
- •В. Ф. Ситник н. С. Орленко
- •252057, М. Київ, проспект Перемоги, 54/1
- •1. Типова програма
- •Таким чином, якщо на фізичній моделі знайдено числове значення характеристики , то воно може бути перераховано на натурне явище за формулою
- •Література до теми Основна
- •1.2. Практичне заняття
- •1.3. Термінологічний словник
- •1.4. Завдання для перевірки знань
- •Тема 2. Сутність імітаційного моделювання
- •2.1. Методичні поради до вивчення теми
- •Програмне забезпечення
- •2.2 Практичне заняття
- •2.3. Термінологічний словник
- •2.4. Навчальні завдання
- •2.5. Завдання для перевірки знань
- •Тема 3. Основні етапи побудови імітаційної моделі
- •3.1. Методичні поради до вивчення теми
- •Література до теми
- •Допоміжна
- •Програмне забезпечення
- •3.2. Практичне заняття
- •3.3. Термінологічний словник
- •3.4. Навчальні завдання
- •3.5. Завдання для перевірки знань
- •Тема 4. Імітаційна модель керування запасами
- •4.1. Методичні поради до вивчення теми
- •А. Статична детермінована модель Основні передумови
- •Економіко-математична модель
- •Б. Керування багатопродуктовими запасами Основні передумови
- •Економіко-математична модель
- •Література до теми
- •4.4. Навчальні завдання
- •4.5. Завдання для перевірки знань
- •Тема 5. Поняття про метод Монте-Карло
- •5.1 Методичні поради до вивчення теми
- •Література до теми Основна
- •Допоміжна
- •Програмне забезпечення
- •5.2. Практичне заняття
- •5.3. Термінологічний словник
- •5.4. Навчальні завдання
- •5.5. Завдання для перевірки знань
- •Тема 6. Генерування рвп [0,1]
- •6.1. Методичні поради до вивчення теми
- •Мультиплікативний конгруентний метод (метод лишків)
- •Адитивний конгруентний метод
- •Література до теми
- •6.2. Практичне заняття
- •6.3. Термінологічний словник
- •Гістограма — графічне наближене зображення щільності випадкової величини, побудоване за вибіркою скінченного обсягу.
- •6.4. Навчальні завдання
- •6.5. Завдання для перевірки знань
- •Поясніть, коли виникає потреба програмістам, зайнятим програмною реалізацією імітаційних моделей, обирати генератори випадкових чисел рвп [0, 1] і які існують засоби для виконання такої роботи.
- •Тема 7. Генерування випадкових подій і дискретно розподілених випадкових величин
- •7.1. Методичні поради до вивчення теми
- •Література до теми
- •7.4. Навчальні завдання
- •7.5. Завдання для перевірки знань
- •Тема 8. Генерування неперервних випадкових величин
- •8.1. Методичні поради до вивчення теми
- •Література до теми Основна
- •Допоміжна
- •8.2. Практичне заняття
- •8.3. Термінологічний словник
- •Експоненціальний розподіл має щільність ймовірностей та функцію розподілу такого виду:
- •8.4. Навчальні завдання
- •8.5. Завдання для перевірки знань
- •Тема 9. Планування імітаційних експериментів: основні визначення
- •9.1. Методичні поради до вивчення теми
- •Література до теми Основна
- •Допоміжна
- •Програмне забезпечення
- •Планування експерименту (Experimental Design)
- •9.2. Практичне заняття
- •9.3. Термінологічний словник
- •9.4. Навчальні завдання
- •Матриця планування для повного факторного експерименту
- •9.5. Завдання для перевірки знань
- •Тема 10. Утворення апроксимуючих поліномів
- •10.1. Методичні поради до вивчення теми
- •Матриця композиційного плану
- •Параметри композиційних планів
- •Література до теми
- •10.4. Навчальні завдання
- •10.5. Завдання для перевірки знань
- •Тема 11. Статистична перевірка результатів експериментальних досліджень
- •11.1. Методичні поради до вивчення теми
- •1. Обчислюють статистичну оцінку дисперсії адекватності :
- •Література до теми
- •11.4. Навчальні завдання
- •11.5. Завдання для перевірки знань
- •Тема 12. Планування імітаційних експериментів під час дослідженнЯ та оптимізації систем
- •12.1. Методичні поради до вивчення теми
- •Матриця планування з ефектами взаємодії
- •Матриця планування двофакторного експерименту
- •Література до теми Основна
- •Допоміжна
- •12.2. Практичне заняття
- •12.3. Термінологічний словник
- •12.4. Навчальні завдання
- •Матриця планування з ефектами взаємодії
- •12.5. Завдання для перевірки знань
- •3. Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт
- •3.1. Перелік лабораторних робіт Лабораторна робота № 1
- •Лабораторна робота № 2
- •Лабораторна робота № 3
- •3.2. Завдання для виконання лабораторних робіт
- •1. Моделювання обчислювальної системи колективного використання
- •2. Моделювання систем обслуговування клієнтів
- •3. Моделювання виробничих систем
- •3.3. Завдання для самостійної роботи
- •3.4. Довідки про склад пакету gpss/pc
- •3.9. Довідки про команди gpss/pc
- •Лабораторна робота
- •Опис основних етапів побудови імітаційної моделі
- •4. Критерії оцінювання знань з дисципліни під час підсумковОго іспиТу
- •Перелік екзаменаційних питань
- •5. Список літератури
Матриця композиційного плану
Номер спроби |
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
+1 |
–1 |
–1 |
+1 |
+1 |
+1 |
+1 |
|
2 |
+1 |
+1 |
–1 |
–1 |
+1 |
+1 |
+1 |
|
3 |
+1 |
–1 |
+1 |
–1 |
+1 |
+1 |
+1 |
|
4 |
+1 |
+1 |
+1 |
+1 |
+1 |
+1 |
+1 |
|
5 |
+1 |
–1 |
–1 |
–1 |
+1 |
+1 |
+1 |
|
6 |
+1 |
+1 |
–1 |
+1 |
+1 |
+1 |
+1 |
|
7 |
+1 |
–1 |
+1 |
+1 |
+1 |
+1 |
+1 |
|
8 |
+1 |
+1 |
+1 |
–1 |
+1 |
+1 |
+1 |
|
Закінчення табл. 10.1
Номер спроби |
|
|
|
|
|
|
|
|
9 |
+1 |
+ |
0 |
0 |
|
0 |
0 |
|
10 |
+1 |
– |
0 |
0 |
|
0 |
0 |
|
11 |
+1 |
0 |
+ |
0 |
0 |
|
0 |
|
12 |
+1 |
0 |
– |
0 |
0 |
|
0 |
|
13 |
+1 |
0 |
0 |
+ |
0 |
0 |
|
|
14 |
+1 |
0 |
0 |
– |
0 |
0 |
|
|
15 |
+1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Оскільки до квадратних рівнянь регресії переходять, як правило, тоді, коли виявиться неадекватність лінійної апроксимації процесу, що досліджується, то з метою збереження здобутих для розрахунків лінійних коефіцієнтів регресії експериментальних даних до повного (або дробового) факторного плану додають нові точки:
нульову точку, тобто базову (центральну) точку повного чи дробового факторного плану;
«зіркові» точки, розміщені на осях кодової системи координат.
Створені таким способом плани називають композиційними. «Зіркові» точки містяться на осях координат на однаковій відстані l від центральної точки, яка називається зірковим плечем. У табл. 10.1 наведено точки композиційного плану для трьох факторів. Геометричну інтерпретацію цього плану подано на рис. 10.1, де цифрами позначені точки, в яких виконуватимуться дослідження («зіркові» точки мають номери 9 — 14).
Рис. 10.1. Геометрична інтерпретація композиційного плану (n = 3)
Значення зіркового плеча l обчислюється залежно від обраного критерію оптимальності композиційного плану. При побудові квадратних поліномів найчастіше використовуються два критерії оптимальності: ортогональність і рототабельність.
Композиційний
план, вектори-стовпці матриці планування
якого ортогональні, називається
ортогональним
центральним композиційним планом.
Властивість
ортогональності планів дуже істотна,
оскільки дає змогу, як уже зазначалось,
визначати коефіцієнти регресії незалежно
один від одного. Це означає, що матриця
коефіцієнтів
системи нормальних рівнянь (10.3) при
ортогональності плану має діагональний
вигляд.
Матриця планування ортогоналізується перетворенням квадратичних членів
(10.10)
У
цьому разі вектор-стовпець фактора
буде ортогональним до векторів-стовпців,
які відповідають факторам
,
тобто
З урахуванням перетворення (10.10) поліном (10.9) запишеться у вигляді
Значення
зіркового плеча l
обирається з умови ортогональності
векторів-стовпців
і
матриці планування:
(10.11)
Підставивши у (10.11) вираз (10.10) і виконавши перетворення, дістанемо біквадратне рівняння для визначення зіркового плеча
(10.12)
Зазначимо, що ця формула справджується для випадку, коли ортогональний композиційний план здобуто додаванням зіркових точок до повного факторного плану при однаковій кількості дублюючих (паралельних) спроб для всіх точок плану. Якщо число таких спроб різне, то за допомогою співвідношення (10.11) можна дістати рівняння для обчислення зіркового плеча, вважаючи кожну дублюючу спробу новою точкою композиційного плану.
Якщо композиційний план створено на підставі дробового факторного плану, то рівняння для розрахунку зіркового плеча матиме вигляд
ND
ND
(10.13)
де ND — число точок у дробовому факторному плані.
У
табл. 10.2 наведено параметри ортогональних
центральних композиційних планів для
різного числа факторів, причому для
дво-, три-
та чотирифакторного простору
використовуються повні
факторні
плани, а для п’ятифакторного —
піврепліка
Таблиця 10.2