Типы имитационного моделирования и анализ выходных данных | MetodPro.ru

Реклама на сайте

Типы имитационного моделирования и анализ выходных данных


При переходном режиме моделирования может происходить некоторое «естественное» событие E, которая определяет длительность (продолжительность) единичного прогона имитационной модели (репликация). Это событие часто происходит в момент времени, когда система освобождается.

Поскольку для различных прогонов используются независимые случайные числа и одно и то же правило инициализации, то в результате получают сопоставимые случайные величины из различных прогонов, которые являются независимыми и одинаково распределенными.

Имитационное моделирование для непереходного режима — это моделирование, для которого не существует естественного события Е, определяющего продолжительность прогона имитационной модели.

К этому типу моделирования прибегают либо при разработке новой системы, либо при реорганизации существующей системы.

Критерий оценки имитационной модели считается установившимся параметром в том случае, если он представляет характеристику установившегося распределения некоторого выходного процесса Y1, Y2 ... .

Стохастические процесс для большинства реальных систем не имеют раз и навсегда установившихся распределений, поскольку условия функционирования систем меняются во времени.

 

Рассмотрим стохастический процесс Y1, Y2 ... непрекращающегося моделирования, при котором не существует установившегося распределения.

Предположим, что мы поделили временную ось на интервалы непрерывного времени равной длины, именуемые циклами.

Пусть  — случайная величина, определенная в i-ом цикле , является сопоставимой. Процесс  имеет установившееся распределение  и . Тогда критерий оценки является установившимся циклическим параметром, если он является такой характеристикой , как среднее: .

 

Допустим, что при моделировании в непереходном режиме стохастический процесс Y1, Y2 ... не имеет установившегося распределения и не существует подходящего определения цикла, для которого соответствующий процесс  будет иметь установившееся распределение. Такая ситуация возникает, если параметры модели изменяются со временем.

Например, рассмотрим центр обработки заказов авиакомпании.

Предположим, что интенсивность поступления заказов в систему меняется от времени суток дня недели.

Если характер изменений интенсивности поступлений каждую неделю одинаков, то мы имеем установившийся циклический процесс. Если же характер интенсивности поступления меняется каждую неделю и каждый год или месяц, то установившиеся циклические параметры не могут быть должным образом определены. В таких случаях, как правило, существует постоянное количество данных, описывающих изменение входных параметров со временем. Т.е. мы фактически получаем завершающее событие E и можно прибегнуть к методам анализа для переходного режима моделирования.



Методические пособия

  • Системы автоматизированного проектирования
  • Социология молодёжи
  • Общая социология
  • Криптография
  • Проектирование трансляторов
  • Компьютерная графика
  • Моделирование систем
  • Информационная безопасность
  • Теория вычислительных процессов
  • Логические основы искусственного интелекта
  • Проектирование распределённых информационных систем