книги из ГПНТБ / Пивоваров, С. Э. Моделирование процессов прогнозирования в приборостроении

Рис. 28. Шаг 16 алгоритма оптимизации

Ш а г 17 (рис. 29). Выбор элементов <#4 + 5 < 0. Выработка признака неразрешимости при всех е<рм,+5 < 0 и остановка машины. Переход на метку а + 4. В противном случае вычисление 4 * 4 + &

148

Ш а г 18 (рис. 30). Выбор элемента массива еЦ'м,+в с минималь­ ным значением и присвоение индексу /?1 значения индекса i этого элемента.

Рис. 29. Шаг 17 алгоритма оптимизации

149

Рис. 30. Шаг 18 алгоритма оптимизации

Ш а г 20. (рис. 32). а + 2. Выбор массивов Хц и формирование оптимального решения. Переход на метку а + 4. Конец вычислений.

По данному алгоритму (метод разложения) и его блок-схеме на алгоритмическом языке «Алгол-60» была составлена программа решения задачи определения оптимального варианта прогноза раз­ вития предприятий подотрасли аналитического приборостроения.

Программа решения задачи методом разложения: begin integer N, М, Ml, L; ВВОД (N, M, Ml, L); begin array с [1 : N], b [1 : M], ao [1: Ml, 1 : N],

150

151

Рис. 32. Шаг 20 алгоритма оптимизации

152

154

Г л а в а б

КОМПЛЕКСНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ СТЭС

6.1. Вывод комплексной имитационной модели прогнозирования развития СТЭС

В предыдущих плавах были рассмотрены основные математико­ статистические модели, с помощью которых решаются задачи отдельных подсистем функционирования СТЭС. В целях комплекс­ ной оценки прогнозных решений с позиции представления отрасли как сложной системы необходимо построение комплексной имита­ ционной модели прогнозирования развития СТЭС.

Имитационная модель —есть общее логико-математическое представление системы, запрограммированное для решения на ЭВМ. Математические модели, использующиеся при имитации, могут быть различного типа. *

Имитационная модель обладает всеми или некоторыми из характеристик детерминированной, стохастической моделей и мо­ дели математического ожидания и выступает, как правило, в качестве динамической модели управления, т. е. модели многоша­ гового изменения, позволяющей рассматривать проблему в целом. В частности, имитационная модель прогнозирования развития СТЭС является комплексной моделью многошагового изменения, вклю­ чающей в себя все указанные типы моделей.

Имитационные модели прогнозирования развития СТЭС осно­ вываются на „проигрывании11 на ЭВМ случайных вариантов разви­ тия системы, образованных с помощью методов статистических испытаний. Для реализации подобной имитационной модели необ­ ходимо наличие достаточного количества исходной статистической информации. Следует помнить, что результаты, полученные ими­ тацией, т. е. по какой-то экспериментальной схеме, целиком обус­

быть получен единственный результат.

случайные величины, математическое ожидание которых равно интересующим нас характеристикам.

156

ловливаются вводимыми в неё данными. Поэтому необходимо с известной осторожностью трактовать результаты моделирования, приписывая им определенную статистическую достоверность.

Определение основных показателей оптимального варианта прогноза развития СТЭС происходит путем многократного „проиг­ рывания” на модели, после чего осуществляется математико-ста­ тистический анализ эксперимента по установленным критериям.

При исследовании СТЭС вводится понятие „вариант развития системы” (состояние системы), под которым следует понимать набор показателей, полностью характеризующий различные сто­ роны её функционирования. Многократное „проигрывание” заклю­ чается в том, что, изменяя значения показателей с определенным шагом, перебираются все возможные варианты развития системы и в процессе проводимого анализа устанавливаются и оценива­ ются основные показатели её функционирования.

Имитационное моделирование дает возможность оценивать эффективность и целесообразность тех или иных прогнозных реше­ ний, воспроизводить работу конкретных подсистем СТЭС, опре­ деляя их устойчивость и надежность в смысле адекватности реаль­ ным процессам, автоматизировать управление развитием СТЭС и принятием прогнозных решений.

Применение метода имитационного моделирования для реше­ ния указанных задач объясняется также следующими причинами;

отсутствием анаяитических методов решения; наличием достаточного количества исходной информации о мо­

делируемой системе, обеспечивающей достоверность моделиро­ вания;

чрезвычайно большим объемом вычислений, выполнение кото­

внеё подсистем с описанием их взаимосвязей.

2.Составление пошагового алгоритма реализации задачи прог­ нозирования развития СТЭС. Пошаговый алгоритм показывает общий порядок действий без каких-либо деталей, т. е. отображает общую структуру процесса.

3.Построение блок-схемы рассматриваемого алгоритма, дающей наглядное графическое представление реализации комплексной

модели.

4.Составление моделирующего алгоритма для реализации комплексной имитационной модели развития СТЭС.

5.Составление по вышеуказанным алгоритмам и блок-схемам общей блок-схемы и программы для реализации задачи прогнози­ рования развития СТЭС на ЭВМ.

157