Cтраница 1
Проведение имитационного эксперимента с помощью ЭВМ слагается из следующих этапов. [1]
При проведении фундаментального имитационного эксперимента все эти требования остаются в силе, но при этом возникает новое важное требование: требование существования эмпирического обобщения относительно интересующих нас свойств изучаемых объектов. [2]
Хотя до проведения имитационного эксперимента полностью и внедрения его рекомендаций в жизнь нельзя дать гарантий адекватности модели изучаемому объекту, можно, тем не менее, все же проверить некоторые необходимые условия, которым должна удовлетворять модель, чтобы претендовать на пригодность для прикладных имитационных исследований. [3]
Таким образом, проведение имитационных экспериментов требует построения сложных систем, которые принято называть имитационными системами. Имитационным системам посвящен следующий параграф. [4]
Хотя значение ЭВМ в проведении имитационных экспериментов велико, поскольку именно успехи в развитии ЭВМ сделали эффектна-ными эксперименты с математическими моделями, определяющим фактором успеха имитационного ( как, впрочем, и всякого другого исследования) является деятельность человека, исследователя. В отличие от остальных видов исслед) вания, где роль человека очевидна и бесспорна, в имитации образ электронного мозга, осуществляющего миллионы операций в секунду, затмил тот факт, что здесь люди играют не менее, а даже более важную роль, чем в исследованиях обычного типа. Имеются две основные причины столь существенной роли исследователя в имитации. [5]
ИПЗЧ являются уникальным инструментом для проведения имитационных экспериментов. Как электронные, так и ионные пучки большой мощности позволяют моделировать кратковременные тепловые воздействия на поверхность конструкционных материалов. Длительность моделируемых термоударов может изменяться в широких пределах ( 10 нсЧ - 100 мкс), причем плотности теплового потока - 107 Вт / см2 и выше моделируются только ИПЗЧ. [6]
Модели, предназначенные специально для проведения имитационных экспериментов, часто называют имитационными моделями. Поскольку имитационный эксперимент можно проводить с любой математической моделью, этот термин только подчеркивает сложность таких моделей и невозможность проведения их оптимизационного или теоретического исследования. [7]
Исследователь должен уметь оценивать точность проведения имитационного эксперимента и вычислять доверительные интервалы переменной отклика имитационной модели, уменьшать число факторов модели и выбирать интервалы их изменения, находить источники ошибок моделирования, исключать из рассмотрения резко отклоняющиеся значения, выбирать системы координат при интерпретации и анализе полученных регрессионных уравнений. Эксперименты с моделями сложных систем заканчиваются анализом результатов и их интерпретацией для потребителя. Прежде всего необходимо оценить точность проведения модельного эксперимента. Различаются три типа ошибок: грубые, систематические, случайные. Наличие систематических ошибок выявляется следующими способами: измерением одной и той же величины разными методами; использованием эталонных значений и калибровкой модели; вычислением поправок для исключения ошибок. [8]
Целесообразно также соблюдать ряд организационных принципов проведения игровых имитационных экспериментов, среди которых важнейшими являются следущие. [9]
Первое, что нужно сделать при проведении имитационного эксперимента, - это привести все времена и темпы затрат к одним единицам измерения. С помощью табл. 8.3 получим табл. 8.5 со статьями ежедневных расходов на производство. [10]
Это необходимо иметь в виду при проведении имитационных экспериментов с целью оптимизации. [11]
Основная трудность, с которой приходится сталкиваться при проведении имитационных экспериментов, состоит в необходимости проанализировать огромное число вариантов внешних воздействий для того, чтобы хотя приближенно представить себе возможности изучаемой системы. Пусть, например, в нашей модели рассматривается 10 шагов по времени. Уже в этом простом случае для полного исследования системы необходимо изучить Ю10 вариантов ее развития. Конечно, такое исследование невозможно, как невозможно и разобраться в 10 вариантах развития системы. Этот недостаток имитации удается преодолеть в имитационных системах па основе использования оптимизационных и многокритериальных методов для предварительного выявления наиболее интересных вариантов воздействия на изучаемую систему. [12]
Эти переменные могут либо быть заданы заранее, либо варьироваться во времени проведения имитационного эксперимента. [13]
Настоящий раздел посвящен раскрытию функций подготовительного блока, и всем вспомогательным действиям, необходимым для проведения имитационных экспериментов, излагаемых в последующих разделах настоящей главы. Основная ( проблемная) информация, необходимая для проведения имитационного эксперимента, может быть задана либо непосредственно, либо получена в результате работы с иными моделями. С учетом специфики конкретных объектов моделирования обычно заранее трудно предсказать, какие именно данные поступят на вход имитационной модели в результате решения других задач, а какие потребуется вводить непосредственно. [14]
Обратим внимание на то, что некоторые переменные модели не подвержены влиянию других переменных и при проведении имитационного эксперимента должны быть заданы заранее. В отличие от них, переменные, определяемые в расчетах, называются эндогенными. [15]