Совершенствование имитационного моделирования с применением оптимизационных методов (на примере модели "Организатор")

• Автор: Ким Ен Ун, 0
• Шифр специальности: 08.00.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1985
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 151 c. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение

Глаиа I. Особенности имитационного моделирования и его

эффективность .

1.1. Основные принципы построения имитационных моделей

1.2. Объективная необходимость применения имитационного моделирования для анализа и синтеза

сложных систем .

1.3. Особенности проведения имитационных экспериментов с моделями сложных систем .

Глава 2. Методологические основы совершенствования имитационного моделирования с помощью оптимизационных методов .
2.1. Классификация и особенность практического использования оптимизационных методов

2.2. Возможные направления использования методов

оптимизации в имитационном эксперименте .
2.3. Методика определения области применения оптимизационных методов в процессе построения и эксплуатации имитационных моделей
Глава 3. Практическая реализация методики использования оптимизационных методов на примере имитационной модели структуры
3.1. Формализованная постановка оптимизационной задачи при поиске рациональной степени централизации и децентрализации управления
с помощью модели оргструктуры
3.2. Формализованная постановка оптимизационной
задачи при Еыборе пускового комплекса задач
АСУ с помощью модели оргструктуры
3.3. Применение оптимизационных методов на этапе планирования статического детерминированного имитационного эксперимента с моделью
оргструктуры
3.4. Оценка эффективности предложенной методики
и общие вывода
Литература


Например, в под этим термином понимается численный метод проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями1 сложных систем в течение продолжительного времени, а е это процесс конструирования на ЭВМ модели системы и проведения с этой же моделью экспериментов с целью изучения поведения системы или оценки эффектов различных воздействий на нее. К имитационному моделированию можно относить также расчеты на ЭВМ статистических характеристик случайных сложных процессов, которые описываются с помощвю моделей, не поддающихся аналитическому исследованию , 1 . В других работах при определении имитационного моделирования сделан акцент на его отлииие от . В имитационной считается такая модель, в которой не предполагается ставить и решать задачи математического программирования, а течение изучаемого процесса воспроизводится с помощью модели при нескольких вариантах, назначаемых экспертами, с последующим анализом результатов. Согласно , основная вдея имитационного моделирования состоит в том, что оно позволяет максимально использовать всю имеющуюся информацию о системе и преодолеть аналитические трудности, возникающие при иных подходах к исследованию объекта. Все приведенные определения имитационного моделирования близки . ЭВМ Поэтому в дальнейшем под имитационным моделированием будет понимать изучение сложных систем путем проведения численных экспериментов с реализованными на ЭВМ математическими моделями этих систем, следовательно, под имитационной моделью согласно С 3 комплекс программ для ЭВМ, описывающих функционирования отдельных блоков системы и правила взаимодействия мевду ними. Следует отметить, что, хотя ЭВМ является основным инструментом . Однако существенным является то, что ЭВМ уменьшает вероятность технических ошибок и затраты времени на эксперимент. Независимо от типа имитационных моделей в современной литературе приводится довольно много вариантов этапности имитационного исследования, различающихся в основном по степени детальности. Например, в 9. Кроме приведенных этапов, в рассматриваются еще дополнительные этапы определения исследуемой системы и подготовки данных. По мнению автора, этап определения системы обусловлен тем, что хотя сложные системы и окружающая их среда существуют объективно, они также содержат субъективный элемент, появляющийся при выборе включаемых или исключаемых из системы элементов, и, следовательно, при анализе одного и того же объективного процесса могут быть созданы весьма отличакщиеся друг от . Подготовка данных важна, потому что решение относительно пригодности данных, их достоверности, формы представления, степени соответствия теоретическим распределениям и прошлым результатам функционирования системы в большой степени влияют на успехи имитационного эксперимента. Этап планирования эксперимента разделяется на . Это связано с необходимостью решения таких задач, возникающих при планировании эксперимента, как задача стохастической сходимости, проблема объема I выборки и т. В работах 6, , , при рассмотрении основных этапов имитационного моделирования сделан акцент на этапы построения концептуальной модели и оценки пригодности. Этап построения концептуальной модели, по мнению авторов, необходим для того, чтобы привлечь лицо, принимающее решение ЛПР к построению модели. Авторы предлагают проводить анализ модели проверку адекватности каждый раз после каждого этапа построения имитационной модели, поскольку чем больше ошибок допущенр Подчеркнем, что все этапы связаны . Взаимосвязь основных этапов представлена на рис. На первом этапе исследования четко определяются достижимые цели и круг вопросов, которые требуют решения. При этом надо устанавливать качественно однороднневопросы в силу того, что в противном случае . Этап формулировки проблемы Еажен в связи с тем, что от него во многом зависит построение самой модели. На этапе определения исследуемой системы проводится анализ системы, в результате чего решается вопрос о масштабах системы о ее объеме, границах в пространстве, продолжительности моделируемого отрезка времени и т.