
- •Дайте определение имитации. Назовите характерные особенности имитации. В каких случаях рекомендуется проводить имитационное моделирование?
- •1 Этап моделирования. Анализ моделируемой системы и постановка задач 1.1. Задачи первого этапа
- •1.2. Содержательное описание моделируемой системы
- •Задачи, решаемые при формализации ои
- •Приведите характерные особенности равномерного закона.!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! Метод моментов для равномерного закона
- •Назовите три замечательных свойства экспоненциального закона, позволяющие строить марковские цепи.
- •1. Ординарность.
- •2. Стационарность (независимость от времени).
- •3. Отсутствие последействия.
- •По каким принципам выбирается метод моделирования?
- •Какие работы выполняются на этапе разработки имитационной модели? По какому принципу рекомендуется выбирать язык программирования для создания имитационных моделей?
- •Расшифруйте следующие классификаторы смо: м/м/1; м/н2/1; е4/м/1; м/м/ m/к. В скольких состояниях могут находиться смо с классификатором м/м/ m/к? Модель м/м/1
- •Модель м/м/1/3
- •Модель м/м/3
- •1. Метод квадратов:
- •3. Конгруэнтный метод:
- •Тест частот
- •Аналитический метод
- •Табличный метод
- •Достоинства и недостатки аналитического и табличного методов генерации случайных чисел
- •Как наиболее просто сгенерировать случайные числа, распределённые по гиперэкспоненциальному и эрланговскому закону?
- •Какие методы оценки пригодности программной имитационной модели Вы знаете? Как можно оценить значимость результатов имитационного моделирования?
- •Оценка адекватности модели
- •Оценка устойчивости модели
- •Оценка значимости результатов имитационного моделирования
- •План дробного факторного эксперимента
- •Назовите особенности ортогонального центрального композиционного плана (оцкп) и ротатабельного центрального композиционного плана (рцкп).
- •Назовите особенности построения d-оптимальных планов. Чем планы Коно отличаются от планов Кифера?
- •Планы Коно
- •Планы Кифера
- •На каких предпосылках получены формулы для вычисления количества реализаций экспериментов для обеспечения требуемой достоверности результатов?
- •Определение требуемого количества реализаций на основании неравенства Чебышева
- •1. Коэффициент множественной детерминации, который показывает, какую часть изменения результативного показателя удалось объяснить изменением переменных, вошедших в уравнение регрессии
- •2. Критерий Фишера
- •Поясните особенности оптимизации при применении метода решения системы уравнений в частных производных. Какие ограничения накладываются при применении данного метода?
- •При каких условиях для решения оптимизационных задач используются методы линейного программирования? Какие «классические» задачи линейного программирования Вы знаете?
- •Задача о поставщиках
- •Какое условие к оптимизируемой функции должно выполняться, чтобы можно было использовать метод Ньютона? Как по-другому называется метод Ньютона и почему он имеет такое название?
Планы Коно
Для многофакторных экспериментов в геометрической интерпретации диапазон изменения факторов представляется многомерным кубом, который далее будем называть просто куб. Для двух факторов этот куб вырождается в квадрат. Эксперименты по плану Коно проводятся в вершинах куба, серединах ребер и центре куба. Расположение точек стратегического плана Коно на квадрате и кубе.
Количество точек для двухфакторного эксперимента (m = 2) и трехфакторного эксперимента (m = 3)
m = 2 |
m = 3 |
|
= 8 = 12 = 1 |
9 |
21 |
Планы Кифера
Эксперименты
по плану Кифера проводятся в вершинах
куба, серединах ребер и центрах граней
Расположение точек плана для двухфакторных
и трехфакторных
экспериментов
Количество точек в D-оптимальных планах Кифера приведено в табл. 5.5.
Таблица 5.5
m = 2 |
m = 3 |
= 4 =4 =1 |
=8 =12 =6 |
9 |
26 |
Отметим, что для того, чтобы не потерять корректность D-оптимальных планов и количество реализаций в каждом варианте было целым числом.
На каких предпосылках получены формулы для вычисления количества реализаций экспериментов для обеспечения требуемой достоверности результатов?
Тактическое планирование определяет количество реализаций состояния моделируемой системы в проводимых экспериментах для получения результатов моделирования с заданной достоверностью.
Определение требуемого количества реализаций на основании центральной предельной теоремы теории вероятностей
Если не накладывать каких-либо ограничений на распределения случайных величин, определяющих функционирование элементов моделируемой системы, то для построения доверительного интервала можно воспользоваться центральной предельной теоремой теории вероятностей. Центральная предельная теорема утверждает, что сумма достаточно большого количества случайных чисел, выработанных при достаточно общих условиях, подчинена нормальному закону вне зависимости от того, какому закону подчинены сами случайные числа. Для оценок математических ожиданий, вычисляемых на основе суммирования случайных чисел, можно построить доверительный интервал по нормальному закону так
При выводе формулы для вычисления количества реализаций в эксперименте проведена замена вероятности попадания нормально распределенной случайной величины от минус бесконечности до левой границы доверительного интервала ввиду симметричности нормального закона на вероятность попадания от правой границы доверительного интервала до плюс бесконечности. Вычислив вероятность попадания случайной величины в доверительный интервал получим формулу для вычисления количества реализаций: