- •202. Алгоритм імітації роботи обчислювальної системи з терміналами.
- •203. Визначення інтервалів значень випадкових параметрів.
- •204. Визначення ключових параметрів ризику.
- •206. Визначення математичного сподівання та дисперсії з генерованих випадкових величин.
- •207. Визначення тісноти взаємозв'язку між випадковими параметрами.
- •209. Задачі планування експериментів.
- •208. Загальна схема і цілі машинної імітації.
- •211. Застосування методу Монте-Карло для розв'язування детермінованих задач (обчислення визначеного інтегралу).
- •212. Збір даних про чинники та побудова аналітичної моделі для проведення імітаційних експериментів.
- •213. Імітаційна модель керування запасами (логічна структурна схема).
- •214. Імітація випадкових подій, Схема випробувань за "жеребкуванням".
- •215. Імітація еволюційних процесів у динамічних моделях.
- •216. Керування багато продуктовими запасами: основні перед посилки.
- •217. Опис концептуальної моделі та перевірка її вірогідності.
- •218. Основні етапи факторного аналізу.
- •219. Основні поняття планування експериментів: відгук, фактори, функція відгуку.
- •220. Перевірка значущості коефіцієнтів регресії.
- •222. Побудова імітаційної моделі: визначення задачі та її аналіз.
- •221. Перевірка однорідності дисперсії.
- •223. Поняття і характеристики квазірівномірної випадкової послідовність чисел.
- •224. Поняття і характеристики рівномірної випадкової послідовність чисел.
- •233. Статична детермінована модель керування запасами: економіко-математична модель.
- •226. Поняття та інструментарій планування експериментів.
- •227. Прийняття гіпотез стосовно розподілів випадкових параметрів.
- •228. Програмні способи одержання рівномірної випадкової послідовність чисел: метод серединних квадратів.
- •229. Програмні способи одержання рівномірної випадкової послідовність чисел: мультиплікативний конгруентний метод.
- •230. Способи програмної реалізації імітаційних моделей, їх переваги та вади.
- •234. Статична детермінована модель керування запасами: основні перед посилки.
- •231. Стандартний метод імітації дискретної випадкової величини.
- •232. Статистичне оброблення експериментальних даних.
- •235. Стратегії (політики) керування запасами.
- •236. Сутність критерію Стьюдента.
- •237. Сутність критерію Фішера.
- •240. Сутність оптимального керування запасами.
- •238. Сутність методу Бокса-Уілсона.
- •239. Сутність методу добору при генеруванні випадкових величин.
- •201. Gpss- програма імітаційної моделі завантаження еом.
- •202. Алгоритм імітації роботи обчислювальної системи з терміналами.
- •203. Визначення інтервалів значень випадкових параметрів.
220. Перевірка значущості коефіцієнтів регресії.
Адекватна модель дозволяє отримати дані для будь-якої точки факторного простору, задіяного в цій серії експериментів. Може виявитися, що, незважаючи на адекватність моделі в цілому, вплив окремих чинників передбачається невірно. Наприклад, модель (1) в цілому адекватна, а чинник, скажімо, перший насправді не впливає на вихід реакції. На практиці часто необхідно встановити вплив кожного чинника окремо. Тому перевіряється значущість, або якщо хочете, адекватність, кожного чинника окремо. Перевірка значущості кожного коефіцієнта проводиться незалежно один від одного. Її можна здійснювати двома рівноцінними способами: перевіркою по – критерію Стьюдента або побудовою довірчого інтервалу. При використанні повного факторного експерименту або дробових реплік довірчі інтервали для усіх коефіцієнтів (у тому числі і ефектів взаємодії) дорівнюють один одному. Передусім, потрібно знайти дисперсію коефіцієнта регресії . Вона визначається по формулі: (9) де обчислюється за формулою (5). З формули видно, що дисперсії усіх коефіцієнтів дорівнюють один одному, оскільки вони залежать тільки від помилки і числа дослідів. Тепер легко побудувати довірчий інтервал (10) Тут t - табличне значення критерію Стьюдента при числі мір свободи, з якими визначалася , і вибраному рівні значущості (зазвичай 0.05);
- квадратична помилка коефіцієнта регресії (11) Формулу для довірчого інтервалу можна записати в наступній еквівалентній формі: (12) Коефіцієнт значущий, якщо його абсолютна величина більше довірчого інтервалу. Довірчий інтервал задається верхніми і нижніми межами і .
222. Побудова імітаційної моделі: визначення задачі та її аналіз.
Послідовність складання імітаційної моделі передбачає такі кроки:
визначення задачі та її аналіз;
визначення вимог до інформації;
збирання інформації;
висування гіпотез і прийняття припущень;
встановлення основного змісту моделі;
визначення параметрів, змінних і критеріїв ефективності;
опис концептуальної моделі й перевірка її вірогідності;
побудова логічної структурної схеми (блок-схеми).
На першому етапі моделювання конкретного об’єкта (системи) на ЕОМ необхідно побудувати концептуальну модель процесу функціонування цієї системи, а потім провести її формалізацію. Іншими словами, основним змістом цього етапу моделювання є перехід від загального опису системи за допомогою висловів до її математичного опису. Найбільш відповідальними моментами у цій роботі є спрощений опис системи, тобто відокремлення самої системи від зовнішнього середовища та вибору основного змісту моделі. Під час вибору основного змісту моделі відкидається все другорядне з точки зору мети, яка ставиться при моделюванні. На етапі постановки задачі імітаційного моделювання необхідно:
звернути увагу на існування задачі та необхідність машинного моделювання;
дослідити задачу за матеріалами літературних джерел;
дати чітке формулювання задачі;
вибрати методику розв’язування;
з’ясувати наявність ресурсів, необхідних для моделювання задачі на комп’ютері;
визначити масштабність задачі та можливість її поділу на окремі підзадачі;
визначити послідовності розв’язання підзадач.