Статистический эксперимент. Области применения имитационных моделей. Описание поведения систем презентация

ТЕРМИНЫ (TERMS)

Имитационный эксперимент представляет собой наблюдение за модели под влиянием входных воздействий.
Часть этих воздействий, а может быть, и все воздействия могут носить случайный характер. В результате такого наблюдения исследователь получает набор экспериментальных данных, на основе которых могут быть оценены характеристики системы.

ПОНЯТИЕ СТАТИСТИЧЕСКОГО ЭКСПЕРИМЕТА
Теоретическая основа:
метод статистических испытаний (Метод Монте-Карло);
предельные теоремы теории вероятностей (теорема Чебышева, теорема Бернулли, теорема Пуассона)
Имитационная модель, должна удовлетворять двум требованиям:
-отражать логику функционирования исследуемой системы во времени;
-обеспечивать возможность проведения статистического эксперимента.

Метод статистических испытаний применим для исследования как стохастических, так и детерминированных систем.
Ещё одной важной особенностью метода статистических испытаний является то, что его реализация практически невозможна без использования компьютера.
ВАЖНОЕ

ВАЖНОЕ
Для любого имитационного эксперимента, независимо от физической природы и типа моделируемой системы, справедливы следующие правила:
- Каждый прогон модели (запуск моделирующей программы на решение) можно рассматривать как одно наблюдение в проводимом эксперименте на модели;
-С увеличением продолжительности прогона (то есть продолжительности наблюдения или объёма испытаний) отклонение измеряемой величины от её точного значения уменьшается, поскольку наблюдаемая система переходит в стационарное состояние;
-Влияние переходных условий можно уменьшить, если увеличить количество прогонов модели (то есть количество экспериментов);
-Существует предел, за которым увеличение продолжительности прогона модели уже не даёт существенного повышения точности результата, измеряемой дисперсией.

ВАЖНОЕ
Для любого модельного эксперимента необходимо ответить на следующие вопросы:
-Какова должна быть продолжительность прогона для достижения стационарных условий?
-Как получить статистически независимые наблюдения?
-Сколько наблюдений необходимо для обеспечения требуемой точности?

Имитационная модель – это формальное описание логики функционирования исследуемой системы и взаимодействия её элементов во времени, учитывающее наиболее существенные причинно-следственные связи, присущие системе, и обеспечивающее проведение статистического эксперимента.

взаимосвязь между отдельными элементами системы, описанными в модели, а также между некоторыми величинами (параметрами) может быть представлена в виде аналитических зависимостей. Например, при моделировании полёта управляемой ракеты отработка поступающих на борт команд может быть описана на уровне логики, а возникающие перегрузки рассчитываются аналитически;
-модель можно считать реализуемой и имеющей практическую ценность только в том случае, если в ней отражены лишь те свойства реальной системы, которые влияют на значение выбранного показателя эффективности.
Отметим два важных обстоятельства

ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ

Имитационные модели имеют целый ряд недостатков:
имитационная модель требует больших затрат времени и сил на разработку;
любая имитационная модель сложной системы значительно менее «объективна», чем аналитическая модель, поскольку имитационная модель, прежде всего, отражает субъективные представления разработчика о моделируемой системе. Причём бывает достаточно сложно как опровергнуть, так и обосновать адекватность созданной имитационной модели, особенно если речь идёт о проектируемой системе;
-результаты имитационного моделирования, как и при любом численном методе, всегда носят частный характер. Для получения обоснованных выводов необходимо проведение серии модельных экспериментов, а обработка результатов требует применения специальных статистических процедур.

ВИДЫ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ

КЛАССИФИКАЦИЯ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ
ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ
На основе
событий
На основе
работ
На основе
процессов
На основе
транзактов
По способу описания динамики системы
По способу взаимодействия с пользователем
По способу изменения модельного времени
По цели эксперимента
Оценка влияния
фактора на ПЭ
Оценка взаимного
влияния факторов
Экстремальный
эксперимент
По особым
состояниям
С постоянным
шагом
Автоматические
Диалоговые

ОПИСАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ СИСТЕМЫ

СОБЫТИЕ
Событие – представляет собой мгновенное изменение некоторого элемента системы или состояния системы в целом

РАБОТА
Некоторые работы образуют устойчивую повторяющуюся последовательность
Работа – это единичное действие системы по обработке (преобразованию) входных данных
Входные данные – информационные данные или какие-либо материальные ресурсы
Каждая из работ характеризуется:
- временем выполнения
-потребляемыми ресурсами

Процесс – это логически связанный набор работ
ПРОЦЕСС

При описании моделируемой системы в терминах работ и процессов используют два вида событий:
События следования – для отражения временных параметров системы;
События изменения состояний – для представления логики взаимодействия протекающих в системе процессов (или выполняемых работ)

ТРАНЗАКТ
Транзакт – это некоторое сообщение (заявка на обслуживание), которое поступает извне на вход системы и подлежит обработке