Cтраница 4
Решение оптимальной задачи, полученное с использованием математической модели процесса, всегда дает лишь идеализированное представление об оптимальном режиме реального процесса, так как никакая модель не может полностью заменить оптимизируемый объект. Кроме того, при применении такого режима неизбежны отклонения от найденного закона оптимального управления. Поэтому, прежде чем перейти к вопросам практической реализации оптимального режима, интересно хотя бы приближенно, оценить чувствительность найденного оптимального решения к изменению параметров модели и, в частности, к изменению управляющих воздействий. [46]
Точность решения задач на каждом из выделенных этапов определяется совершенством математического обеспечения. Большинство моделей отдельных процессов в настоящее время разработано в проверочном варианте и предполагает широкое использование экспериментальных данных для уточнения отдельных параметров. Отсутствие экспериментальных данных для уточнения параметров отдельных моделей лишь увеличивает затраты машинного времени, поскольку расчет будет производиться при изменении корректирующих параметров модели в некотором диапазоне. [47]
Точность имитации необходимо определять из-за наличия в модели множества обращений к генераторам псевдослучайных чисел. Каждый такой генератор является источником отклонений при имитации различных вариантов модели. Как показала практика исследований вычислительных систем, достаточна оценка дисперсии отклонений показателей качества различных вариантов моделей по методике, реализованной в моделирующем комплексе ( МК) PLSIM. В срединной точке области изменения параметров модели организуется десяток прогонов модели с одними и теми же начальными значениями для генераторов псевдослучайных чисел. Отметим, что при использовании нескольких генераторов псевдослучайных чисел необходимо хранить начальные значения для каждого генератора. [48]
Следующим действием являются контрольные расчеш. Модель должна быть испытана и определена чувствительность результатов на изменение исходных данных. Проверка программной модели означает, что исследователь удостоверяется в том, что она соответствует предположениям. Существует множество способов проверки. Однако для любой модели необходимо провести контрольные расчеты: точности имитации явлений, устойчивости результатов моделирования, стационарности режима, чувствительности критериев качества к изменению параметров модели и адекватности модели реальному объекту. [49]