Стратегическое планирование эксперимента.
Стратегическое планирование – планирование эксперимента, который должен дать необходимую информацию.
Тактическое планирование – определение способа проведения каждой серии испытаний, предусмотренных планом эксперимента.
Эксперимент представляет собой процесс наблюдении я и анализа, позволяющих получить информацию, необходимую для выработки заключения и принятия решений. Обычно это связано с установлением зависимости переменных отклика от контролируемых в процессе эксперимента факторов, объяснением этих зависимостей и/или определением сочетаний параметров, которые оптимизируют переменную отклика. Стратегическое планирование позволяет эффективно решить такие задачи с помощью модели с учетом ограничений на ресурсы. При стратегическом планировании необходимо учитывать ряд особенностей, влияющих на результаты моделирования:
- построение рационального плана эксперимента
- наличие большого количества факторов
- многокомпонентный характер функции отклика
- стохастическую сходимость результатов моделирования
- ограниченность ресурсов на проведение эксперимента
При полном факторном
эксперименте может быть получен
максимум информации среди которой могут
присутствовать составляющие не
существенные для задач эксперимента.
Поскольку такой эксперимент связан с
большими затратами ресурсов, рационально
переходить на дробный факторный план
или требуется лишь грубая оценка
поверхности отклика. Важной задачей
является отбор факторов, наиболее
существенно влияющих на результаты
моделирования. Полный факторный анализ
при варьировании К факторов, даже 2-х
уровнях требует проведения
опытов
при наличии 10 факторов потребуется
провести 1024 опыта. Вместе с тем большинство
систем работает в соответствии с
принципом Парете, который гласит, что
в большинстве систем 20% факторов
определяет 80% свойств системы, а остальные
80% факторов определяет лишь 20% ее свойств.
Еще одной проблемой
стратегического планирования может
являться … функция отклика когда
одновременно исследуются несколько
выходных переменных. Это трудность в
ряде случаев можно обойти рассмотря
эксперимент с моделью по определению
многих реакция системы, как несколько
экспериментов в каждом из которых
исследуется только одна выходная
переменная, кроме того при исследовании
некоторых систем, часто требуется иметь
выходные переменные, связанные друг с
другом, что усложняет варьирование и
приводит к необходимости использовать
интегральные оценки для группы откликов.
При планировании экспериментов с
имитационными модулями, реализуемыми
методами статистического моделирования,
возникает проблема стохастической
сходимости результатов компьютерного
эксперимента. Основной трудностью здесь
является медленная сходимость. Известно
что если δ это стандартное отклонение
одного наблюдения, то для группы N
наблюдений среднее стандартное отклонение
,
следовательно для уменьшения стандартной
ошибки в К раз требуется увеличить объем
выборки в
раз,
что приводит к проблемам с машинным
временем и памятью. Ускорение процесса
сходимости можно достичь путем
использования аварийной информации по
структуре и поведение системы, а так же
с помощью специальных приемов:
регрессионной выборки, дополняющей
переменной, значимой выборки и т.д. При
стратегическом планировании экспериментов
можно выделить 2 этапа: Iэ
– построение структурной модели, IIэ
– построение функциональной модели.
При этом структурную модель выбираем
исходя из того, что должно быть сделано.
Функциональную модель выбирают исходя
из того что может быть сделано. Формирование
структурной модели сводится к назначению
числа факторов и числа уровней для
каждого фактора. Функциональная модель
плана эксперимента определяет количество
экспериментов структурной модели, т.е
необходимое количество информационных
точек. Основная цель построения
функциональной модели, это нахождение
компромисса между необходимыми
действиями, исходя из структурной модели
и ограниченными ресурсами на решение
задачи моделирования.