Cтраница 2
Эти события представляют собой именно те ситуации, возникающие при функционировании ВХС, интегральные характеристики которых интересуют ЛПР в процессе проведения имитационного эксперимента. Поскольку заранее невозможно предусмотреть все виды таких событий, они должны формироваться пользователем самостоятельно. [16]
Перейдем к следующему этапу прикладного имитационного исследования, в результате которого должна быть получена модель изучаемого объекта, реализованная в виде программы для ЭВМ и пригодная для проведения имитационного эксперимента. [17]
Имитационное моделирование включает следующие этапы реализации: формулировка цели, разработка концепции построения модели, построение модели в виде схемы или алгоритма расчетов, составление методики обработки результатов имитационных экспериментов, разработка программного обеспечения проведения имитационных экспериментов на ЭВМ, проведение расчетов, анализ и обобщение результатов моделирования. [18]
Однако не являющиеся оптимальными несмещенные планы, указанные теоремой 4.1, в отдельных случаях могут использоваться на практике. Они особенно удобны при проведении имитационного эксперимента ( см. гл. [19]
Таковы общие принципы построения деловых игр и требования, которые необходимо соблюдать при их конструировании. Целесообразно также соблюдать ряд организационных принципов проведения игровых имитационных экспериментов, среди которых важнейшими являются следущие. [20]
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. [21]
Поэтому, как мы уже говорили в конце параграфа, посвященного планированию имитационного эксперимента, для работы с моделью необходимо создать систему вспомогательных моделей, связанных между собой логическими и информационными связями, общий источник информации, соответствующее математическое обеспечение. Совокупность системы моделей, банка данных и средств проведения имитационных экспериментов принято называть имитационной системой. [22]
Для формирования архитектуры ВСИИП в подразделе 2.3 рассмотрены гипотетические сценарии взаимодействия с ней в процессе решения некоторых прикладных задач. Рассмотрены: этапы создания моделей сложных объектов, планирования и проведения имитационного эксперимента; задача изучения процесса передачи данных; задача интеграции ВСИИП в инфосреды производства, науки и образования; организация интеллектуального диалога пользователя с ВСИИП. [23]
Важно правильно выбрать средства автоматизации моделирования, обеспечивающие требуемый уровень технологии проведения имитационных экспериментов. Программирование на языке моделирования завершается этапом автономной отладки компонентов модели. В результате создается программная модель объекта на выбранном языке моделирования. [24]
Для того чтобы правильно понять роль различных составляющих элементов в имитационной системе, разумно еще раз четко сформулировать цели, которые преследуются при ее создании. Прежде всего, в отличие от знакомой читателю модели автозаправочной станции, имитационная система не может создаваться для проведения отдельного имитационного эксперимента - для ее создания необходимо затратить достаточно большие средства и продолжительное время. Эти средства окупятся, если имитационная система превратится в орудие постоянного анализа изучаемого объекта, причем с ее помощью будут исследоваться вопросы, связанные с принятием разнообразных решений. [25]
Итак, в данном параграфе мы рассмотрели вопросы, связанные с реализацией машинной программы нашего имитационного исследования. Теперь, когда у нас есть такая программа, перед проведением эксперимента необходимо устроить генеральную проверку, в результате которой надо ответить на вопрос, пригодна ли наша машинная модель для проведения имитационного эксперимента. Этот этап будет описан в следующем параграфе. [26]
В таких моделях число управлений может достигать нескольких сотен. Поскольку при проведении имитационного эксперимента управления необходимо задавать заранее в каждый момент времени, в течение которого изучается поведение анализируемого объекта, ьтот вопрос не является тривиальным. Для его решения разумно пользоваться вспомогательными упрощенными моделями изучаемого объекта. Эти модели должны быть достаточно просты для того, чтобы их можно было проанализировать с помощью стандартных оптимизационных методов. [27]
Так как при построении доверительного интервала используется параметр п - число циклов регенерации, то время моделирования N заранее не фиксируется. Ясно, что п TV / a, и так как величина а также не известна, то для оценивания ее и, следовательно, для оценивания времени моделирования ЛГ, можно провести несколько пробных этапов моделирования. Если же при проведении имитационных экспериментов существуют ограничения на затраты машинного времени и в процессе моделирования мы последовательно отслеживаем периоды и циклы регенерации, т.е. п заранее не зафиксировано, то возникает необходимость с ростом п получать последовательность оценок для интересующих нас параметров. [28]
Наше представление о месте имитационного моделирования в рамках методологии управления сложными объектами, имеющими слабо структурированные связи между отдельными их параметрами ( к таким объектам, безусловно, относятся современные ВХС) не претендует на принципиальную новизну. Например, нам чрезвычайно близка позиция авторов обзора [ Имитационное моделирование... Согласно этим представлениям имитационная модель обеспечивает проведение имитационных экспериментов при достаточно детальном описании объекта и при фиксированных стратегических параметрах этой модели с заранее выбранными оптимальными или приемлемыми правилами управления. [29]
В этой выборке соотношение между величинами среднеквадратического отклонения и математических ожиданий ортогональных компонент не имеет однозначного характера. Встречаются величины одного порядка, в некоторых результатах среднеквадратическое отклонение больше математических ожиданий, в других меньше. Становится очевидным, что для выявления условий отбора точек проведения имитационных экспериментов, в которых эффективность регулирования достаточно велика при заданной надежности связи, необходимо выбрать своего рода индикатор, т.е. какую-то интегральную характеристику, связанную с параметрами исследуемой системы и определяющую ее поведение. [30]