ня досліджень системи використовується один з методів складання плану за неповним факторному аналізу. Ці методи добре розроблені в теорії планування експериментів і частково розглянуті в книзі. Особливу важливість набуває ретельне планування експериментів при дослідженні нестаціонарних систем у зв'язку з необхідністю суттєвого збільшення загальної кількості експериментів. p>
Тактичне планування. Сукупність методів зменшення тривалості машинного експерименту при забезпеченні статистичної достовірності результатів імітаційного моделювання отримала назву тактичного планування. На тривалість одного. Експерименту (періоду моделювання Т m ) впливає ступінь стаціонарності системи, взаємозалежності характеристик і значення початкових умов моделювання. p> Дані, зібрані в експерименті, можна розглядати як часові ряди, що складаються з замірів певних характеристик. Ряд вимірів характеристики у може розглядатися як вибірка з стохастичною послідовності. Якщо ця послідовність стаціонарне, її середнє у не залежить від часу. Оцінкою є середнє по тимчасовому ряду y1 , .... у N . Для ергодічеськой послідовності точність цієї оцінки зростає з ростом N.
Якщо задані максимальна допустима помилка оцінки (довірчий інтервал) і мінімальна ймовірність того, що істинне середнє у лежить всередині цього інтервалу, то існує мінімальний розмір досліджуваної вибірки. Цей розмір відповідає мінімальній тривалості експерименту. Для оцінки декількох характеристик період моделювання визначається за максимальним значенням. p> Необхідний розмір вибірки істотно залежить від дисперсії оцінюваної характеристики. Чим більше дисперсія, тим більше повинен бути розмір вибірки. Для корельованих випадкових характеристик слід оцінювати дисперсії. Є спеціальні прийоми обробки результатів моделювання, які отримали назву методів зменшення дисперсії. Вони використовують апріорну інформацію про систему і дозволяють зменшити розмір вибірки при збереженні заданої точності оцінок. До них відносяться методи корельованих, стратифікованих вибірок та ін
Більшість імітаційних моделей використовуються для вивчення сталих рівноважних режимів функціонування. Але в початковий період роботи системи або моделі існує перехідний режим навіть при незмінних значеннях параметрів вхідних впливів. Як показали дослідження, тривалість перехідного режиму може бути вельми великий. Значення вихідних характеристик, виміряні в перехідний період, зміщують їх загальні оцінки. p> Існує три основні методи зменшення помилки, зумовленої початковими умовами. Перший полягає в достатньому збільшенні періоду моделювання. Зі збільшенням числа вимірів вплив початкового зсуву на статистичну оцінку прагне до нуля. Другий метод полягає в тому, щоб починати збір статистики нема з початкового моменту, а після закінчення деякого часу. Третій метод полягає в ініціалізації моделі не з В«нульовогоВ», а спеціально заданого стану, близького до сталому. p> Перші два методи призводять до збільшення тривалості експерименту і не дають гарантії зменшення помилки, так як апріорно невідома тривалість перехідного режиму. Третій метод можна застосовувати за наявності інформації про підходящий початковому стані. У наступних експериментах для завдання початкових станів можуть використовуватися уточнені відомості з попередніх експериментів. p> При моделюванні нестаціонарних систем усталений. режим може повністю відсутні. Природним методом визначення характеристик імітаційного моделювання нестаціонарних систем є метод повторних експериментів. У цьому випадку число експериментів істотно збільшується, що приводить до особливих вимог щодо їх планування. br/>
. Аналіз результатів моделювання
Обробка вимірювань імітаційного експерименту. При статистичному моделюванні в ході імітаційного експерименту вимірюються безлічі значень по кожній вихідний характеристиці. Ці вибірки необхідно відпрацьовувати для зручності подальшого аналізу і використання. Оскільки вихідні характеристики найчастіше є випадковими величинами або функціями, обробка полягає в обчисленні оцінок математичних очікувань, дисперсій та кореляційних моментів. Оцінки, отримані в результаті статистичної обробки вимірювань, повинні бути заможними, незміщеними та ефективними.
Для того щоб виключити необхідність зберігання в машині всіх вимірювань, обробку проводять за рекурентним формулами, коли оцінки обчислюють у процесі експерименту методом наростаючого підсумку в міру появи нових вимірів.
Для стохастичних характеристик можна побудувати гістограму відносних частот - емпіричну щільність розподілу. З цією метою область передбачуваних значень характеристики Y розбивається на інтервали. У ході експерименту в міру вимірювань визначають число влучень характеристики в ко...
