с моделями систем

Имитационное моделирование является по своей сути машинным экспериментом с моделью исследуемой или проектируемой системы. План имитационного эксперимента на ЭВМ представляет собой метод получения с помощью эксперимента необходимой пользователю информации. Эффективность использования экспериментальных ресурсов существенным образом зависит от выбора плана эксперимента. Основная цель экспериментальных исследований с помощью имитационных моделей состоит в наиболее глубоком изучении поведения моделируемой системы. Для этого необходимо планировать и проектировать не только саму модель, но и процесс ее использования, т.е. проведение с ней экспериментов на ЭВМ. Весь комплекс вопросов планирования экспериментов с имитационными моделями для их успешного решения рационально разбить на стратегическое и тактическое планирование.

Основы планирования экспериментов с моделями систем

К настоящему времени в различных областях знаний сложилась теория планирования экспериментов, в которой разработаны достаточно мощные математические методы, позволяющие повысить эффективность таких экспериментов. Однако перенос этих результатов на область машинных экспериментов с моделями может иметь место только с учетом специфики моделирования систем на ЭВМ. Несмотря на то, что цели экспериментального моделирования на ЭВМ и проведения натурных экспериментов совпадают, между ними существуют различия, поэтому при их планировании наиболее значение имеет следующее: 1) простота повторения условий эксперимента на ЭВМ с моделью системы; 2) возможность управления экспериментом с моделью, включая его прерывание и возобновление; 3) легкость варьирования условий проведения эксперимента (воздействий внешней среды); 4) наличие корреляции между последовательностями точек в процессе моделирования; 5) трудности, связанные с определением времени моделирования.

В связи с тем, что математические методы планирования экспериментов основаны на кибернетическом представлении процесса проведения эксперимента, наиболее подходящей моделью последнего является абстрактная схема, называемая «черным ящиком». При таком кибернетическом подходе различают входные и выходные переменные x_k и y_i. В зависимости от того, какую роль играет каждая переменная в проводимом эксперименте, она может являться либо фактором, либо реакцией. Пусть, например, имеют место только две переменные x и y. Тогда если цель эксперимента – изучение влияния переменной x на переменную y, то x – фактор, а y – реакция. В экспериментах с машинными моделями фактор является экзогенной или управляемой (входной) переменной, а реакция – эндогенной (выходной) переменной.

При планировании экспериментов необходимо определить основные свойства факторов, которые могут быть управляемыми и неуправляемыми, наблюдаемыми и ненаблюдаемыми, количественными и качественными, фиксированными и случайными. Фактор называется управляемым, если его значения целенаправленно выбираются исследователем в процессе эксперимента. Фактор называется наблюдаемым, если его значения наблюдаются и регистрируются. Наблюдаемые неуправляемые факторы получили название сопутствующих. Фактор относится к изучаемым, если он включен в модель для изучения свойств системы, а не для вспомогательных целей, например для увеличения точности эксперимента. Фактор буде количественным, если его значения - числовые величины, влияющие на реакцию, в противном случае фактор называется качественным. Фактор называется фиксированным, если в эксперименте исследуются все интересующие экспериментатора значения фактора, если экспериментатор исследует только некоторую случайную выборку из совокупности интересующих его значений факторов, то фактор называется случайным.

Стратегическое планирование машинных экспериментов

Стратегическое планирование машинных экспериментов с моделями систем ставит своей целью решение задачи получения необходимой информации о системе с помощью модели, реализованной на ЭВМ, с учетом ограничений на ресурсы, имеющиеся в распоряжении экспериментатора. По своей сути стратегическое планирование аналогично внешнему проектированию при создании системы, только здесь в качестве объекта выступает процесс моделирования системы.

При стратегическом планировании машинных экспериментов с моделями систем возникает целый ряд проблем, взаимно связанных как с особенностями функционирования моделируемого объекта (системы), так и с особенностями машинной реализации модели и обработки результатов эксперимента. В первую очередь к ним относятся проблемы: построения плана машинного эксперимента; наличия большого количества факторов; многокомпонентной функции реакции; стохастической сходимости результатов машинного эксперимента; ограниченности машинных ресурсов на проведение эксперимента.

Применяя системный подход к проблеме стратегического планирования машинных экспериментов, можно выделить следующие его этапы: 1) построение структурной модели; 2) построение функциональной модели. При этом структурная модель выбирается исходя из того, что должно быть сделано, а функциональная – из того, что может быть сделано.

Таким образом, использование при стратегическом планировании структурных и функциональных моделей плана машинных экспериментов позволяет решить вопрос о практической реализации модели на ЭВМ, учитывая допустимые затраты ресурсов на моделирование системы.

Тактическое планирование машинных экспериментов

Тактическое планирование машинных экспериментов с моделями систем представляет собой определение способа проведения каждой серии испытаний машинной модели, предусмотренных планом эксперимента. Для тактического планирования также имеется аналогия с внутренним проектированием системы, но опять в качестве объекта рассматривается процесс работы с моделью системы.

Тактическое планирование эксперимента с машинной моделью системы связано с вопросами эффективного использования выделенных для эксперимента машинных ресурсов и определение конкретных способов проведения испытаний модели, намеченных планом эксперимента, построенным при стратегическом планировании. Тактическое планирование, прежде всего, связано с решением следующих проблем: определения начальных условий и их влияния на достижение установившегося результата при моделировании; обеспечения точности и достоверности результатов моделирования; уменьшения дисперсии оценок характеристик процесса функционирования моделируемых систем; выбора правил автоматической остановки имитационного эксперимента.

Чем сложнее машинная модель, тем важнее этап тактического планирования, выполняемый непосредственно перед моделированием системы на ЭВМ. Процесс планирования машинных экспериментов с моделью системы итерационен, т.е. при уточнении некоторых свойств моделируемой системы этапы стратегического и тактического планирования могут чередоваться.