L1*l2*...* Lk , где k - количество факторов.

Данное выражение часто применяют для выражения типа полного факторного эксперимента.

Например, полный факторный эксперимент типа 2³ * 3² означает, что имеется 5 факторов, три из которых варьируются на двух уровнях, и два - на трех уровнях. Чаще всего применяются полные факторные эксперименты типа 2^k .

Поскольку с ростом k количество сочетаний факторов, а, следовательно, и количество опытов быстро растет, то обычно рассматриваются не полные факторные эксперименты, а только их части.

(Подробнее познакомиться с этой частью имитационного планирования можно в учебном пособии "Планирование экспериментов в имитационном моделировании", а также при работе с контролирующей обучающей системой SMOD.)

Тактическое планирование – это определение способа проведения каждой серии испытаний, предусмотренной планом эксперимента. Необходимость этого этапа обусловлена ограниченностью ресурсов, отпускаемых на моделирование. Поэтому необходимо стремиться к получению максимального количества информации с помощью небольшого числа прогонов моделей. Кроме того, эксперимент должен быть построен таким образом, чтобы можно было оценить точность его результатов, то есть степень доверия к тем выводам, которые будут сделаны на основе этих результатов.

Основные пункты, определяющие точность и стоимость получения результатов эксперимента, следующие:

• сходимость;

• начальные условия;

• размер выборки;

• методы уменьшения дисперсии.

Большинство имитационных моделей используется для изучения установившихся равновесных условий работы объекта (стационарные режимы). Но в большинстве стохастических моделей обычно имеются переходные условия, не характерные для стационарного режима. Эти условия отмечаются в начале работы имитационной модели. Можно предложить три пути решения этой проблемы:

1. Использовать достаточно длинные вычислительные прогоны, при этом число данных переходного периода будет небольшим по сравнению с числом данных установившегося режима;

2. Исключить из рассмотрения начальный период работы модели;

3. Выбрать такие начальные условия, которые ближе всего к стационарному режиму; при этом уменьшается переходный период.

Первый путь применим только для простых и дешевых, с точки зрения времени, моделей. Однако его использование позволяет нам быть уверенным в том, что мы не вносим субъективизм в определение стационарного режима работы объекта.

Недостатком второго подхода является бесполезная трата части машинного времени. Кроме того, увеличивается дисперсия за счет сокращения объема выборки. И самое главное - трудно определить, когда закончился переходный период.

Имеется несколько эвристических способов определения этого момента:

1. Отбрасывать последовательно результаты наблюдений до тех пор, пока первое из оставшихся измерений не будет ни минимальным, ни максимальным;

2. Сравнить число измерений, превосходящих средний уровень, с числом измерений, меньших его. Если эти числа примерно равны, то условие стационарности выполнено;

3. Вычислять скользящее среднее. Стационарный режим достигается тогда, когда оно перестает существенно изменяться во времени.

При использовании третьего подхода переходный период уменьшается. Но здесь имеется опасность получить смещение в сторону заранее сделанных выводов об условиях установившихся состояний.

Другая трудность возникает в случае экспериментов по сравнению альтернатив. Появляется проблема выбора начальных условий в случае, когда установившиеся режимы существенно различаются для разных альтернатив. Возможны три варианта:

1. Проверить каждую альтернативу при произвольных начальных условиях;

2.Проверить альтернативы с использованием общих начальных условий, являющихся компромиссом между наилучшими условиями для каждой альтернативы;

3. Проверить каждую альтернативу с наилучшими для нее начальными условиями.

Экспериментирование – это процесс осуществления имитации с целью получения требуемых данных и анализа чувствительности. Хорошая модель должна при малых изменениях начальных условий давать малые изменения результатов работы. В случае невыполнения этого условия необходимо пересматривать модель.

Интерпретация – это построение выводов по данным, полученным путем имитации.

Этот этап обычно осуществляется разработчиками имитационной модели совместно с заказчиком модели.

Реализация – это практическое использование модели и/или результатов моделирования.

Документирование – регистрация хода осуществления проекта и его результатов, а также документирование процесса создания и использования модели.