Верификация имитационной модели

Верификация модели – это проверка соответствия алгоритма ее функционирования, замыслу моделирования и своему назначению.

На этапе верификации устанавливается верность логической структуры модели, реализуется ее комплексная отладка, в ходе которой проверяется правильность реализации моделирующего алгоритма. Комплексные процедуры верификации включают формальные и неформальные исследования программы имитатора. Неформальные процедуры могут состоять из серии проверок следующего типа:

1. Проверка преобразования информации от входа к выходу.

2. Проверка модели на реальном потоке данных:

2.1 Входной поток данных изменяется по всему диапазону значений и контролируется выходной поток.

2.2 Проверка, будет ли модель давать абсурдные ответы, если ее параметры будут принимать предельные значения.

2.3 «Проверка на ожидаемостьь», когда в модели заменяют стохастические элементы на детерминированные.

Полезным при решении указанных задач могут быть так же следующие приемы:

1. Обязательное масштабирование временных параметров в зависимости от выбранных параметров (валидация данных).

2. Валидация по наступлению событий в модели и сравнение, если это возможно, с реальной системой.

3. Тестирование модели для критических значений и при наступлении редких событий.

4. Фиксирование значений для некоторых входных параметров с последующим сравнением выходных результатов с заранее известными данными.

5. Вариация значениями входных и внутренних параметров модели с последующим сравнительным анализом исследуемой системы.

6. Реализация повторных прогонов модели с неизменными значениями всех входных параметров.

7. Оценка фактически полученных в результате моделирования распределения случайных величин и оценок их параметров (мат. ожидание и дисперсия), с заранее заданными значениями.

8. Сравнение исследователями поведения и результата модели с результатами уже существующих моделей, для которых доказана достоверность.

Валидация имитационной модели

Валидация модели обычно выполняется на различных уровнях. Мы рекомендуем выполнять валидацию на уровне входных данных, элементов модели, подсистем и их взаимосвязей. В имитационных моделях существует соответствие между элементами модели и элементами реальной системы, поэтому проверка адекватности разработанной модели включает сравнение ее структуры со структурой системы, а также сравнение того, как реализованы элементарные функции и решения в модели и системе.

Специальные методы валидации включают установление адекватности путем использования постоянных значений всех параметров имитационной модели или путем оценивания чувствительности выходов к изменению значений входных данных.

Таким образом, вопрос оценки адекватности модели имеет две стороны:

- приобретение уверенности в том, что модель ведет себя таким же образом, как и реальная система;

- установление того, что выводы, полученные из экспериментов с моделью, справедливы и корректны.

С ростом адекватности и точности модели возрастают как ее стоимость, так и ценность для исследования, в связи с чем приходится решать вопрос о компромиссе между стоимостью модели и последствиями ошибочных решений из-за неадекватности и точности модели представляет собой непрерывный процесс, правильность построения модели может быть проверена только на практике за счет повторения цикла « построение модели, не содержит ошибок, исходные данные введены в машину правильно. Таким образом, модель является достоверной, если ее концептуальная модель адекватна концептуальной, а точность реализации математической модели на ЭВМ соответствует заданной, т.е. погрешность расчета не превышают допустимых.