Экспериментирование и анализ чувствительности

После завершения этапов разработки и планирования мы осуществляем прогоны модели с целью получения желаемой информации. На этом этапе выявляются многие просчеты и ошибки предыдущих этапов, которые нужно исправлять. Одним из важных понятий в ИМ является анализ чувствительности. Под анализом чувствительности мы понимаем определение чувствительности окончательных результатов к изменению используемых значений параметров.

Обычно анализ чувствительности заключается в том, что величины параметров систематически варьируются в некоторых пределах и при этом наблюдается влияние этих вариаций на отклик модели. ИМ идеально подходит для анализа чувствительности, так как экспериментатор можно успешно контролировать ход эксперимента и величины всех параметров модели. В отличие от экспериментирования с реальными системами, пользователь модели имеет абсолютный контроль над моделью. Он может варьировать любой параметр по своему желанию и судить о поведении модели по результатам.

Реализация и документирование

В любое задание по ИМ должны быть включены и два последних этапа, так как задание не может считаться успешно завершенным, пока модель не будет понята и использована. Следует учитывать, что уточнение модели, обучение пользователя и проверка правильности являются трудными проблемами для разработчиков. Часто неудачи постигают их именно в связи с восприятием и использованием модели.

С реализацией близко связано документирование. Тщательное и полное документирование процессов разработки и экспериментирования с моделью может помочь в ее успешной реализации. Хорошо организованное документирование облегчает модификацию модели и обеспечивает возможность ее использования даже в отсутствие разработчика.

Конструирование модели

В процессе преобразования наших знаний о системе в ее математическую модель мы должны решить задачи :

1. определить назначение модели

2. определить, какие компоненты должны быть включены в состав модели

3. определить параметры и переменные, относящиеся к этим компонентам

4. определить функциональные соотношения между компонентами, параметрами и переменными

Назначение ИМ может быть различным :

1. Сравнение – сопоставление конкурирующих систем, рассчитанных на выполнение определенной функции.

2. Прогноз – оценка поведения системы при некотором предполагаемом сочетании рабочих условий.

3. Анализ чувствительности – выявление из большого количества действующих факторов тех, которые в наибольшей степени влияют на общее поведение системы.

4. Оптимизация – точное определение такого сочетания действующих факторов и их величин, при котором обеспечивается наилучший отклик всей системы в целом.

Четкое определение назначения модели оказывает существенное влияние на весь процесс ее конструирования и экспериментальной проверки. Например, если назначение модели состоит в том, чтобы оценить действительные характеристики проектируемой или существующей системы, то модель должна обладать высокой степенью изоморфизма и быть очень точной.

Весь процесс проектирования модели, проверки ее адекватности, проведения экспериментов, формулирование выводов тесно связан с назначением модели. Но не всегда разработчик бывает в достаточной мере знаком с поставленной проблемой. Поэтому модель должна иметь открытую структуру, чтобы в процессе работы можно было ставить дополнительные вопросы, возникшие в результате проведения начальных экспериментов.

После определения конкретных целей создания модели наступает этап определения необходимых компонент модели, связанный с определением количества переменных в модели. Число выходных переменных модели определить несложно, так как в процессе выяснения целей исследования требуемые переменные ( отклик ) почти очевидны. Трудности возникают при определении, какие переменные состояния и входные переменные вызывают наблюдаемые эффекты, и какими из этих переменных необходимо манипулировать, чтобы получить желаемые эффекты.

Имеет место противоречие – с одной стороны, мы стремимся упростить модель, чтобы облегчить ее понимание, формулирование и повысить эффективность моделирования, а с другой – мы хотим получить возможно более точную модель. Надо не упустить ни одну из переменных, ни одну из компонент модели, значительно влияющих на поведение системы. Приходится полагаться и на интуицию, и на опыт тех, кто знаком с функционированием данной системы.

На ранних стадиях конструирования модели есть смысл объединять отдельные компоненты и переменные с тем, чтобы в дальнейшем можно было их разделить. После решения о том, какие компоненты и переменные включать в модель, необходимо определить функциональные связи между ними и значения используемых параметров.