- •Язык имитационного моделирования gpssWorld
- •Базовые понятия системы имитационного моделирования gpssWorld.
- •Системные числовые атрибуты
- •Логические и условные операторы
- •Формат записи операторов языка gpss
- •Операторы, имитирующие работу динамической категории объектов.
- •Операторы, имитирующие работу аппаратной категории объектов.
- •Операторы, имитирующие работу статистической категории объектов
- •Операторы операционной категории
- •Блок выбора объекта из однородной совокупности объектов по заданному условию
- •Блоки, изменяющие маршрут движения транзактов.
- •Размножение транзактов.
- •Операторы вычислительной категории
- •Операторы, имитирующие работу группирующей категории
- •Операторы, имитирующие работу запоминающей категории
- •Примеры построения модели на языке gpssWorld
- •Пример №1
- •Пример №2
- •Пример №3
- •Пример №4
- •Пример №5
- •Пример №6
- •Редактор форм
- •Введение
- •Создание формы и указание модели
- •Ввод информации о модели
- •Настройка динамического мониторинга
- •Добавление пользовательского объекта мониторинга
- •Построение формы ввода одного эксперимента
- •Корневая панель
- •Команда «Надпись»
- •Команда «Группа»
- •Команда «Элемент управления вкладками»
- •Команда «Скрывающаяся панель»
- •Команда «Изображение»
- •Команда «Секция ввода»
- •Привязка к операнду
- •Связывание элемента диалога и элемента «надпись»
- •Добавление/удаление факторов
- •Команда «Выпадающий список»
- •Команда «Галка»
- •Команда «Кнопка»
- •Форма планирования экспериментов
- •Принципы планирования
- •Добавление факторов
- •Добавление показателей
- •Выбор серии экспериментов
- •Ручной план эксперимента
- •Автоматическое построение плана с использованием шага
- •Работа с exe-модулем
- •Ошибки во время моделирования
- •Анализ результатов
- •Открытие результатов
- •Анализ результатов моделирования одиночного эксперимента
- •Стандартный отчет
- •План полного факторного эксперимента.
- •План дробного факторного эксперимента
- •Планы второго порядка
- •Ортогональный центральный композиционный план
- •Ротатабельный центральный композиционный план
- •Планы Коно
- •Планы Кифера
- •Использование пакета Statistica10 для статистической обработки экспериментальных данных
- •Вычисление основных статистических характеристик
- •Оценка нормальности распределения
- •Необходимость проверки нормальности распределения анализируемых данных
- •Проверка на нормальность распределения анализируемых данных
- •Тесты Колмогорова – Смирнова и Шапиро – Уилка
- •График нормальных вероятностей
- •Корреляционный анализ
- •Коэффициент корреляции Пирсона
- •Коэффициент корреляции Спирмена
- •Факторный анализ
- •Выбор числа факторов
- •Кластерный анализ
- •Стандартизация данных
- •Кластерный анализ
- •Регрессионный анализ
- •Оптимизация
- •Пример моделирования предметной области и анализ результатов
- •Модель процесса сборки пк
- •Разработка модели процесса сборки пк
- •Моделирование процесса сборки пк
- •Настройки модели
- •Корреляционный анализ
- •Регрессионный анализ
- •Задание
- •Задание на лабораторную работу №1
- •Задания на лабораторную работу №2
- •Задание на лабораторную работу №3
- •Варианты заданий
- •Варианты первых заданий
- •Варианты вторых заданий
- •Варианты третьих заданий
Планы Коно
Для многофакторных экспериментов в геометрической интерпретации диапазон изменения факторов представляется многомерным кубом, который далее будем называть просто куб. Для двух факторов этот куб вырождается в квадрат. Эксперименты по плану Коно проводятся в вершинах куба, серединах ребер и центре куба. Характерной особенностью D-оптимальных планов является разница в количестве проводимых экспериментов для точек плана различного вида. Приняты следующие удельные веса видов точек для двухфакторных экспериментов в планах Коно:
1. Вершины куба – = 0,148.
2. Середины ребер – = 0,078.
3. Центр куба – = 0,096.
Расположение точек стратегического плана Коно на квадрате и кубе представлено на рис. 5.3.
Рис. 5.3. Геометрическая интерпретация двухфакторного плана Коно на квадрате и трехфакторного – на кубе
Количество точек для двухфакторного эксперимента (m = 2) и трехфакторного эксперимента (m = 3) приведено в табл. 5.4.
Таблица 5.4
m = 2 |
m = 3 |
= 4 = 4 = 1 |
= 8 = 12 = 1 |
9 |
21 |
Планы Кифера
Эксперименты по плану Кифера проводятся в вершинах куба, серединах ребер и центрах граней. Для двухфакторных экспериментов по плану Кифера приняты следующие удельные веса.
1. Вершины куба – = 0,1458.
2. Середины ребер – = 0,08015.
3. Центры граней – = 0,0962.
Расположение точек плана для двухфакторных и трехфакторных экспериментов представлено на рис. 5.4.
Рис. 5.4. Геометрическая интерпретация двухфакторного плана Кифера на квадрате и трехфакторного – на кубе
Количество точек в D-оптимальных планах Кифера приведено в табл. 5.5.
Таблица 5.5
m= 2 |
m= 3 |
= 4 =4 =1 |
=8 =12 =6 |
9 |
26 |
В табл. 5.6 приведем план Коно для двухфакторного экспериментав табл. 5.7 – план Кифера, которые позволяют построить математическую зависимость вида:
(5.8) |
Таблица 5.6
I | |||||||
1 |
1 |
–1 |
1 |
–1 |
1 |
1 |
0,148 |
2 |
1 |
0 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0,078 |
3 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0,148 |
4 |
1 |
–1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0,078 |
5 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0,096 |
6 |
1 |
1 |
0 |
1 |
1 |
0 |
0,078 |
7 |
1 |
–1 |
–1 |
1 |
1 |
1 |
0,148 |
8 |
1 |
0 |
–1 |
–1 |
0 |
1 |
0,078 |
9 |
1 |
1 |
–1 |
–1 |
1 |
1 |
0,148 |
Таблица 5.7
I | |||||||
1 |
1 |
–1 |
1 |
–1 |
1 |
1 |
0,14580 |
2 |
1 |
0 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0,08015 |
3 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0,14580 |
4 |
1 |
–1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0,08015 |
5 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0,09620 |
6 |
1 |
1 |
0 |
1 |
1 |
0 |
0,08015 |
7 |
1 |
–1 |
–1 |
1 |
1 |
1 |
0,14580 |
8 |
1 |
0 |
–1 |
–1 |
0 |
1 |
0,08015 |
9 |
1 |
1 |
–1 |
–1 |
1 |
1 |
0,14580 |
Отметим, что для того, чтобы не потерять корректность D-оптимальных планов и количество реализаций в каждом варианте было целым числом, общее количество проводимых экспериментов для планов Коно рекомендуется брать кратным 1000, а для планов Кифера – кратным 100000.