1.3) Этапы имитационного моделирования

1. Определение системы, установление границ, определение критерия, ограничений, подлежащих изучению); 2.Формулирование модели (переход от реальной сис-мы к логической схеме путем абстрагирования); 3.Подготовка данных - отбор данных, необходимых для построения модели и представление их в соотв. форме; 4.Трансляция модели - описание модели на языке, приемлемом для ЭВМ; 5.Оценка адекватности - повышение до приемлемого уровня степени уверенности, посредством которого можно судить о правильности выводов о реальной сис-ме; 6.Стратегическое планирование –планир-ие эксперимента для получения необх. инф-ции; 7.Тактическое планирование - опред-ие способа проведения каждой серии испытаний; 8.Экспериментирование – осущ-ие имитации с целью получения требуемых данных, анализ на чувствительность; 9.Интепретация - построение выводов по полученным данным; 10.Реализация, практическое исп-ие модели и (или) рез-тов моделир-ия; 11.Документирование – регистрация хода осуществления проекта и его рез-тов.

1.4) Формализованная схема процесса

ФСП - формальное описание исследуемого процесса, позволяющее для любых входных характеристик модели рассчитать соответствующие им выходные. ФСП явл-ся центральным звеном моделирующего алгоритма. Остальные блоки алгоритмов представляют собой внешнее матем. обеспечение. Модели входов –обеспеч-ют задание входных данных детерминированных или случайных. Случайные генерируется датчиком случайных чисел, который работает по з-нам распределения случ величин. Модель выхода –обеспеч-ют накопление, обработку и анализ случ рез-тов и поэтому вкл-ют в себя проги тактич. планирования экспериментов. Модели обратной связи -позволяют по рез-там моделирования изменять значение управляемых переменных, реализуя стратегическое планирование экспериментов. Осн этапы разработки ФСП: 1)структуризации объекта на модули (модели входов-выходов обратной связи и ФСП); 2)выбора математич способа описания каждого модуля; 3)формирование входной и выходной инф-ции для каждого модуля; 4)разработка блок-схемы для отображения взаимодействия двух модулей.

2.1) Сравнит хар-ка принципов построения

1)Повременное моделирование с детерминированным шагом: алгоритм одновременно просматривает все эл-ты сис-мы через достаточно малые промежутки времени и анализирует все взаимодействия м/у эл-тами. В качестве шага выбирается миним интервал времени, в течение кот. не меняется состояние ни одного из эл-тов сис-мы. Наиболее универсальный принцип простроения. Преимущество: позволяет моделировать дискретные и непрерывные хар-ки сис-мы и ее эл-тов. Недостаток: неэкономное исп-ние машинного времени. 2)Моделирование по «особым» событиям (моделир-ие со случ. шагом. Под «особым» состоянием понимается любое скачкообразное изменение системы, совпадающее с поступлением в систему внешних воздействий, или в случае выхода одной из хар-к сис-мы за границу области существования. От первого способа отличается тем, что более экономичен и вкл-ет процедуру определения момента времени, соответствующего ближайшему особому состоянию по известным хар-кам предыдущих состояний. 3)Позаявочный способ, т.е. моделир-ие прохождения каждой заявки от ее входа в сис-му до выхода и после этого моделир-ся движение след заявки. Преимущество: экономичность и не требует спец. мер для учета особых состояний. Недостаток: исп-ся только в случае последоват. заявок, не опережающих друг друга.

3.1)Имитационное моделирование как экперимент. Метод Монте-Карло. Метод Монте-Карло исп-ся для получения оценок случ. величин на основе их выборок. Основан на кибернетич идее черного ящика. В кач-ве черного ящика рассматрив-ся объект моделирования. Этот метод исп-ся для имитации СМО. Основным эл-ом явл-ся статистические испытания. Исп-ся для решения теоретич.задач (например, вычисление площади круга).

С ростом числа генерируемых точек,т.е. при увеличении продолжит-ти прогона оценки площади круга приближ-ся к точному значению площади круга.

10 прогонов модели, отличающихся друг от друга послед-тью случ чисел, дают различные оценки даже при одном и том же значении n_i.

Оценивается влияние переходных условий на рез-ты экперимента,т.е. оценивается изменение дисперсии. Затраты на эксплуатацию ИМ прямо пропорциональны продолжит-ти прогона.

Т.к. оценки S круга имеют разброс (вариацию), то необх-мо рез-ты экперимента представить в виде доверит. интервалов, характеризующих степень отклонения в выборочных средних от истиной (генеральной) средней. Ᾱ-t_αб/√n≤A≤Ᾱ-t_αб/√n, где n-объем выборки; б-среднекватритич отклонение; t_α-критерий Стьюдента, α- вер-сть принять неправильное решение.