5) Дип. Цель использования. Основное условие для применения дип вместо графа марковского процесса.
Они содержат вершины состояний, соединенные дугами переходов. Дугам присваиваются числа, соответствующие интенсивности переходов, а не вероятностям. При этом дуги состояний отсутствуют. Интенсивность перехода – это интенсивность, с которой может увеличиваться или уменьшаться число заявок в системе. Увеличиваться может с интенсивностью лямбда, а уменьшаться с интенсивностью ню.
Будем понимать под величиной потока вероятности произведения вероятности состояния на интенсивность ухода из этого состояния. Алгебраическое уравнение, описывающее работу системы можно записать исходя из закона равенств потоков состояний для вероятностей: суммарный выходной поток всегда равен суммарному входному.
В-5. Имитационное моделирование.
Суть, основные достоинства и недостатки
— метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества
Достоинства ИМ:
— часто единственно возможный метод исследования систем;
— возможность исследования системы на различных уровнях ее детализации, определяемых целью исследования;
— возможность исследования динамики взаимодействия элементов системы во времени и пространстве параметров системы;
— возможность оценивания характеристик системы в определенные моменты времени.
Недостатки ИМ:
— дороговизна: разработка хорошей ИМ часто обходится дороже создания AM и требует больших временных затрат;
— результаты имитационного моделирования обладают меньшей степенью общности по сравнению с AM и не позволяют выявить общие закономерности функционирования классов систем;
— не существует надежных методов оценки адекватности ИМ.
Случайные элементы в имитационных моделях.
Исходя из этих двух понятий придумываем единое. :)
Имитационное моделирование (ситуационное моделирование) — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.
Случайная величина — это величина, которая принимает в результате опыта одно из множества значений, причём появление того или иного значения этой величины до её измерения нельзя точно предсказать.
3) Что является базовой последовательностью случайных чисел?
Базовой последовательностью случайных чисел является совокупность случайных чисел с равномерным законом распределения:
где 
–
дифференциальный закон распределения
равномерно распределенных чисел х в
интервале 
.
4) Последовательность создания и исследования имитационной модели.
После реализации имитационной модели на ЭВМ, необходимо провести испытания для оценки достоверности модели. На этапе испытания и исследования разработанной имитационной модели организуется комплексное тестирование модели.
Если в результате проведенных процедур модель окажется недостаточно достоверной, то может быть выполнена калибровка имитационной модели с целью обеспечения адекватности модели. В более сложных случаях возможны многочисленные итерации на ранние этапы с целью получения дополнительной информации о моделируемом объекте или доработки имитационной модели.
Наличие ошибок во взаимодействии компонентов модели возвращает исследователя на этап создания имитационной модели. Причиной этого может быть изначально упрощенная модель процесса или явления, что приводит к неадекватности модели объекту. В случае, если выбор способа формализации оказался неудачным, то необходимо повторить этап составления концептуальной модели с учетом новой информации и приобретенного опыта. Наконец, когда оказалось недостаточно информации об объекте, необходимо вернуться к этапу составления содержательного описания системы и уточнить его с учетом результатов испытания.
Направленный вычислительный эксперимент на имитационной модели. Анализ результатов моделирования и принятие решений. На заключительных этапах имитационного моделирования необходимо проводить стратегическое и тактическое планирование имитационного эксперимента. Организация направленного вычислительного эксперимента на имитационной модели предполагает выбор и применение различных аналитических методов для обработки результатов имитационного исследования. Для этого применяются методы планирования вычислительного эксперимента, регрессионный и дисперсионный анализ, методы оптимизации. Организация и проведение эксперимента требует корректного применения аналитических методов. По полученным результатам проведенное исследование должно позволить сделать выводы, достаточные для принятия решений по обозначенным на ранних этапах проблемам и задачам.