Этап обработки и интерпретации имитационного моделирования

Обработка результатов данных эксперимента подразделяется на:

• Предварительная (первичная) – направлена на регистрацию и накопление массивов данных, полученных в ходе эксперимента.

В ходе первичной обработки решаются задачи:

1. Обнаружение и исключение грубых ошибок.

2. Сортировка и объединение данных.

3. Сжатие и представление данных в виде, удобном д/комп. обработки.

• Основная (вторичная) – получение выводов и заключение на основе анализа статистич. материала, получ. в процессе предварит.обработки.

В ходе вторичной обработки решаются задачи:

1. Проверка гипотезы о тождест-ти законов распределения в двух выборках значений случ. величин, получ. входе имитац. модел-я.( д/решения исп-ся критерий сравнения наиб. разности эмпирич. ф-й распределения в допустимом пороге)

2. Проверка гипотезы о тождест-ти эмпирич. и теоретич. законов распред-я. (критерий наиб. разности эмпирич. и теоретич. ф-й, кот. срав-ся с пороговым значением)

3. Проверка гипотезы о наличии статистич. связи м/у случ. величинами на основе наблюдений, получ. в ходе моделирования.( Проверка сводится к определению нормированного коэфф-та).

Языки и инструментальные ср-ва имитационного моделирования

1. Унифицированные языки высокого уровня.

2. Специализированные языки имитац. моделирования.

3. Встроенные инструментальные ср-ва.

Яз. имитац. моделир-я – проблемно-ориентированные аналоговые ср-ва, позволяющие описывать системы в терминах и категориях, опир-ся на общепринятую методологию и технологию процесса имитации, типовые матем. схемы эл-в системы и их взаим-вие.

Примеры языков имитац. моделирования:

• Симула – реализует процессный способ описания системы.\

• GPSS – спец. разработан д/построения имит. моделей дискретных систем д/описания простр-но-временного движения объектов (системы масс-го обслуж-я).

• Моделика – реализует принцип объектно-ориентированного программирования, д/моделир-я больших сложных, физически разнородных систем.

Современные тенденции – совмещение ср-в имит. моделир-я и CASE-технологий, к кот. относят любое программное ср-во, автоматизир-е сов-ть этапов жизненного цикла ПО, обладающее след. свойствами:

1. Мощные графич. ср-ва д/функц-го, структур-го и документиров-го описания.

2. Способность к интеграции отд. компонентов д/исследований.

3. Возможность использования хранилища проектной давности.

Инструменты имитац. моделирования позволяют:

1. Моделировать быстрее при пом. визуальных, гибких, расширенных, повторно-используемых объектов.

2. Моделировать точнее.

3. Создавать интерактивную 2D и 3D анимацию.

4. Использовать графическое задание модели.

5. Увеличить жизненный цикл модели, подстраивая к измен-ся усл-ям.

6. Исп-ть мощный арсенал б/анализа и анализации непосред-но и в 3D обработке.

7. Эффективно интегрировать модели с различным ПО.

Транспортная задача

- широкий круг задач не только транспортного хар-ра, распределение ресурсов, наход-ся у неск. поставщиков, д/другого произвольного числа потребителей. Д/перевозчиков наиболее часто отн-ся к транспорту:

1. Привязка потребителей к ресурсам производителей.

2. Привязка к пунктам назначения пунктов отправления.

3. Взаимопривязка грузопотока прямого и обратного направления.

4. Оптимальное распределение V выпуска промышл. продукции м/у изготов-ми.

< модель привязки к пункту назначения.

Известны: пункты отправления и назначения, объемы отправления по к-му пункту, потребность в грузе, стоимость доставки по каждому варианту. Н. оптимальный план перевозок с min транспортными издержками.

Тр. задача закрытая - ∑V отправл. грузов= ∑V потреб-ти в этом грузе, т.е. ∑ai=∑bj (m – число поставщиков, n – число потребителей).

Если это условие невозможно – открытая тр. задача.

При разработке модели вводят ограничения:

1. Все грузы из i-пунктов д.б. отправлены ∑xij=ai, i=1,m

2. Все j-потребители д.б. обеспечены грузом в полном V ∑xij=bj, j=1,n

3. ∑ отправления д.б. равны ∑V назначения ∑ai=∑bj

4. Д. вып-ся усл. не отрицательности переменных xij≥0, i=1,m , j=1,n

Перевозки необходимо осущ-ть с min транспортными издержками (целевая ф-я)

Zmin=∑∑cijxij, где cij – стоим-ть доставки по к-му варианту, xij – V доставки.

Если тр. задача открытая ее надо привести к закрытой:

1. Если потребность пунктов назначения превышает запасы пунктов отправления, то вводится фиктивный поставщик с недостающим V отправления.

2. Весь запас поставщиков > потребности, то ввод-ся фикт. потребитель.

Особенности транспортной задачи:

1. Распределению подлежат однородные ресурсы.

2. Условие задачи хар-ся ур-ми, где переменные выр-ся в одинак. ед.измерения.

3. Во всех уравнениях коэфф-ты при неизвестных =1.

4. Каждая неизвестная встречается только в 2х уравнениях системы ограничений.

Алгоритм решения задачи методом потенциалов (этапы):

1. Разработка начального плана (опорного решения).

2. Расчет потенциалов.

3. Проверка плана на оптимальность.

4. Поиск max звена не оптимальности (если п.3 не выполнен)

5. Составление контура перераспределения ресурсов.

6. Определение min эл-та в контуре перераспр-ния и перераспр. ресурсов по контуру.

7. Получение нового плана.

Эта процедура повторяется несколько раз, пока не будет найдено оптимальное решение. Алгоритм остается неизменным.

Методы отыскания начального плана:

1. Метод С-З угла

2. Метод min стоимости

3. Метод двойного предпочтения

Метод потенциалов позволяет за конечное число планов найти оптимальный. (Метод Фогеля) Метод потенциалов разработан д/классич. транспорт. задач, но такие встречаются редко, приходится вводить ряд ограничений.

В экономике организации встреч-ся норма задач, кот. м.б. сведены к транспортной задаче:

1. Отд. поставки от опред. поставщиков некот. потребителями д.б. исключены из-за отсутствия необх. усл. хранения, перегрузки коммуникаций, и т.д.

2. Организ. необх. опред. min ∑затраты на пр-во и транспортировку продукции. М. оказаться экономич. более выгодным доставлять сырье из более отдал. пунктов, но при < себест-ти. Критерий оптимальности принимает ∑ затрат на пр-во и тран-ку.

3. Ряд трансп. маршрутов имеют ограничения по пропускной спос-ти.

4. Поставки по определ. маршрутам обязательны и обязат. д. войти в оптим. план.

5. Экономическая задача не является транспортной. (Пр. – распределение произв. изделий м/у предприятиями).

6. Необходимость max-ть целевую ф-ю задачи транспортного типа.

7. Необходимость в одно и то же t распределить груз различного рода по потребителям – Многопродуктовая транспортная задача.

8. Доставка грузов в краткий срок. (Метод потенциалов не пригоден, решается с пом. спец. алгоритма).