Cтраница 2
ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ [ simulator ] - экономико-математическая модель изучаемой системы, предназначенная для использования в процессе машинной имитации. [16]
Каждая лабораторная работа по дисциплине Моделирование систем должна научить студентов самостоятельно решать отдельные прикладные задачи исследования систем на базе метода машинной имитации; оформлять результаты машинных экспериментов в соответствии с требованиями ГОСТ; выступать перед аудиторией с защитой результатов, полученных при выполнении лабораторных работ по исследованию характеристик систем на ЭВМ. Предполагается, что при выполнении лабораторных работ задачи моделирования ограничены рассмотрением вопросов оценки с помощью имитационных экспериментов вероятностно-временных характеристик для системного исследования процессов функционирования сложных объектов. [17]
Экспериментальным методом прогнозирования является машинная имитация, или имитация на ЭВМ. Машинная имитация предполагает построение модели изучаемого объекта, системы, события, которая затем преобразуется в программу ЭВМ. Машинная имитация применяется при прогнозировании сложных процессов, систем и объектов, на предварительном этапе преобразования и эксперимента, при разработке среднесрочных и долгосрочных прогнозов. Статистическая имитация позволяет определить относительное значение отдельных факторов, условий ввода новых параметров, влияющих на конечный результат. Машинная имитация может быть организована в форме игры. [18]
ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА [ experimental design techniques ] - математи-ко-статистическая дисциплина, изучающая методы рациональной организации экспериментальных исследований - от оптимального выбора исследуемых факторов и определения собственно пиана эксперимента в соответствии с его целью до методов анализа результатов. Основными понятиями теории П.э., имеющими значение для машинной имитации ( как экспериментального способа исследования экономики), являются управляемый фактор ( экзогенная или входная переменная), откчик ( реакция), план эксперимента, имитационная модель и др. Поскольку в имитационных экспериментах не бывает неуправляемых и ненаблюдаемых факторов ( что существенно искажает реальные условия, в которых такие факторы неизбежны), то в имитационную модель ( с помощью датчика случайных величин) вводятся случайные экзогенные переменные. При этом эксперимент сводится к серии ( выборке) проигрываний модели на ЭВМ. [19]
Сходные проблемы возникают при попытках математизации биологических, экологических, социальных и психологических исследований. Все это придает возрастающее значение математико-статистическому моделированию, машинной имитации, новым разделам математики. [20]
Иногда тем же термином обозначают также реализацию экономико-математической модели на ЭВМ, т.е. искусственный эксперимент или машинную имитацию, машинное решение экономико-математической задачи - однако это может вводить в заблуждение. [21]
Нетрудно ответить, когда вариантов немного и условия задачи просты. А когда условия задачи, как это всегда бывает в экономике, сложны и трудно представить себе будущий ход событий, то машинная имитация приходит на помощь. Машина сократит время, за какие-нибудь минуты проиграет развитие завода при всех интересующих вас вариантах, да еще покажет, какой из них лучший. [22]
Экспериментальным методом прогнозирования является машинная имитация, или имитация на ЭВМ. Машинная имитация предполагает построение модели изучаемого объекта, системы, события, которая затем преобразуется в программу ЭВМ. Машинная имитация применяется при прогнозировании сложных процессов, систем и объектов, на предварительном этапе преобразования и эксперимента, при разработке среднесрочных и долгосрочных прогнозов. Статистическая имитация позволяет определить относительное значение отдельных факторов, условий ввода новых параметров, влияющих на конечный результат. Машинная имитация может быть организована в форме игры. [23]
При расчете математических моделей сложных технологических процессов, как правило, требуется некоторое множество исходных параметров, подающихся на вход формализованных систем. Часть параметров этого множества может принимать только дискретные значения, другие - непрерывные. Практически при машинной имитации можно получить бесконечное множество различных сочетаний исходных параметров, что может привести к необозримости результатов расчета выхода и выработки на базе ВЭР, а также затруднить возможность анализа для принятия решений. [24]
В этом случае разрабатываются и вводятся в действие новые стимулирующие факторы ( премии) и ведется наблюдение за тем, как они действуют. Экспериментальным является и третий способ - машинная имитация, проигрывание модели на компьютере. [25]
АЛГОРИТМ УПРАВЛЕНИЯ [ control procedure ] - точно определенный порядок выработки управленческих решений, формирования планов, обмена информацией в процессе управления. Тщательная отработка А.у. - необходимый этап проектирования любой АСУ. Для проверки А.у. эффективно применение методов машинной имитации. [26]
ОПЕРАЦИОНАЛЬНЫЙ ПОДХОД [ operational approach ] - способ изучения явлений и событий, при котором они описываются в виде упорядоченной последовательности признаков, измеренных характеристик и элементарных действий. Сложные системы обычно не поддаются операциональному описанию, поскольку ряд их важных параметров определяется недостаточно четко и знания о структуре таких систем всегда неполны. На его основе только и может быть разработан алгоритм машинной имитации. [27]
Экспериментальным методом прогнозирования является машинная имитация, или имитация на ЭВМ. Машинная имитация предполагает построение модели изучаемого объекта, системы, события, которая затем преобразуется в программу ЭВМ. Машинная имитация применяется при прогнозировании сложных процессов, систем и объектов, на предварительном этапе преобразования и эксперимента, при разработке среднесрочных и долгосрочных прогнозов. Статистическая имитация позволяет определить относительное значение отдельных факторов, условий ввода новых параметров, влияющих на конечный результат. Машинная имитация может быть организована в форме игры. [28]