Вопрос 8.

Дискретные имитационные модели – переменные изменяются дискретно в определенные моменты имитационного времени, называемые событиями; динамика дискретных моделей представляет собой переход от момента наступления очередного события к моменту наступления следующего события.

Для дискретных моделей, используется следующая концепция:

процесс процесс

действие действие действие

t

событие1 событие2 событие3

Событие – мгновенное изменение состояния модели, происшедшее в результате осуществления множества взаимодействий между компонентами модели в один и тот же момент системного времени.

Процесс – ориентированная во времени последовательность событий, которая может состоять из нескольких действий.

Действие – совокупность воздействий, которая приводит к смене состояния.

Описать дискретную модель можно:

1. определяя изменений состояний системы, происходящих в моменты свершения событий,

2. описывая действия, в которых принимают участие элементы системы,

3. описывая процессы, через которые проходят эти элементы.

Эти представления лежат в основе трех подходов к построению ИМ:

1. событийный подход,

2. подход сканирования активности,

3. процессно-ориентированный подход.

Например:

• событийный подход используется в системах GASP, SIMSCRIPT,

• подход сканирования активности используется в SLAN,

• процессно-ориентированный подход используется в GPSS, SIMULA.

Вопрос 9.

Характерная черта имитационного моделирования – то, что каждый прогон модели дает результаты, которые действительны только при определенных значениях параметров, переменных, структурных взаимосвязей, операционных правил, заложенных в им.программу.

Основная проблема стратегического планирования – организация им. эксперимента, т.е. выбор метода сбора информации, который дает требуемый для данной цели исследования ее объем при наименьших затратах.

Направленный вычислительный эксперимент – это им. эксперимент, содержание которого определяется предварительно проверенным аналитическим исследованием (являющимся частью им. эксперимента), и результаты которого достоверны и математически обоснованы.

Цели предварительного планирования эксперимента:

• позволяет выбрать конкретный метод сбора необходимой для получения обоснованных выводов информации, т.е. план эксперимента задает схему исследования – структурную основу,

• позволяет достигнуть цели исследования эффективным способом, т.е. уменьшить число экспериментальных проверок.

Структурная основа задается целями эксперимента:

Цели им. эксперимента	Тип выч. эксперимента	Математические модели и методы.
1. Оценка изучаемых выходных переменных при заданных условиях функционирования.	1. оценка и сравнение средних и дисперсий	стат. методы оценивания дисперсионный анализ процедуры ранжирования и отбора эвристические приемы
2. Сравнение и выбор альтернатив.
3. Получение знаний о влиянии управляемых параметров на рез-ты моделирования.	2. анализ чувствительности системы к изменению параметров	методы планирования эксперимента регрессионный, корреляционный анализ спектральный анализ дисперсионный анализ
4. Определение тех значений вх. параметров, при которых достигается оптимальный отклик.	3. оптимизация – отыскание оптимальных значений на некотором множестве возможных значений переменных	методология анализа поверхности отклика методы локальной оптимизации итеративные оптимизационные процедуры
5.многокритериаль-ная оптимизация	4. Вариантный синтез.