Добавил:

ivanov666 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Башкирский Государственный Аграрный Университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

Моделирование. Учебное пособие

.pdf

Скачиваний:

Добавлен:

07.09.2026

Размер:

1 Мб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 1 2 3 4 5 67 / 97 8 9 > Следующая >>>

Анкета № 1

«Оценка качества имитационной модели по принципу

“особых состояний”»

Укажите факт обеспечения в процессе разработки имитационной

модели присущей ей характеристики.

№ Присущая характеристика

1 Вопрос(ы), ответ на который(ые) даст имитационная модель

объекта исследования, имеет неочевидный ответ (нетривиален)

2 Выбранные показатели эффективности функционирования объ-

екта исследования:

• имеют выражения для расчета на основе статистических данных, источником которых является имитационная модель;

• заданы в вероятностной и статистической форме для заявок и каналов обслуживания;

• оценивают работу каналов обслуживания и условия обслуживания заявок

3 Построенная Q-схема объекта исследования описана в терминах

имитационного моделирования, при этом:

• определено, что представляют собой заявки в объекте;

• определены характеристики входного(ых) потока(ов) заявок;

• определено, что представляют собой каналы обслуживания;

• определены количество и характеристики каналов обслуживания объекта;

• сформулированы правила обслуживания заявок;

• определены возмущающие воздействия и их характеристики;

• определена емкость накопителя заявок;

• определен порядок обслуживания каналами заявок

4 Q-схема объекта исследования согласована с его содержатель-

ной моделью:

• количество входных потоков заявок соответствует описанию;

• количество каналов обслуживания соответствует описанию;

• потоки возмущающих воздействий и их характеристики соответствуют описанию;

• правила выбора каналов соответствуют описанию;

• порядок обслуживания заявок соответствует описанию

Отметка

(да/нет)

Окончание таблицы

№ Присущая характеристика

5 Вероятности того, что статистические данные о случайных по-

токах не противоречат выбранным теоретическим законам распределения и соответствуют требованиям, а именно:

• случайных потоках заявок;

• случайных потоках облуживания;

• случайных потоках возмущающих воздействий

6 Временная диаграмма согласована с содержательной моделью

объекта исследования и его Q-схемой:

• количество временных осей соответствует суммарному числу

входных потоков, каналов обслуживания и возмущающих воздействий;

• отражает неповторяющиеся ситуации, которые должны быть учтены в алгоритмической модели объекта исследования

7 Алгоритмическая модель согласована с Q-схемой и временной

диаграммой

8 Алгоритмическая модель предусматривает возможность изме-

нения:

• структуры, в том числе числа каналов обслуживания;

• параметров имитационной модели

9 Алгоритмическая модель предусматривает расчет показателей

эффективности функционирования объекта исследования с заданной точностью (статистическая устойчивость выходных данных)

10 Имеется соответствие в пределах требуемой точности выход-

ных данных программного эксперимента и выходных данных, полученных другим способом, при одинаковых исходных данных (правильность работы имитационной модели)

11 Имеется эксперимент, подтверждающий расчет выходных дан-

ных с заданной точностью

12 Результаты экспериментов на чувствительность модели пред-

ставлены в графической и табличной форме

13 Результаты экспериментов на чувствительность модели объяс-

нены

Отметка

(да/нет)

Критерии оценки качества имитационной модели по принципу

«особых состояний» следующие:

 если доля баллов при оценке составляет более 85 % от макси-

мально возможной оценки, т. е. более 26 баллов из 31 балла, то разработанная имитационная модель в значительной мере удовлетворяет требованиям качества. Тем не менее можно улучшить модель, если проанализировать и реализовать

характеристики, получившие оценку

«нет»;

 если доля баллов при оценке составляет от 65 до 84 % от макси-

мально возможной оценки, т. е. от 20 баллов до 26 баллов, то разработанная имитационная модель в целом удовлетворяет требованиям качества. Можно улучшить модель, если проанализировать и реализовать характеристики, получившие оценки «нет». Если есть несколько характеристик, принадлежащих к одной группе с оценкой «нет», то следует направить усилия на улучшение этих характеристик, что может значительно повысить качество модели;

 если доля баллов при оценке составляет менее 20 баллов, то раз-

работанная имитационная модель требует доработки. Можно улучшить модель, если проанализировать и доработать характеристики, получившие оценки «нет

». Если есть несколько характеристик, принадлежащих к одной группе, то следует направить усилия на улучшение этих характеристик, что может значительно повысить качество модели. Также следует улучшить те характеристики, изменение которых требует минимум усилий.

Дополнительно с помощью анкет, помещенных в разделе «Разработка интерфейса и программная реализация», оценивают качество пользовательского интерфейса имитационной модели.

Чек-лист № 2

«Порядок построения динамической модели»

Отметьте факт выполнения того или иного действия (да/нет) в процессе разработки имитационной динамической модели.

№ Действие при выполнении

Отметка

(да/нет)

1 Сформулирована проблема или вопрос, которые требуют

решения в объекте исследования

2 Заданы все учитываемые в имитационной динамической

модели характеристики объекта исследования (определены границы объекта исследования)

3 Выбраны переменные имитационной динамической моде-

ли, определены их типы и построена система уравнений модели

4 Выбрана величина шага для расчетов с помощью имита-

ционной динамической модели

5 Построен алгоритм имитационной динамической модели 6 Выбрана программная среда для программной реализации 7 Определены начальные значения переменных и парамет-

ров имитационной динамической модели

8 Программно реализован алгоритм имитационной динами-

ческой модели

9 Проведено тестирование имитационной динамической

модели

10 Проведено исследование чувствительности имитационной

динамической модели к изменению ее параметров

11 Выполнена оценка качества пользовательского интерфей-

са имитационной динамической модели

Анкета № 2

«Оценка качества динамической модели по принципу “Δt”»

Укажите факт обеспечения в процессе разработки имитационной динамической модели присущей ей характеристики.

№ Присущая характеристика

1 Сформулированная проблема или вопрос имеют не-

очевидные ответы (нетривиальны)

2 Выделенные характеристики обеспечивают целост-

ность и непрерывность процессов функционирования объекта, а также возможность исследования сформулированной(ого) проблемы/ вопроса

3* Способ расчета переменных в системе уравнений ди-

намической модели соответствует виду переменной

(уровень, темп, дополнительные переменные)

4* Порядок расчета переменных в системе уравнений ди-

намической модели соответствует принятому порядку в данном типе систем уравнений

5* Выбранная величина шага моделирования меньше ве-

личины минимального запаздывания в динамической модели

6* Построенный алгоритм имитационного моделирования

соответствует системе уравнений динамической модели

7 Выбранная программная среда для программной реа-

лизации алгоритма имитационной динамической модели обеспечивает удобный, понятный интерфейс пользователя (возможность изменять параметры динамической модели и интерпретировать полученные результаты)

8* Имеется соответствие в пределах требуемой точности

выходных данных программного эксперимента и выходных данных, полученных другим способом, при одинаковых исходных данных (правильность работы программно реализованной имитационной динамической модели)

Отметка

(да/нет)

Окончание таблицы

№ Присущая характеристика

9 Результаты экспериментов на чувствительность ими-

тационной динамической модели представлены в графической и табличной форме

10 Результаты экспериментов на чувствительность ими-

тационной динамической модели имеют объяснение

* Отмечены характеристики, обязательные в реализации.

Отметка

(да/нет)

Критерии оценки качества имитационной динамической модели следующие:

 если доля баллов при оценке составляет более 80 % от макси- мально возможной оценки, т.е. более 8 баллов из 10 максимально возможных баллов, то разработанная имитационная модель в значительной мере удовлетворяет требованиям качества. Тем не менее можно улучшить модель, проанализировав, например, три характеристики, получившие

наименьшие баллы. Возможно, что затратив минимум

усилий, можно улучшить некоторые характеристики модели;

 если доля баллов при оценке качества интерфейса составляет от 60 до 80 % от максимально возможной оценки, т.е. от 6 баллов до 8, то

разработанная имитационная модель в целом удовлетворяет требованиям качества. Можно улучшить модель, проанализировав характеристики, получившие наименьшие

баллы;

 если доля баллов при оценке качества составляет менее 6 баллов, то разработанная имитационная модель требует доработки. Можно улучшить модель, проанализировав характеристики, получившие наименьшие баллы. Также следует улучшить те характеристики, изменение которых требует минимум усилий.

Дополнительно с помощью анкет, помещенных в разделе «Разработка интерфейса и программная реализация», оценивают

качество

пользовательского интерфейса имитационной динамической модели.

Чек-лист № 3

«Построение датчика случайных чисел»

Отметьте факт выполнения того или иного действия (да/нет) в процессе разработки датчика случайных чисел.

№ Действие

Выбран метод получения случайных чисел с заданным законом распределения

2 Выбран критерий согласия

Построен алгоритм генерации случайных чисел с заданным законом распределения, в котором предусмотрен(о):

• расчет среднего значения и среднеквадратического отклонения случайной величины;

Отметка

(да/нет)

• построение гистограммы по полученной выборке случайных чисел;

• расчет критерия согласия;

• изменение с помощью программного интерфейса

параметров закона распределения, числа карманов в гистограмме и объема выборки определяемых случайных величин

Выбрана программная среда для получения и исследования датчика случайных чисел

Программно реализован алгоритм для получения и исследования датчика случайных чисел

Сделан вывод по величине критерия согласия о качестве построенного датчика случайных чисел

Анкета № 3

«Оценка качества датчика случайных чисел»

Укажите факт обеспечения в процессе разработки датчика случайных чисел присущих ему характеристик.

№ Присущая характеристика

Критерий согласия выбран в соответствии с вопросом и особенностями объекта исследования

Рассчитанные по выборке случайных чисел с требуемым законом распределения среднее значение и среднеквадратическое отклонение отличаются незначительно от математического ожидания и среднеквадратического отклонения, определенных аналитически

Выбранное число карманов позволяет предварительно визуально предположить вид закона распределения полученных случайных чисел

В гистограмме нет редко встречающихся значений, а также кармана, в который попадает большое число случайных величин по сравнению с другими карманами

Оценка качества построенного датчика случайных чисел сделана по вероятностной мере

* Отмечены характеристики, обязательные в реализации.

Критерии оценки качества датчика случайных чисел следующие:

 если доля баллов при оценке составляет не менее 80 % от макси- мально возможной оценки, т. е. не менее 4 баллов из 5 баллов, то разработанный датчик в значительной мере удовлетворяет требованиям качества. Можно улучшить качество датчика, если реализовать характеристику, получившую оценку «нет»;

 если

доля баллов при оценке качества датчика случайных чисел составляет от 60 до 80 % от максимально возможной оценки, т. е. от 3 баллов до 4 баллов, то разработанный датчик в целом удовлетворяет требованиям качества. Можно улучшить качество датчика, если реализовать характеристики, получившие оценки «нет»;

 если доля баллов при оценке качества датчика составляет менее

3 баллов, то разработанный датчик требует доработки. Можно улуч-

шить его, если реализовать характеристики, получившие оценку «нет».

Отметка

(да/нет)

Приложение 2

СБОР И ОБРАБОТКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ

Статистические данные используются для определения (идентификации) законов распределения случайных интервалов между приходами заявок в объекте исследования и случайного времени обслуживания заявок, а также для оценки правильности работы имитационной модели.

Данные о законах распределения случайных интервалов между приходами заявок и случайного времени обслуживания заявок используются для моделирования ния. В итоге с помощью имитационной модели рассчитываются показатели эффективности функционирования объекта исследования. Полученные значения сравниваются с результатами расчета с помощью имитационной модели при тех же исходных данных. Совпадение значений показателей эффективности, полученных разными способами, в заданных пределах, например в пределах 20 %, вильности работы имитационной модели и возможности ее использования для исследования процессов функционирования объекта моделирования.

Важной информацией для оценки качества собранного статистического материала являются место, дата и время сбора данных. Также важно корректно определить единицу измерения определяемой величины.

Для сбора данных о потоке обслуживания можно кету, приведенную ниже.

Статистические данные о потоке обслуживания

Объект: [название объекта] Дата: [дата, день недели] Время: [начало сбора – окончание сбора]

№

заявки

Момент начала обслуживания заявки

(абсолютное время)

процесса прихода заявок и их обслужива-

свидетельствует о пра-

использовать ан-

Момент окончания

обслуживания заяв-

ки (абсолютное

время)

Интервал обслужи-

вания заявки (с)

1 12.33.35 12.37.40 245

2 … … …

Если нет одной группы статистических данных с достаточным объемом (50–100 случайных величин), то возникает необходимость в объединении разных групп. В этом случае можно объединить разные группы, если они принадлежат одной генеральной совокупности, т. е. имеют один и тот же аналитический закон распределения случайной величины. На этот вопрос отвечает критерий Смирнова.

Обработка статистических

данных включает решение следующих задач отдельно для входного потока заявок и для потока обслуживания:

 первичная обработка данных (объединение при необходимости

данных, собранных в примерно одинаковых условиях, но в разное время, или удаление редко встречающихся величин);

 построение гистограммы;  выдвижение гипотезы о законе распределения случайной вели-

чины по

гистограмме;

 проверка гипотезы с использованием критерия согласия Пир-

сона.

Для построения гистограмм можно использовать MSExcel (ко-

манда Данные/Анализ Данных).

Рекомендуется при построении гистограммы брать 5–10 карманов. Если карманов больше или меньше, чем указано в рекомендации, то нередко статистические данные на гистограмме представляют собой «шум», который не имеет явно выраженной

закономерности, т. е. возникают проблемы с нулевой гипотезой о законе распределения случайной величины.

Для определения величины кармана нужно разделить разницу между максимальным и минимальным значением случайной величины, например, на 7 (это значение взято из рекомендованного интервала значений для числа карманов).

В табл. П1 представлены типичные по форме гистограммы

и соответствующая им нулевая гипотеза об аналитическом законе распределения случайной величины, которую нужно проверить, используя соответствующий критерий согласия.

<<< < Предыдущая 1 2 3 4 5 67 / 97 8 9 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]