Cтраница 4
Выбранная модель должна обеспечивать возможность параметрической оптимизации по заданным критериям. На этом этапе используются автоматизированные методы проектирования или эвристические методы последовательного приближения. Наличие действующих комплектов оборудования позволяет проводить измерительные эксперименты с, целью разработки и калибровки ( выявления степени адекватности) моделей. Модель сложной системы желательно при этом разбить на ряд моделей физических или функциональных подсистем. Таким образом, проектирование рассматривается как процесс проб и ошибок, который через последовательные приближения приводит к системе, удовлетворяющей заданным критериям точности и производительности. Вначале строится метрологическая модель полученного варианта и производится ее анализ по показателям точности. При неудов - - летворительных результатах следует изменить набор измерительного оборудования или алгоритмы обработки. [46]
При построении схемы алгоритма модели используется модульный принцип, т.е. модель строится из стандартных блоков, имеющихся в распоряжении проектировщиков. Каждый из этих блоков выполняет свои функции. Блоки делятся на подблоки. На рис. 3.1 показан пример составления схемы алгоритма модели сложной системы. Обратим внимание на способ нумерации отдельных блоков на каждом уровне детализации схемы алгоритма модели. [47]
Несомненным достоинством применения языка SOL как инструмента моделирования является то, что он представляет в распоряжение постановщика задачи единую методику моделирования. Это позволяет проводить на моделях эффективное сравнение конкурирующих вариантов исследуемых систем. Принципы, положенные в основу построения языка, и написание моделирующих программ на нем позволяют строить модели сложных систем в штабельной форме. [48]
Особенно тщательно необходимо изучать в системах скорость восстановления напряжения и. Для составления норм на испытания выключателей необходимы подробные исследования скоростей восстановления напряжения в различных, в том числе и весьма сложных, сетях. В настоящее время такие данные невозможно получить чисто аналитическим путем. Для этого необходимы широкие исследования на цифровых вычислительных машинах. Весьма полезны исследования на моделях сложных систем. Необходимы и достаточно многочисленные опыты-в действующих системах. [49]
Язык СОЛ построен на базе универсального языка программирования АЛГОЛ, имеет такую же структуру и использует основные его элементы. Для описания широкого класса процессов с дискретными событиями СОЛ представляет универсальную систему понятий, и потому он во многих отношениях очень похож на проблемно-ориентированные языки автоматического программирования, такие, как АЛГОЛ или ФОРТРАН. Однако языку СОЛ присущи основные черты, отличающие его от этих языков: СОЛ обеспечивает механизм моделирования асинхронных параллельных процессов, удобные обозначения для случайных элементов внутри арифметических выражений, автоматические средства сбора статистических данных о компонентах моделируемой системы. С другой стороны, многие черты проблемно-ориентированных универсальных языков не используются в СОЛе не потому, что они несовместимы с ним, а скорее потому, что они вносят большие усложнения в его схему, не расширяя его возможности. Принципы, положенные в основу построения языка и написания моделирующих программ на нем, позволяют строить модели сложных систем в удобной для чтения форме. [50]
Так как эти методы довольно громоздки, мы рассмотрим лишь некоторые наиболее общие их черты, отсылая читателей для более детального ознакомления с ними к соответствующей специальной литературе. Большинство из рассматриваемых ниже методов было разработано за время от начала 40 - х до начала 60 - х годов. Соответствующие статистические подходы использовались для различных целей ( например, в социальных науках) много раньше, но именно IB этот 20-летний период они были изложены как методы уменьшения дисперсии в имитационном машинном моделировании. В настоящее время, однако, скорость роста сложности решаемых задач опережает скорость роста быстродействия вычислительных машин, чем и объясняется возобновление интереса к этим методам. В моделях сложных систем, требующих для получения одной выборочной точки около 1 5 ч машинного времени [2], методы уменьшения дисперсии могут в значительной мере повлиять на успех эксперимента. [51]