- •Классификация математических моделей сложных систем (сс).
- •Предпосылки для имитационного моделирования (им) сложной системы (сс).
- •2. Построение концептуальной модели.
- •3. Формализация объекта моделирования.
- •4. Программирование и отладка модели.
- •6. Исследование свойств им.
- •Принципы построения моделирующих алгоритмов и организация квазипараллелизма.
- •Способы генерации псевдослучайных чисел.
- •2) Искусственно воспроизводиться программными датчиками, включенными в общую схему моделирования.
- •Случайный выбор из конечного множества
- •Общие методы для непрерывных распределений
- •Эмпирические тесты
- •Задачи тактического планирования.
- •Однофакторные эксперименты при решении задач типа «что – если».
Однофакторные эксперименты при решении задач типа «что – если».
Цель любого экспериментального исследования заключается в том, чтобы больше узнать об изучаемом объекте. Реализация плана ИЭ дает возможность получить статистически значимую информацию, содержащую необходимые сведения о реальной системе или некоторой стратегии и позволяющую сделать важные выводы о поведении изучаемого объекта. В экспериментальном исследовании можно выделить следующие типы задач:
-
объяснение соотношения между переменной отклика и управляемыми параметрами;
-
сравнение между собой двух и более систем или вариантов их использования по критерию эффективности;
-
определения сочетания параметров, которые оптимизируют переменную отклика.
Построение зависимости оценки r отклика Х от вектора параметров v={vi}i=1,M является традиционным способом представления результатов моделирования. В простейшем случае исследователя интересует ответ на вопрос типа, «каким будет значение отклика Х, если вектору v задать значение v*». На основании результатов необходимо выполнить следующие действия:
-
проверить адекватность ИМ по имеющейся статистике;
-
используя этап испытания ИМ, как тестовые прогоны, оценить ее чувствительность, начальное количество реплик, целесообразность применения техники непрерывного эксперимента, методов уменьшения дисперсии, выбрать процедуру окончания ИЭ, спрогнозировать расходы по времени и памяти на его постановку и реализацию;
-
проведя ИЭ, обработать полученную стандартную статистику и выдать точечные и интервальные оценки отклика Х.
Если все компоненты вектора v дискретны, то можно ставить задачу оценки значения отклика в узлах гиперрешетки. Она решается путем выполнения вышеприведенной последовательности действий в каждом узле. В силу своей ресурсоемкости данную задачу часто невозможно решить. Тогда исследователь фиксирует часть параметров на некотором уровне и уменьшает размерность задачи. В крайнем случае, когда варьируется один фактор, на выходе исследователь видит столбцовую диаграмму. Если часть или все компоненты вектора v непрерывны, то можно дискретизировать область определения фактора с постоянным или случайным шагом и свести задачу к предыдущей. При небольшой размерности вектора параметров (M3) нередко удается найти удовлетворительное приближение отклика аналитической моделью.