11. Проверка адекватности и корректировка модели.
Проверка адекватности модели заключается в оценке ее соразмерности с исследуемой системой, а также равнозначности системе. Однако модель не должна быть полным отображением системы, так как при этом теряется смысл ее создания.
Естественной простейшей мерой адекватности модели служит отклонение некоторой характеристики y0 оригинала от соответствующей характеристики модели ym:
или в относительных единицах:
Считается,
что модель адекватна системе, если
вероятность того, что отклонение
не превышает предельной величины
,
больше допустимой вероятности
:
На практике оценка адекватности производится проверкой:
моделей внешних взаимодействий (оценка математическими методами предположений, аппроксимаций, гипотез); концептуальной модели (выявляются ошибки постановки задачи); математической модели; способов измерения и вычисления выходных характеристик (выявляются ошибочные решения); программной модели (анализируется соответствие операций и алгоритмов функционирования программной и математической модели, проводятся контрольные расчеты при типовых и предметных значениях переменных, выявляются инструментальные ошибки программирования).
По результатам проверки адекватности выявляются несоответствия модели системе и проводятся изменения модели по типам: глобальные, локальные и параметрические.
Глобальные изменения проводятся в случае, если в концептуальной или математической модели имеются методические ошибки. Устранение таких ошибок приводит к разработке новой модели.
Локальные изменения связаны с уточнением некоторых параметров или алгоритмов. Они выполняются путем замены моделей компонентов системы и внешних воздействий на эквивалентные, но более точные модели. К параметрическим относятся изменения некоторых специальных параметров, называемых калибровочными. Для повышения адекватности модели путем параметрических изменений необходимо заранее выявить калибровочные параметры и способы варьирования ими.
Корректировка модели проводится в таком порядке: глобальные изменения, локальные и параметрические
12. Планирование экспериментов с моделью.
Цель планирования – получение информации о модели объекта при минимальных или ограниченных затратах машинных ресурсов. При ограниченных временных и вычислительных ресурсах не представляется возможным провести все эксперименты. Возникает необходимость в выборе определенных сочетаний параметров и последовательности проведения экспериментов. Эта процедура называется стратегическим планированием.
Разработка плана начинается на ранних этапах создания модели, когда выявляются характерные параметры, которые позволяют управлять качеством функционирования системы. Эти параметры называют факторами. Для А-схемы факторы – это входные и управляющие сообщения. Каждый фактор может принимать в эксперименте одно из нескольких значений, называемых уровнями.
При стратегическом планировании помимо ограниченных ресурсов нужно учитывать наличие большого количества факторов, стохастический характер параметров и характеристик, сходимость машинных экспериментов при статистическом моделировании.
Методы уменьшения длительности машинного эксперимента при обеспечении достоверности результатов ИМ получили название тактического планирования. Тактическое планирование – определение способа проведения каждой серии испытаний имитационной модели и связано с эффективностью использования машинных ресурсов. На длительность одного эксперимента (Tm) влияют степень стационарности системы, взаимозависимость характеристик и значения начальных условий моделирования.
Существуют три метода уменьшения ошибок начальных условий. Первый состоит в увеличении периода моделирования, так как с увеличением числа замеров влияние начального смещения на статистическую оценку стремится к нулю. Второй метод заключается в переносе начала сбора статистики с начального момента времени; третий метод состоит в задании характеристик и параметров моделей не с “нулевого”, а специально заданного состояния, близкого к установившемуся.