гипотез в фундаментальных экономических исследованиях носят пока качественный характер) может быть реализована на основе математических моделей с различными числовыми параметрами. Поэтому отдельные имитационные просчеты по модели не могут дать полной картины результатов применения проверяемой гипотезы. Это может сделать только математическая теория моделей. Здесь эксперимент с моделью находится в таком же отношении к теории моделей, что и натурный эксперимент в естественных науках к теории реальных процессов. Вопрос о том, как организовать эксперимент с моделью, чтобы на основе его результатов можно было строить математическую теорию моделей, сложен.  [c.294]


Мы переходим к главному этапу имитационного исследования — проведению имитационного эксперимента, которое сопровождается, с одной стороны, планированием, а с другой стороны — обработкой результатов эксперимента. Будем считать, что предыдущие этапы имитационного исследования удачно завершены, так что теперь остается задать внешние воздействия на модель и с помощью ЭВМ получить результаты, к которым приведут эти воздействия. Сразу же возникает вопрос о том, при каких внешних воздействиях проводить расчеты, сколько расчетов проводить и т. д. Все эти проблемы решаются в процессе планирования эксперимента. Надо отметить, что теория планирования эксперимента и построения методов анализа его результатов превратились за последние несколько десятилетий в важнейший раздел математической статистики. Хотя работы в этой области в основном связаны с натурным экспериментом, имитационное исследование в силу своей экспериментальной природы может использовать многие из полученных результатов. В последнее время начали появляться работы, посвященные специально планированию имитационного эксперимента. В этом параграфе мы попытаемся дать общее представление о том, на какие вопросы может ответить теория планирования эксперимента. Прежде всего введем некоторые понятия.  [c.281]

Процессы переработки растительного сырья характеризуются сложной многоуровневой организацией, которая обладает следующими признаками многофакторностью воздействия и откликов, сложностью алгоритмов планирования, проведения и обработки результатов технологического эксперимента, необходимостью проведения имитационных экспериментов. Внешний потенциал информации в химико-технологических процессах очень велик. Чтобы пропустить информацию по весьма тесным каналам восприятия, мы вынуждены уменьшить этот потенциал и ограничить число возможностей, между которыми делается выбор. Это достигается изучением процесса с помощью его модели — упрощенной системы, отражающей отдельные, ограниченные в нужном направлении характеристики рассматриваемого процесса. Проблема планирования исследований чрезвычайно обширна. Это связано, прежде всего, с большим разнообразием задач, возникающих в практике эксперимента. Обычно при планировании выделяют два основных направления планирование экстремальных экспериментов и планирование экспериментов по выяснению механизма явлений. С проблемами первого типа исследователю приходится встречаться в прцессе поиска условий, при которых изучаемое явление отвечает некоторому критерию оптимальности наблюдений. Эксперименты второго типа ставятся для выяснения закономерностей, характеризующих явление в целом, чаще всего это исследования различных моделей, описывающих изучаемое явление. Планирование эксперимента относится к одной из самых актуальных проблем научного исследования. Многогранность изучаемых явлений, сложность и высокая стоимость оборудования, острая нехватка времени — всё это вынуждает исследователя тщательно продумывать план проведения предстоящих экспериментов.  [c.144]