13. Имитационная модель. Основные принципы и этапы построения имитационной модели. Выбор имитаторов, реализующих задачу моделирования, на примере системы обслуживания.

14. Имитационная модель. Основные принципы и этапы построения имитационной модели. Выбор имитаторов «сервисных» функций модели и методика определения числа прогонов модели.

Выбор имитаторов «сервисных» функций. 1. Имитаторы сбора и обработки данных.

Для определения указанных выше характеристик необходимы следующие блоки:

• счётчик числа обслуженных клиентов ;

• счётчик числа не обслуженных клиентов ;

• сумматор, определяющий общее время обслуживания всех клиентов за интервал времени от 0 до Т: ;

• сумматор для вычисления общего времени ожидания клиентами своего обслуживания ;

• вычислитель (вычислитель фактического времени ожидания);

• вычислители: ; ; .

В итоге имитаторы сбора и обработки:

К₁₂: ; А₁₃: ; К₁₄: ; А₁₈: ;

А₁₉: ; А₂₀: , , .

2. Имитаторы организации эксперимента.

Для организации эксперимента необходимы:

- блок окончания прогона (прогон считается законченным, если t_i Т);

- блок наращивания числа прогонов (если за время Т собрано недостаточное число данных (меньше 30), в алгоритм вводятся дополнительные блоки, с помощью которых организуются повторные прогоны модели; это блоки: счётчик числа прогонов N = N + 1 и арифметическое устройство, проверяющее условие N N₀ , где N₀ – требуемое число прогонов).

В итоге имитаторы организации испытаний:

А₂: t_i < T; К₁₅: N = N + 1; А₁₆: N N₀.

3. Имитаторы установки исходных данных.

Поскольку в системе необходимо провести несколько повторных прогонов, то в алгоритме предусматривается блок установки начальных условий при переходе к очередному прогону. Такой блок должен устанавливать: , , , .

В итоге имитаторы задания исходных данных:

F₁₇: , , , .

15. Пример имитационной модели производства подшипников. Задача, цель, выбор имитаторов, алгоритм и его описание.

16. Пример имитационной модели работы оператора банка. Задача, цель, выбор имитаторов, алгоритм и его описание.

17. Анализ имитационной модели. Проверка адекватности модели.

После построения модели ее необходимо проверить на соответствие получаемых данных данным объекта (адекватность модели).

Результаты модели считаются адекватными, если они близки к результатам, полученным на объекте при тех же условиях. Адекватность обычно проверяется по каждому из параметров р в отдельности, т.е. собирают статистические данные по одному и тому же параметру на объекте и на модели. Остальные параметры принимают не изменными.

Адекватность проверяется или по соответствию средних значений случайной величины (параметра), или по соответствию дисперсий случайной величины (параметра).

18.Анализ имитационной модели. Проверка устойчивости и чувствительности модели. Оценка устойчивости модели

При оценке адекватности модели как существу­ющей, так и проектируемой системе реально может быть использовано лишь огра­ниченное подмножество всех возможных значений входных параметров (рабочей нагрузки и внешней среды). В связи с этим для обоснования достоверности полу­чаемых результатов моделирования большое значение имеет проверка устойчиво­сти модели. В теории моделирования это понятие трактуется следующим образом.

Устойчивость модели — это ее способность сохранять адекватность при иссле­довании эффективности системы на всем возможном диапазоне рабочей нагрузки, а также при внесении изменений в конфигурацию системы.

Устойчивость результатов моделирования можно рас­сматривать как признак, подлежащий оценке. Для проверки гипотезы об устойчи­вости результатов может быть использован критерий Уилкоксона.