пользователей: 30398
предметов: 12406
вопросов: 234839
Конспект-online
РЕГИСТРАЦИЯ ЭКСКУРСИЯ

Психология:
» Тема1. Общее представление о психологии как науке
» Тема 2. Историческое введение в психологию
» Тема 3. Эволюционное введение в психологию
» Тема 4. Возникновение, историческое развитие и структура сознания.
» Тема 5. Психофизиологическая проблема
» Тема 6. Человек как субъект познания и деятельности
» Тема 7. Индивидуальные особенности человека как субъекта деятельности
» Тема 8. Эмоционально-волевая регуляция деятельности
» Тема 9. Психология потребностей и мотивации
I семестр:
» Микроэкономика
» Политическая экономика
» Экономика предприятия
» Финансы
» Макроэкономика
» Мировая экономика
» Мат-эк модели
» Вопросы

Этапы построения имитационных моделей.

http://studopedia.ru/15_63044_osnovnie-etapi-imitatsionnogo-modelirovaniya-obshchaya-tehnologicheskaya-shema.html

Вне зависимости от типа моделей (непрерывные и дискретные, детерминированные и стохастические и т.д.) имитационное моделирование включает в себя ряд основных этапов, представленных на рисунке 3.1 и является сложным итеративным процессом:

1. Формулировка проблемы и определение целей имитационного исследования Документированным результатом на этом этапе является составленное содержательное описание объекта моделирования;

2. Разработка концептуального описания. Результатом деятельности системного аналитика является концептуальная модель (или вербальное описание) и выбор способа формализации для заданного объекта моделирования.

3. Формализация имитационной модели. Составляется формальное описание объекта моделирования.

4. Программирование имитационной модели (разработка программы= имитатора). На этапе осуществляется выбор средств автоматизации моделирования, алгоритмизация, программирование и отладка имитационной модели.

5. Испытание и исследование модели, проверка модели. Проводится верификация модели, оценка адекватности, исследование свойств имитационной модели и другие процедуры комплексного тестирования разработанной модели.

6. Планирование и проведение имитационного эксперимента. На данном технологическом этапе осуществляется стратегическое и тактическое планирование имитационного эксперимента. Результатом является составленный и реализованный план эксперимента, заданные условия имитационного прогона для выбранного плана.

7. Анализ результатов моделирования. Исследователь проводит интерпретацию результатов моделирования и их использование – собственно принятие решений.

Этапы имитационного (логико-алгоритмического) моделирования - это следующая споследовательность действий:

  1. Как и ранее, формируются основные вопросы о поведении сложной системы, ответы на которые мы хотим получить. Множество этих вопросов позволяет задать множество параметров, характеризующих состояние системы - вектор состояния (здесь, кроме искусства модельера, требуется глубокое знание реальной системы).
  2. Осуществляется декомпозиция системы на более простые части - блоки-домены. В один домен объединяются "родственные", т. е. преобразующиеся по близким или одинаковым правилам, компоненты вектора состояния и процессы, их преобразующие (требуется знание реальной системы).
  3. Формулируются законы и "правдоподобные" гипотезы относительно поведения как системы в целом, так и отдельных ее частей. При этом очень важно отметить, что в каждом домене для его описания обычно используется свой математический аппарат (алгебраические и дифференциальные уравнения, математическое программирование и др.), наиболее удобный для соответствующего домена. Именно доменный принцип дает возможность при построении имитационной модели устанавливать необходимые пропорции между точностью описания каждого блока-домена, обеспеченностью его информацией и необходимостью достижения цели моделирования.
  4. В зависимости от поставленных перед исследователем вопросов вводится так называемое системное время, моделирующее ход времени в реальной системе. Хотя это еще не физическое время, но уже не математическое обратимое, а настоящее однонаправленное необратимое время, на котором может быть реализован принцип причинности.
  5. Формализованным образом задаются необходимые феноменологические свойства системы и отдельных ее частей. Нередко эти свойства вообще не могут быть обоснованы при современном уровне знаний, а опираются на длительное наблюдение над системой. Иногда же с точки зрения получения ответов на интересующие нас вопросы одно феноменологическое свойство оказывается эквивалентным множеству сложных математических соотношений и с успехом их заменяет. (В этом пункте требуется глубочайшее знание моделируемой физической системы, конечно, если мы хотим добиться высокой степени адекватности модели реальному объекту).
  6. Случайным параметрам, фигурирующим в модели, сопоставляются некоторые их реализации, сохраняющиеся в течение одного или нескольких тактов системного (модельного) времени. Далее отыскиваются новые реализации.

Поскольку осуществление пятого и шестого из перечисленных выше этапов наиболее просто в компьютере, под имитационной моделью системы (имитационной системой) обычно понимают комплекс программ для компьютера, описывающий функционирование отдельных блоков системы и правил взаимодействия между ними. Использование реализаций случайных величин делает необходимым многократное проведение экспериментов с имитационной системой (счет на компьютере по соответствующим программам) и последующий статистический анализ полученных результатов.


09.08.2017; 16:57
хиты: 0
рейтинг:0
для добавления комментариев необходимо авторизироваться.
  Copyright © 2013-2024. All Rights Reserved. помощь