3. Основные этапы моделирования. Постановка цели моделирования.

Упрощенно процесс моделирования распадается на следующие этапы:

1. Постановка цели моделирования. 2. Разработка концептуальной модели. 3. Подготовка исходных данных.

4. Разработка математической модели. 5. Выбор метода моделирования. 6. Выбор средств моделирования.

7. Разработка программной модели. 8. Проверка адекватности (тождественности), корректировка модели.

9. Планирование машинных экспериментов. 10. Моделирование на ЭВМ. 11. Анализ результатов.

Особо важным является первый этап. На этом же этапе рассматривается вопрос о единицах измерения результатов моделирования: относительных, дающих качественную оценку, и абсолютных

Проверка адекватности модели, хотя и выделена отдельным этапом, должна проводиться на всех этапах, начиная с разработки концептуальной модели и кончая анализом результатов моделирования.

На этапе разработки математической модели создается полностью формализованное описание функционирования системы на базе одного из разделов математики, но не для всех сложных систем условия их взаимодействия с внешней средой и цели моделирования могут быть описаны с помощью математического аппарата.

Постановка цели моделирования.

Перед разработкой модели необходимо сформулировать цели моделирования

При проектировании или модернизации любой системы возникает задача оценки ее эффективности или выбор наиболее эффективного варианта, это и является главной целью моделирования.

В зависимости от типа системы и вида задач конкретизируется понятие эффективности системы. Эффективность может характеризоваться превышением стоимости эксплуатации над затратами на создание системы.

Используется понятие технико-экономической эффективности, которая учитывает затраты и измеряемые характеристики системы: E=E(Y₀), (1.3)

где Y₀ – множество характеристик (производительность, надежность, стоимость, масса, габаритные размеры и т. д.); Е – показатель эффективности.

Если известны обратные зависимости, то есть y_0k=F(E), то задача моделирования становится тривиальной, так как параметры системы оказывается возможным вычислить по заданному показателю эффективности.

Если эффективность системы оценивается по одному частному показателю качества y_opt (однокритериальная оценка). Недостаток однокрит. оценки: при нескольких вариантах системы с одинаковыми значениями y_opt при существенно различающихся других показателях качества невозможно определить наилучший вариант системы. При многокритериальной оценке функция (1.3) представляется в форме интегрального (обобщенного) критерия, который достаточно просто связывает показатель эффективности со всеми учитываемыми характеристиками системы.

Наиболее распространен нормированный аддитивный критерий ,

Если 0y_iy_imax и (y_i)=y_i/y_imax, нормированный аддитивный критерий становится линейным. Сложность многокритериальной оценки – определение весовых коэффициентов b_i.

Постановка цели моделирования заключается, прежде всего, в выборе критерия эффективности E исследуемой системы, то есть задании множества характеристик Y_0k, их весовых коэффициентов и допустимых пределов изменения.