Cтраница 3
В некоторых случаях, когда возможно построение аналитической модели объекта, методы идентификации могут служить для проверки правильности модели и оценки входящих в нее параметров. Необходимо отметить, что осложнения являются отклонениями от нормального функционирования буровой, однако каждый вид осложнений можно рассматривать как самостоятельный процесс или объект, в рамках которого существует множество случайных отклонений, не поддающихся планированию вследствие технических и конъюнктурных ограничений, поэтому здесь допустимы только аналитическое моделирование или пассивный эксперимент. При этом желательно сочетание эмпирических и теоретических методов. [31]
Для аналитических моделей характерно установление аналитических зависимостей. Аналитические модели составляют при определенных допущениях и упрощениях. Поэтому аналитическое моделирование целесообразно применять лишь при сильно упрощенных исследованиях радиотехнических систем. [32]
Математическое моделирование систем массового обслуживания ( СМО) может быть аналитическим и имитационным. При аналитическом моделировании модели СМО могут быть получены при использовании допущений, каждое из которых приводит к уменьшению степени их адекватности. Поэтому, несмотря на то, что аналитические модели очень экономичны, основным универсальным методом исследования СМО является имитационное моделирование. [33]
Сам процесс аналитического моделирования разбивается на три этапа. [34]
Используется в тех случаях, когда эксперимент невозможен, затруднен или нецелесообразен. Частным случаем является аналитическое моделирование. [35]
Наибольший эффект при исследовании процесса функционирования экономических систем можно получить, если заранее известны четко определенные зависимости, которые связывают имеющиеся характеристики с воздействующими факторами, условиями, параметрами и переменными системы. Однако такие зависимости удается получить лишь для относительно простых систем. В сложных логистических системах исследования с помощью аналитического моделирования связаны с определенными Трудностями. В этом случае при необходимости использования аналитического метода идут на соответствующее упрощение первоначальной модели. Это делается для того, чтобы предварительно изучить общие свойства формируемой системы. Преимуществами аналитического моделирования являются большой потенциал обобщения и возможность многократного использования. [36]
Как известно [1-4], в теории конечномерных непрерывных стохастических систем, основанной на априорных данных, различают два принципиально разных подхода к вычислению распределений. Первый общий подход основан на статистическом моделировании, т.е. на прямом численном решении стохастических дифференциальных уравнений с последующей статистической обработкой результатов. Второй общий подход основан на теории непрерывных марковских процессов и предполагает аналитическое моделирование, т.е. решение детерминированных линейных эволюционных уравнений в функциональных пространствах ( уравнений Фоккера-Планка - Колмогорова, Пугачева и др.) для одномерных и многомерных распределений. [37]
В процессе моделирования возможно изменение значений параметров модели и исходных данных, что позволяет при определенных условиях решать на моделях не только исследовательские, но и оптимизационные задачи. В работах используются методы физического, имитационного и аналитического моделирования. Изучение метода физического моделирования компонентов ВС проводится на лабораторном стенде, в основу которого положена физическая стохастическая модель системы массового обслуживания, а методов имитационного и аналитического моделирования - на основе пакетов прикладных программ, выполняемых на ЭВМ в дисплейном варианте обработки заданий. При проведении моделирования используются принцип иерархического структурирования и принцип свертывания структур, что позволяет исследовать достаточно сложные модели вычислительных систем. [38]
Суть формирования имитационных многокритериальных моделей с указанными выше особенностями заключается в следующем. Во-первых, имитация позволяет не ограничивать формы представления целевых функций и допускает также регулирование степени взаимосвязей между составляющими многокритериальной целевой функции. Во-вторых, имитационный подход не ограничивает методы составления многокритериальных целевых функций, которые перестают зависеть от математической постановки задачи и формируются самостоятельно на основе задач, стоящих перед объектом моделирования. Если при аналитическом моделировании объект подстраивался под целевую функцию, то при имитационном подходе целевая функция выбирается под цели объекта. [39]
Наибольший эффект при исследовании процесса функционирования экономических систем можно получить, если заранее известны четко определенные зависимости, которые связывают имеющиеся характеристики с воздействующими факторами, условиями, параметрами и переменными системы. Однако такие зависимости удается получить лишь для относительно простых систем. В сложных логистических системах исследования с помощью аналитического моделирования связаны с определенными Трудностями. В этом случае при необходимости использования аналитического метода идут на соответствующее упрощение первоначальной модели. Это делается для того, чтобы предварительно изучить общие свойства формируемой системы. Преимуществами аналитического моделирования являются большой потенциал обобщения и возможность многократного использования. [40]
Однако имитационные модели обладают рядом существенных недостатков. Разработка хорошей имитационной модели часто обходится дорого и требует много времени. Иногда может показаться, что имитационная модель отражает реальное положение вещей, хотя в действительности это не так. Если не учитывать этого, то некоторые свойственные имитации особенности могут привести к неверному решению. Имитационная модель в принципе неточна, и мы не в состоянии измерить степень этой неточности. Это затруднение может быть преодолено лишь частично путем анализа чувствительности модели к изменению определенных параметров. Весьма существенно то, что на имитационной модели исследователь может получить ответ только после очередного имитационного эксперимента и возможности прогнозирования имитационного моделирования значительно меньше, чем аналитического моделирования. [41]