- •Вінницький фінансово-економічний університет
- •Імітаційне моделювання конспект лекцій
- •Тема 1 Вступ до курсу "Імітаційне моделювання"
- •1. Історія виникнення та розвиток імітаційного моделювання
- •2. Види моделювання та особливості їх використання
- •3. Основні напрями використання машинної імітації
- •4. Сфери застосування імітаційних моделей
- •5. Програмна реалізація імітаційних моделей
- •6. Приклад імітаційної моделі
- •III. Gpss — програма імітаційної моделі еом
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 2 Сутність, розвиток і застосування імітаційного моделювання
- •1. Сутність та поняття імітаційного моделювання
- •2. Загальна схема і цілі імітаційного моделювання
- •3. Переваги і недоліки методу машинної імітації
- •4. Поняття імітаційного моделювання у вузькому та широкому сенсі
- •5. Імітація еволюційних процесів
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 3 Основні етапи побудови імітаційних моделей
- •1. Види робіт при розробці імітаційної моделі.
- •2. Основні етапи побудови імітаційних моделей. Визначення задачі та її аналіз як етап побудови імітаційних моделей
- •3. Визначення вимог до інформації як етап побудови імітаційних моделей
- •4. Збирання інформації як етап побудови імітаційних моделей
- •5. Висунення гіпотез і прийняття припущень як етап побудови імітаційних моделей. Встановлення основного змісту моделі
- •6. Визначення параметрів, змінних і критеріїв ефективності як етап побудови імітаційних моделей. Описання концептуальної моделі і перевірка її вірогідності
- •7. Створення логічної структурної схеми як заключний етап побудови імітаційної моделі
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 4 Імітаційна модель керування запасами
- •1. Поняття та сутність оптимального керування запасами
- •2. Основні параметри моделювання задачі керування запасами
- •3. Сутність та характеристика детермінованих моделей керування запасами
- •4. Керування багатопродуктовими запасами
- •5. Концептуальна імітаційна модель керування запасами
- •6. Блок-схема імітаційної моделі керування запасами
- •7. Аналіз результатів машинної реалізації імітаційної моделі
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 5 Поняття про Метод Монте-Карло
- •1. Метод Монте-Карло в імітаційному моделюванні
- •2. Приклад застосування методу Монте-Карло
- •3. Точність оцінки ймовірності за допомогою відносної частоти.
- •4. Рівномірна випадкова послідовність чисел рвп [0,1]
- •5. Властивості рівномірної випадковості послідовності чисел
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 6.Генерування рвп [0,1]
- •1. Поняття про генератори (датчики) випадкових чисел.
- •2. Табличний спосіб одержання рвп [0,1]
- •3. Фізичний спосіб одержання рвп [0,1]
- •4. Програмні способи одержання рвп [0,1]
- •5. Загально статистичні методи перевірки якості псевдовипадкових чисел
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 7 Генерування випадкових подій і випадкових величин під час машинної імітації
- •1. Імітація випадкових подій
- •2. Стандартний метод імітації дискретно розподілених випадкових величин
- •3. Спеціальні методи імітації деяких дискретних розподілів
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 8. Генерування неперервних випадкових величин
- •1. Суть проблеми імітації неперервних розподілів
- •2. Стандартний метод імітації неперервних випадкових величин
- •3. Метод добору (відбракування) неперервних випадкових величин
- •4. Наближене формування розподілів неперервних випадкових величин
- •5. Генерування нормально розподілених випадкових величин
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 9 Планування імітаційних експериментів
- •1. Загальна характеристика планування імітаційних експериментів
- •2. Апроксимуючий поліном функції відгуку
- •3. Дворівнева система вимірювання факторів
- •4. Повні факторні плани та їхні властивості
- •5. Дробові факторні плани і умови доцільності їх застосування
- •6. Засоби планування експерименту системи statgraphics Планування експерименту (Experimental Design)
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 10 Одержання апроксимуючих поліномів
- •2. Апроксимуючий поліном другого плану
- •1. Одержання коефіцієнтів лінійної регресії
- •2. Апроксимуючий поліном другого плану
- •3. Побудова композиційних планів
- •4. Ортогональний центральний композиційний експеримент
- •5. Рототабельний композиційний експеримент
- •Питання до самоконтролю:
- •Тема 11 Узагальнення та статистична перевірка результатів імітаційних експериментів
- •1. Перевірка результатів імітаційних експериментів за допомогою властивості однорідності дисперсій
- •2. Перевірка значущості коефіцієнтів регресії
- •3. Перевірка адекватності моделі
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 12 Планування імітаційних експериментів у процесі дослідження та оптимізації систем
- •1. Планування імітаційних експериментів у процесі дослідження систем
- •2. Планування імітаційних експериментів у процесі оптимізації систем
- •Питання для самоконтролю
- •Список рекомендованої літератури
- •Навчальне видання:
4. Ортогональний центральний композиційний експеримент
Композиційний план, вектори-стовпці матриці планування якого ортогональні, називається ортогональним центральним композиційним планом. Властивість ортогональності планів дуже істотна, оскільки дає змогу, як уже зазначалось, визначати коефіцієнти регресії незалежно один від одного. Це означає, що матриця коефіцієнтів системи нормальних рівнянь (10.3) при ортогональності плану має діагональний вигляд.
Матриця планування ортогоналізується перетворенням квадратичних членів
(10.10)
У цьому разі вектор-стовпець фактора буде ортогональним до векторів-стовпців, які відповідають факторам , тобто
З урахуванням перетворення (10.10) поліном (10.9) запишеться у вигляді
Значення зіркового плеча l обирається з умови ортогональності векторів-стовпців і матриці планування:
(10.11)
Підставивши у (10.11) вираз (10.10) і виконавши перетворення, дістанемо біквадратне рівняння для визначення зіркового плеча
(10.12)
Зазначимо, що ця формула справджується для випадку, коли ортогональний композиційний план здобуто додаванням зіркових точок до повного факторного плану при однаковій кількості дублюючих (паралельних) спроб для всіх точок плану. Якщо число таких спроб різне, то за допомогою співвідношення (10.11) можна дістати рівняння для обчислення зіркового плеча, вважаючи кожну дублюючу спробу новою точкою композиційного плану.
5. Рототабельний композиційний експеримент
Під час планування експериментів для побудови поліномів другого ступеня поряд з ортогональними центральними композиційними планами часто застосовуються рототабельні композиційні плани, в яких зіркове плече визначається з умови рототабельності.
Рототабельні плани забезпечують однакову точність прогнозування ендогенної величини y в усіх напрямах на однаковій відстані від центра планування, тобто виконується умова
при
(10.14)
де R — відстань від центра плану до точки, в якій величина y обчислюється з допомогою полінома другого ступеня (10.9).
Зіркове плече, що забезпечує рототабельність композиційного плану, побудованого на підставі повного факторного плану, обчислюється за формулою
.
Якщо в композиційному плані використовується піврепліка, то формула для розрахунку величини l має інший вигляд:
.
При рототабельному композиційному плануванні часто використовують властивість уніформності, що забезпечує виконання умови (10.14) в деякій області навколо центра плану. Уніформність плану досягається за рахунок внесення до композиційного плану N0 центральних точок, тобто N0 спроб виконується в точці з нульовими координатами.
Параметри рототабельних композиційних планів, побудованих на підставі повних факторних планів (n = 2, 3, 4) і піврепліки (n = 5), наведено в табл. 10.2.
Точки композиційного рототабельного плану належать трьом сферам: центральні точки — це точки сфери нульового радіуса; точки повного (дробового) факторного плану — точки сфери, описаної навколо куба, що відповідає повному (дробовому) факторному плану; зіркові точки — точки сфери, радіус якої дорівнює величині зіркового плеча.
Коефіцієнти квадратичної регресії в центральних рототабельних планах визначаються методом найменших квадратів за допомогою описаних раніше лінійних перетворень. Остаточні розрахункові формули мають такий вигляд:
(10.15)
(10.16)
(10.17)
(10.18)
де
(10.19)
(10.20)
(10.21)
У (10.15) — (10.18) функція
відгуку
у кожній j-й
спробі являє собою середнє арифметичне
значення k
вимірювань величини
за однакових умов:
(10.22)
де
— s-те
вимірювання функції відгуку в j-й
точці плану.
У композиційних рототабельних планах перетворення типу (3.19) не виконуються, тому рівняння квадратичної регресії (10.10) у кодованій системі вимірювань факторів має такий вигляд
Властивості матриці
планування композиційного рототабельного
плану, заданого в кодованій системі
вимірювання факторів, дають змогу
спростити формули для
і c:
де
— число спроб у початковому факторному
плані (
для повного факторного плану і
для піврепліки).
