Процедура - имитация
Cтраница 1
Процедура имитации рассмотрена здесь как отдельный этап процесса подготовки решений, что на означает его изолированности. [1]
 |
Коммутационные поля УНИКОД а. [2] |
Процедура имитации схем контроля, управления и блокировки состоит в следующем. В соответствии с реальными или проектируемыми схемами составляется схема имитации, в которой контактные группы приборов, релейные элементы и элементы блокировок заменяются соответствующими элементами имитационного комплекса. Затем создают схему набора, в которой вместо обозначений элемен - тов используют соответствующие маркированные обозначения коммутационных полей. После этого с помощью штеккеров производится коммутация схемы на наборных полях. [3]
При этом через заданный интервал т осуществляется процедура имитации эволюции, заключающаяся в моделировании процессов репликативной транспозиции, выщепления и мутирования с заданными частотами, v и У, соответственно. При мутировании фиксируются только те замены, которые попадают в промоторный участок. В целом, осуществляется k т / г тактов имитационного эволюционного процесса. [4]
В настоящей работе рассматривается вопрос, связанный с разработкой ускоренной процедуры имитации случайных чисел, подчиняющихся закону распределения Релея. Необходимость в рационализации приемов моделирования закона Релея возникла в связи с исследованием точности приемочного контроля по двум экстремальным размерам, о чем подробнее будет сказано ниже. [5]
Но прежде чем начинать машинные эксперименты со сложными моделями, всегда имеют смысл рассуждения, подобные тем, которые мы провели в этом параграфе: в процедурах имитации должен всегда присутствовать анализ упрощенных моделей. [6]
Но прежде чем начинать машинные эксперименты со сложными моделями, всегда имеют смысл рассуждения, подобные тем, кото - рые мы провели в этом параграфе: в процедурах имитации должен всегда присутствовать анализ упрощенных моделей. [7]
Учет стохастической устойчивости позволяет существенно сократить трудоемкость вычислений при имитации функционирования ЕСН. Процедура имитации включает: регулярный перебор состояний и построение множеств устойчивости планов; проведение статистических испытаний на множестве оставшихся состояний. [8]
Исследование объекта с помощью такой алгоритмически описанной имитационной модели посредством анализа ее откликов на вариацию экзогенно заданных параметров возможно проигрыванием на компьютере соответствующих вариантов. Обоснование конкретных характеристик реального объекта требует разработки специальных процедур, обеспечивающих целенаправленную вариацию упомянутых параметров. Необходимость сочетать методы имитационного моделирования со специальными оценочными задачами оптимизации обусловлена спецификой современных ВХС. Сама процедура имитации немыслима без статистического моделирования случайных характеристик. [9]
Система моделирования написана на языке АССЕМБЛЕР и содержит 170 процедур. Необходимый объем оперативной памяти для реализации операционной части системы моделирования составляет 60 К байтов памяти. МК PLSIM содержит 19 процедур имитации псевдослучайных чисел на языке АССЕМБЛЕР. [10]
 |
Время достижения одинаковой точности алгоритмов A3 ( 1 и Монте-Карло ( 2. [11] |
Хотя метод Монте-Карло, описанный в предыдущем пункте, и оказался пригодным к решению больших задач отображения алгоритмов на мультитранспьютерные ВС, его слабым местом является достаточно медленная сходимость. Попытки увеличить скорость сходимости за счет увеличения начальной температуры приводят к ухудшению стационарного решения. В силу этого был разработан новый стохастический алгоритм наискорейшего спуска. В этом методе, так же как и в методе Монте-Карло, используется процедура имитации отжига, чтобы гарантировать сходимость метода. [12]
Точность имитации необходимо определять из-за наличия в имитационной модели большой системы множества обращений к генераторам псевдослучайных чисел. Каждый такой генератор является источником отклонений имитации вариантов модели друг от друга. Как показала практика исследований вычислительной системы, достаточна оценка дисперсии отклонений показателей качества вариантов моделирования друг от друга по следующей методике. Вычисляется математическое ожидание показателя качества моделирования и с уровнем доверия 0 - 0 95 определяются доверительные интервалы. В МК PLSIM каждая процедура имитации реализует свой генератор псевдослучайных чисел. [13]
Страницы: 1