40824

Получение и интерпретация результатов моделирования систем

Лекция

Информатика, кибернетика и программирование

Подэтапы второго этапа моделирования. Получение и интерпретация результатов моделирования систем. Особенности получения результатов моделирования Подэтапы второго этапа моделирования Рассмотрим подэтапы алгоритмизации модели системы и её машинной реализации.1 Построение логической схемы модели.

Русский

2013-10-22

160 KB

23 чел.

Лекция 13. Подэтапы второго этапа моделирования. Получение и интерпретация результатов моделирования систем. Особенности получения результатов моделирования

Подэтапы второго этапа моделирования

Рассмотрим подэтапы алгоритмизации модели системы и её машинной реализации.

2.1 Построение логической схемы модели. Рекомендуется строить модель по блочному принципу, т.е. в виде некоторой совокупности стандартных блоков, что обеспечит необходимую гибкость в процессе ее эксплуатации, особенно на стадии машинной отладки. Блоки бывают двух типов: основные и вспомогательные. Каждый основной блок соответствует некоторому реальному подпроцессу, имеющему место в моделируемой системе S, а вспомогательные блоки необходимы лишь для машинной реализации, фиксации и обработки результатов моделирования.

2.2. Получение математических соотношений. Одновременно с выполнением подэтапа построения логической схемы модели необходимо получить математические соотношения в виде явных функций, т.е. построить аналитические модели. Этот подэтап соответствует неявному заданию возможных математических соотношений на этапе построения концептуальной модели. Схема машинной модели ММ должна представлять собой полное отражение заложенной в модели концепции и иметь:
а) описание всех блоков модели с их наименованиями; б) единую систему обозначений и нумерацию блоков; в) отражение логики модели процесса функционирования системы; г) задание математических соотношений в явном виде.

Таким образом, построенная машинная модель ММ системы будет иметь комбинированный характер, т.е. отражать аналитико-имитационный подход, когда часть процесса в системе описана аналитически, а другая часть имитируется соответствующими алгоритмами.

2.3. Проверка достоверности модели системы. Проверка модели на данном подэтапе должна дать ответ на вопрос, насколько логическая схема модели системы и используемые математические соотношения отражают замысел модели, сформированный на первом этапе. При этом проверяются:
а) возможность решения поставленной задачи; б) точность отражения замысла в логической схеме; в) полнота логической схемы модели;
г) правильность используемых математических соотношений.

2.4. Выбор инструментальных средств моделирования. На этом подэтапе необходимо окончательно решить вопрос о том, какую вычислительную машину (ЭВМ, АВМ, ГВК) и какое программное обеспечение целесообразно использовать для реализации модели системы S. Вопрос о выборе ЭВМ сводится к обеспечению следующих требований:
а) наличие необходимых программных и технических средств; б) доступность выбранной ЭВМ для разработчика модели; в) обеспечение всех этапов реализации модели; г) возможность своевременного получения результатов.

2.5. Составление плана выполнения работ по программированию. План при использовании универсальной ЭВМ должен включать в себя:
а) выбор языка (системы) программирования модели; б) указание типа ЭВМ и необходимых для моделирования устройств; в) оценку примерного объема необходимой оперативной и внешней памяти; г) ориентировочные затраты машинного времени на моделирование; д) предполагаемые затраты времени на программирование и отладку программы на ЭВМ.

2.6. Спецификация и построение схемы программы. Спецификация программы – формализованное представление требований, предъявляемых к программе, которые должны быть удовлетворены при ее разработке, а также описание задачи, условий и эффекта действия без указания способа его достижения. Наличие логической блок-схемы модели позволяет построить схему программы, которая должна отражать: а) разбиение модели на блоки, подблоки и т.д.; б) особенности программирования модели; в) проведение необходимых изменений; г) возможности тестирования программы; д) оценку затрат машинного времени; е) форму представления входных и выходных данных. Схема программы зависит от выбранного языка: алгоритмического языка общего назначения или языка моделирования.

2.7. Верификация и проверка достоверности схемы программы. Верификация программы доказательство того, что поведение программы соответствует спецификации на программу. На этом подэтапе проводится проверка соответствия каждой операции, представленной в схеме программы, аналогичной ей операции в логической схеме модели.

2.8. Проведение программирования модели. Если имеется адекватная схема программы, то программирование представляет собой работу только для программиста без участия и помощи со стороны разработчика модели. При использовании пакетов прикладных программ моделирования проводится непосредственная генерация рабочих программ для моделирования конкретного объекта, т.е. программирование модели реализуется в автоматизированном режиме.

2.9. Проверка достоверности программы. Эта последняя проверка на этапе машинной реализации модели, которую необходимо проводить:
а) обратным переводом программы в исходную схему; б) проверкой отдельных частей программы при решении различных тестовых задач; в) объединением всех частей программы и проверкой ее в целом на контрольном примере моделирования варианта системы
S. На этом подэтапе необходимо также проверить оценки затрат машинного времени на моделирование.

2.10. Составление технической документации по второму этапу. Для завершения этапа машинной реализации модели ММ необходимо составить техническую документацию, содержащую: а) логическую схему моделирования и ее описание; б) адекватную схему программы и принятые обозначения; в) полный текст программы; г) перечень входных и выходных величин с пояснением; д) инструкцию по работе с программой; е) оценку затрат машинного времени на моделирование с указанием требуемых ресурсов ЭВМ.

Таким образом, строится машинная модель ММ, с которой предстоит работать для получения необходимых результатов моделирования по оценке характеристик процесса функционирования системы S (задача анализа) или для поиска оптимальных структур, алгоритмов и параметров системы S (задача синтеза).

3.4. Получение и интерпретация результатов моделирования систем

На третьем этапе моделирования этапе получения и интерпретации результатов моделирования ЭВМ используется для проведения рабочих расчетов по составленной и отлаженной программе. Результаты этих расчетов позволяют проанализировать и сформулировать выводы о характеристиках процесса функционирования моделируемой системы S.

Особенности получения результатов моделирования

При реализации моделирующих алгоритмов на ЭВМ вырабатывается информация о состояниях процесса функционирования исследуемых систем z(t)Z. Эта информация является исходным материалом для определения приближенных оценок искомых характеристик, получаемых в результате машинного эксперимента, т.е. критериев оценки. Критерий оценки – это любой количественный показатель, по которому можно судить о результатах моделирования системы.

Часто используют более простые критерии оценки, например, вероятность определенного состояния системы в заданный момент времени t*[0, Т], отсутствие отказов и сбоев в системе на интервале [0, Т] и т.д. При интерпретации результатов моделирования вычисляются различные статистические характеристики закона распределения критерия оценки.

Рассмотрим общую схему фиксации и обработки результатов моделирования системы, которая приведена на рис. 3.4, на интервале времени [0, Т].

Рис. 3.4. Алгоритм фиксации и обработки результатов моделирования системы

В общем случае критерием интерпретации результатов моделирования является нестационарный случайный n-мерный процесс . Состояние модели проверяется каждые  временных единиц, т.е. используется «принцип ». При этом вычисляют значения . О свойствах случайного процесса  судят по свойствам случайной последовательности , или, иначе говоря, по свойствам m-мерного вектора вида

Процесс функционирования системы S на интервале [0, Т] моделируется N-кратно с получением независимых реализаций  вектора . Работа модели на интервале [0, T] называется прогоном модели.

На схеме, изображенной на рис. 3.4, обозначено: Ii; Jj; Kk; NN; Tt; DTt; Qq.

В общем случае алгоритмы фиксации и статистической обработки данных моделирования содержат три цикла.

Внутренний цикл (блоки 5 – 8) позволяет получить последовательность , в моменты времени . Основной блок 7 реализует процедуру вычисления последовательности : ВЫЧ[QI/(T)]. Именно в этом блоке имитируется процесс функционирования моделируемой системы S на интервале времени [0, Т].

Промежуточный цикл (блоки 310), в котором организуется N-кратное повторение прогона модели, позволяющее после соответствующей статистической обработки результатов судить об оценках характеристик моделируемого варианта системы. Окончание моделирования варианта системы S может определяться не только заданным числом реализации (блок 10), как это показано на схеме, но и заданной точностью результатов моделирования. В этом цикле содержится блок 9, реализующий процедуру фиксации результатов моделирования по -му прогону модели  ФРМ[QI/(T)].

Внешний цикл (блок 1-12) охватывает оба предшествующих цикла и дополнительно включает блоки 1, 2, 11, 12, управляющие последовательностью моделирования вариантов системы S. Здесь организуется поиск оптимальных структур, алгоритмов и параметров системы S, то есть блок 11 обрабатывает результаты моделирования исследуемого k-го варианта системы OPM[QK], блок 12 проверяет удовлетворительность полученных оценок характеристик процесса функционирования системы  требуемым (ведёт поиск оптимального варианта системы ПОВ[]), блок 1 изменяет структуру, алгоритмы и параметры системы S на уровне ввода исходных данных для очередного -го варианта системы ВИД[]. Блок 13 реализует функцию выдачи результатов моделирования по каждому k-му варианту модели системы , т.e. BPM[QK].

Рассмотренная система позволяет вести статистическую обработку результатов моделирования в наиболее общем случае при нестационарном критерии . 

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Советов Б.Я. Моделирование систем : учеб. для вузов / Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. М. : Высш. шк., 2001. 343 с.

2. Советов Б.Я. Моделирование систем : учеб. для вузов / Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. 2-е изд. М.: Высшая школа, 1998. 319 с.

3. Тарасик В.П. Математическое моделирование технических систем: учеб. для вузов / В.П. Тарасик. М.: Наука, 1997. 600 с.

4. Введение в математическое моделирование: учеб. пособие для вузов/ под ред. П.В.Тарасова. М.: Интермет Инжиниринг, 2000. 200 с.

5. Ивченко Г.И. Математическая статистика: учебное пособие для втузов / Г.И. Ивченко, Ю.И. Медведев. М.: Высш. шк., 1984. 248 с.

6. Альянах И.Н. Моделирование вычислительных систем / И.Н. Альянах. Л.: Машиностроение, 1988. 233 с.

7. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем – искусство и наука / Р. Шеннон. М.: Мир, 1978. 308 с.

5

Пуск

Останов

ВИД [S(K)]

I=0

I=I+1

J= – 1

J=J+1

T=J*DT

ВЫЧ [QI (T)]

J ≥ K

ФРМ [QI (T)]

OPM [QK]

ПОВ [S(K)]

BPM [OK]

I ≥ N

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

6511. Статистические таблицы и графики 142.79 KB
  Статистические таблицы и графики Статистические таблицы. Статистические таблицы - это наиболее рациональная форма представления результатов статистической сводки и группировки. Значение статистических таблиц состоит в том, что они позволяю...
6512. Принятие решений: наука и искусство 86 KB
  Принятие решений: наука и искусство Состояние проблемы. Принятие решения рассматривается большинством исследователей как волевой акт формирования последовательности действий, ведущих к достижению цели на основе преобразования исходной информации в с...
6513. Предмет и метод социально-экономической статистики 42 KB
  Предмет и метод социально-экономической статистики Социально-экономическая статистика - это общественная наука. Предмет ее составляет количественная (цифровая) характеристика массовых явлений и процессов общественной жизни, неразрывно связанная...
6514. Принятие решений с позиций личностно-детерминированного подхода 34.5 KB
  Принятие решений с позиций личностно-детерминированного подхода Сообщение посвящено изложению взглядов на психологическую систему принятия решений, включая анализ и оценку современных исследований принятия решений личностью профессионала. Принятие р...
6515. Тактика принятия решений в конфликте 69.5 KB
  Тактика принятия решений в конфликте Практика управления персоналом показывает, что лучшим способом разрешения конфликта любого типа является его профилактика, умение избегать или ослаблять действие факторов, способствующих возникновению и эскалации...
6516. Элементы карнавализации в комедиях Гоголя 52.5 KB
  Элементы карнавализации в комедиях Гоголя Элементы карнавализации в комедиях Гоголя Народно-праздничный, амбивалентный характер гоголевского смеха в Вечерах на хуторе близ Диканьки был отмечен М.М. Бахтиным, теоретиком и исследователем карнавала. В...
6517. Статистические распределения и их основные характеристики 389 KB
  Статистические распределения и их основные характеристики Цель работы Вычисление сводных статистических характеристик данных в системе Statistica. Изучение формы распределения данных. Оценка статистической значимости различий средних значений раз...
6518. Основные принципы работы в пакете STATISTICA 471.5 KB
  Основные принципы работы в пакете STATISTICA Рабочее окно пакета STATISTICA имеет вид, сходный с окнами других программ, работающих в среде WINDOWS. Вверху содержится заголовок, указывающий, какой модуль сейчас...
6519. Корреляционно-регрессионный анализ 228.5 KB
  В информационной системе STATISTICA выполнение корреляционного и регрессионного анализа проводится в модулях: Multipleregression - Множественная регрессия и NonlinearEstimation - Нелинейное оценивание. Общее назначение модулей ...