54. Формальное описание функционирования стохастической системы

Вектор состояния системы с учетом входных переменных, воздействия внешней среды и взаимосвязей, имеющих случайных характер, может быть представлен в виде функционала для описания стохастических систем

Z=Ф(Z₀, X,Y,h,t)

Тогда состояние системы описывается в терминах теории вероятности, т.е. в каждый момент времени определяется распределение вероятности параметра, мат.ожидание, дисперсии и другие сатистики.

55. Принцип t построения моделирующих алгоритмов

Функционирование системы во времени может быть представлено изменением параметров через определенные отрезки времени t, тогда моделируемое время может быть представлено как изменение системы через интервалы времени t. Такой принцип моделирования принципом t. t=t0+jt, j=1,2,3…n

В этом случае моделирование является дискретным и может быть успешно реализовано на ПК.

56. Принцип z построения моделирующих алгоритмов

В ряде случаев моделирование удобно рассматривать в качестве 2-х состояний:

а) особое состояние – состояние присущее процессу функционирования системы только в некоторые моменты времени при изменении входных или управляющих воздействий

б) не особое состояние – в которых процесс находится все оставшееся время, тогда отслеживание особых состояний может дать информацию для построения функции состояния.

Обозначение скачкообразного изменения состояний определяется на Z, а принцип моделирования системы называют принципом Z.

Данный принцип позволяет в ряде случаев существенно сократить ресурсы, необходимые для моделирования. Вектор состояния системы с учетом входных переменных воздействия внешней среды и взаимосвязей имеют случайных характер. Может быть выражен в виде функционала для описания вероятностных систем, тогда состояние системы описывается в терминах теории вероятности. Т.е. в каждый момент времени определяется распределение вероятности параметра, математическое ожидание, дисперсия и другие статистики.

57. Построение логической схемы модели

Построение логических схем на основе концептуальной модели по блочному принципу строятся логические схемы. Поэтому все блоки подразделены на основные и вспомогательные. Вспомогательные блоки соответствуют блокам необходимым только для машинной реализации.

58. Получение математических соотношений

Математические соотношения определяются в виде явных функций с ведением системы обозначения по всем блокам наименований и нумераций, необходимо также отобразить логику функционирования системы и задать математические соотношения в явном виде.

59. Проверка достоверности модели системы

На данном этапе определяется соответствие логической схемы модели реальному состоянию функционирования системы с учетом имеющейся опытной информации. В этом случае результаты расчетов сравнивают с исходными данными, проверяются исходные предположения и проверяется процесс преобразования информации от входа к выходу.

60. Выбор вычислительных средств для моделирования

Определяются необходимые вычислительные ресурсы программного и технического обеспечения

61. План работы программирования модели

Составляется план с учетом имеющихся технических и программных средств, время на программирования программ и затрат машинного времени

62. Построение алгоритма программы

Строится логическая схема программы на языке алгоритмизации системы

63. Проверка достоверности алгоритма программы

Проверяется соответствие каждой операции представленной в схеме с учетом логики конкретной модели

64. Программирование модели

Проводится непосредственная генерация рабочих программ для моделирования системы

65. Проверка достоверности программы

Осуществляется на основе тестирования отдельных блоков с объединением их в подсистемы и систему в целом. Завершение тестирования осуществляется на основе контрольного расчета при наличии имеющейся информации

66. Техническая документация по этапу «Алгоритмизация по модели и ее машинная реализация»

а) логическая схема модели и ее описание

б) описание всех переменных их размерности и обозначения

в) алгоритм

г) полный текст программы

д) перечень входных и выходных переменных

е) инструкция по работе с программой

ж) оценка затрат машинного времени на моделирование с учетом ресурсов ЭВМ

67. Стратегическое и тактическое планирование машинного эксперимента

Целью планирования является получение максимального объема необходимой информации при минимальных затратах ресурсов. Различают стратегическое планирование эксперимента, когда решают задачу построения оптимального плана эксперимента для достижения цели, т.е. построения оптимальной системы; и тактическое планирование, которое преследует частные цели оптимальной реализации каждого эксперимента, заданного при стратегическом планировании. При тактическом планировании определяют начальные условия эксперимента и стремятся к уменьшению разброса решений, т.е. сокращению необходимых объемов выборки.

68. Определение требований к вычислительным средствам

Определяется необходимое техническое обеспечение моделирующей системы (какая нужна периферия и т.д.)

69. Проведение рабочих расчетов

Включает в себя подготовку набора исходных данных, их проверку, ввод, проведение расчетов и получение выходных данных.

70. Анализ результатов моделирования

Осуществляется анализ полученной информации, в том числе анализ чувствительности результатов изменений значений параметров.

71. Представление и интерпретация результатов моделирования

Представление: выбирается наиболее удобная форма, т.е. таблицы, графики, диаграммы, схемы с возможностью представления информации в диалоговом режиме.

Интерпретация: информация моделирования сопоставляется с информацией об объекте моделирования и делаются выводы относительно характеристик процессов функционирования исследуемой системы.

72. Подведение итогов моделирования и выдача рекомендаций

Даются основные результаты моделирования, проводятся проверки гипотез, рекомендуется практические направления действий по использованию результатов моделирования.

73. Техническая документация по этапу «Получение и интерпретация результатов моделирования» включает в себя:

• план проведения машинного эксперимента

• набор исходных данных для моделирования

• результаты моделирования системы

• анализ и оценка результатов моделирования

• выводы по полученным результатам

• разработка рекомендаций по дальнейшему совершенствованию машинной модели

Моделирование систем на основе CASE-технологий