33. Перечень основных этапов моделирования.
1. формализация проблемы
- постановка задачи
- построение концептуальной модели
- построение символической и математической модели. На этом этапе могут строиться сначала упрощенные модели, а по мере уточнения данных могут строиться более сложные модели вплоть до имитационных. Этап включает все работы до реализации модели.
2. реализация модели
- подбор готовых средств для реализации или
- разработка уникальных средств.
В первом случае ограничиваются кодированием модели на входном языке готового средства. Во втором случае необходимо решить все вопросы, связанные с моделированием.
3. исследование модели(характеристик)
- оценка осн. характеристик
+ трудоемкость
+ адекватность
+ универсальность
+ точность
- корректировка модели
+ локальная – улучшение качеств модели без возврата на предыдущие этапы, модель принципиально не меняется
+ глобальная
4. моделирование объекта – исследование хар-к объекта на модели
- планирование экспериментов, может выполняться в виде стратегического и тактического планирования с привлечением соответствующего математического аппарата
- принятие решений
5. анализ результатов
- вып. интерпретация результатов
- статистическая обработка рез-тов
- принятие решений.
34. Характеристика концептуальных моделей.
Построение концепт. модели включает:
- определение типа объекта;
- описание внешней среды (рабочей нагрузки);
- декомпозицию объекта на элементы.
* Объект, если это возможно, обследуют, собирают сведения о его структуре и функционировании.
* Выявляют характер взаимодействия его элементов, алгоритмы управления.
* Формулируют набор параметров объекта, выделяют первичные, наиболее влияющие на его характеристики, которые и следует отображать в модели.
* Выявляют характерные состояния объекта.
* Определяют, будет ли модель детерминированной или вероятностной. Иногда детерминированную среду заменяют стохастической с целью избежания полного перебора параметров при экспериментах с моделью. И напротив, в целях упрощения модели, решения ее аналитическими методами вероятностную среду и объект могут трактовать как детерминированные. Если модель вероятностная, то решают задачу определения законов распределения случайных процессов среды и объекта, подбора соответствующих им теоретических законов.
* В зависимости от требований к точности модели могут быть ориентированы на вычисление только средних значений характеристик, или средних значений и их дисперсий, учет коэффициентов вариации случайных процессов, законов распределения.
* Определяются требования к исходным данным, качеству задания параметров и вычисления характеристик объекта (по составу, точности), формулируют критерии эффективности.
35. Цели и виды планирования экспериментов с моделью.
При испытании трудоемких моделей требуется планирование эксперимента. Цель планирования эксперимента – получить максимум полезной информации при минимальных затратах на проведение моделирования.
Затраты (временные) на моделирование зависят
- от числа испытаний на одном эксперименте (n)
- от количества экспериментов (r)
- от кол-ва прогонов (k) если система не стационарна.
Тактическое планирование – занимается тем, как уменьшить кол-во испытаний (n). Возможные подходы:
- теоретические расчеты длит. эксперим.
- методы уменьшения дисперсии
- отброс переходного периода.
Стратегическое планирование – работает с величиной r. Для этого в модели выделяются факторы (параметры) и они ранжируются по степени влияния. Затем из них выделяют первичные или наиболее важные. Для количественных факторов выявляют значения (уровни), для качественных величин формируются ранги; составляется факторный план.
Пример: модель включает 2 параметра
однофакторный план – 16 экспериментов, полнофакторный план - 60 экспериментов.
Рандомизированный план – случайным образом берутся p1 и p2.
Дробный факторный план – для каждого эксперимента берутся min и max.